1.请好心人给个准确的海洋海洋 你自己用的炒股公式 谢谢 本人qq1039120927
2.科研进展 | 新一代海洋数据质控系统揭示出更高的海洋变暖速率
3.超详细 | 鲸鱼优化算法原理及其实现(Matlab/Python)
4.数值波浪水池构建工具waves2FOAM的安装与使用
5.openfast学习笔记（九）HydroDyn
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[大智慧] 大智慧航海家海洋寻底源码公式：这个指标在航海家价值1万多。希望大家喜欢大智慧航海家海洋寻底源码公式。源码源码
P1:=5;
P2:=4;
SSRCJL:=EMA(VOL,使用);
SSRCJE:=EMA(AMOUNT,);
SSRCBJX:=((SSRCJE / SSRCJL) / );
SSRGL:=(((CLOSE - SSRCBJX) / SSRCBJX) * );
绝对底:=SSRGL<(0-);
大底:=SSRGL<(0-);
中底:=SSRGL<(0-);
短底:=SSRGL<(0-6);
STICKLINE((SSRGL < (0 - )),,,3,0),COLORRED;
STICKLINE((SSRGL < (0 - )),,,3,0),COLORBLUE;
STICKLINE((SSRGL < (0 - )),,,3,0),COLORYELLOW;
STICKLINE((SSRGL < (0 - 6)),0,,3,0),COLORWHITE;
高卖:, POINTDOT,COLORRED;
低吸:, POINTDOT,COLORGREEN;
VAR1:=LLV(LOW,P1);
VAR2:=HHV(HIGH,P1);
牛线: EMA((CLOSE-VAR1)/(VAR2-VAR1)*,P2),COLORRED,LINETHICK1;
马线: EMA(0.*REF(牛线,1)+0.*牛线,2),COLORGREEN,LINETHICK1;
通达信{ 新庄见愁}
庄筹估算值:EMA(WINNER(C)*,3),COLORFFCC, LINETHICK2;
散筹估算值:EMA((WINNER(C*1.1)-WINNER(C*0.9))*,3),COLORFF,LINETHICK2;
获利线:EMA(WINNER(C)*,3),COLORWHITE;
庄筹线:=EMA(WINNER(C)*,5),COLORRED,LINETHICK2;
散筹线:=EMA((WINNER(C*1.1)-WINNER(C*0.9))*,5),COLORYELLOW,LINETHICK2;
收:=WINNER(C)*;
开:=WINNER(O)*;
博弈K线长:MAX(ABS(收-开),ABS(收-REF(收,1))),POINTDOT,COLORWHITE{ FFFF};
STICKLINE(庄筹线>散筹线,庄筹线,散筹线,0,0),COLORWHITE;
STICKLINE(收>=REF(收,1),0,博弈K线长,0,0),COLORRED;
STICKLINE(收<=REF(收,1),0,博弈K线长,0,0),COLORFF;
{ 庄筹线:EMA(WINNER(C)*,5), COLORRED, LINETHICK2;
散筹线:EMA((WINNER(C*1.1)-WINNER(C*0.9))*,5),COLORGREEN, LINETHICK2;}
5,COLORWHITE,POINTDOT;
,COLORYELLOW,POINTDOT;
,COLORFFCC,POINTDOT;
,COLORFFFF,POINTDOT;
CC:FILTER( (CROSS(5,庄筹线) AND 散筹线< )*, ),COLORGREEN;
DRAWTEXT(CC , ,'海底捞活鱼(抄底)' ),COLORFFFF;
AA:= REF(庄筹线,)> OR REF(庄筹线,)>;
AA1:=CROSS(庄筹线,散筹线);
DRAWTEXT(AA1,,'鸡雀升天'),COLORFF;
BB:=CROSS(,庄筹线) AND 散筹线> AND AA=1 AND LLV(L , )>LLV(L , );
DRAWTEXT(BB,,'决战诱空'),COLORWHITE;
IF(BB,, ),COLORGREEN;
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*;
K:=SMA(RSV,3,1);
D:=SMA(K,3,1);
JJ:=9*(3*D-2*K);
J:=((3 * K) - (2 * D));
MAIRU:= CROSS(K,D) AND K<;
MAICHU:= CROSS(D,K) AND D>;
快线:(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*,LINETHICK2,COLORRED;
慢线:SMA(快线,3,1),COLORCYAN;
空:SMA(慢线,3,1),COLORFF;
牛股:IF(BARSLAST(CROSS(慢线,空))<9 AND CROSS(慢线,空) AND 慢线<,,0),STICK,COLORFFF;
STICKLINE(牛股,0,,1,0),COLORFFF;
BB:=IF(BARSLAST(CROSS(慢线,快线))>=3 AND CROSS(快线,慢线) AND 慢线<,,0);
STICKLINE(BB,0,-,3,0),COLORYELLOW;
低买:IF(BB,-,-),COLORYELLOW;
DRAWICON(BB>0,-,7);
AA:=IF(BARSLAST(CROSS(快线,慢线))>=4 AND CROSS(慢线,快线) AND 快线>,,0);
STICKLINE(AA,,,3,0),COLORFF;
高卖:IF(AA,,),COLORFF;
DRAWICON(AA>0,,8);
科研进展 | 新一代海洋数据质控系统揭示出更高的海洋变暖速率
在海洋科学领域，海量的海洋海洋海洋温度观测数据为涉及海洋、海气、源码源码气候变化的使用gtc挖矿源码研究以及科学政策制定提供了重要依据。然而，海洋海洋由于海洋观测数据来源多样，源码源码数据质量参差不齐，使用数据质量控制成为了海洋数据分析中的海洋海洋关键挑战。
年，源码源码一篇发表在《Deep-Sea Research Part I》的使用文章，介绍了一种基于气候态范围阈值的海洋海洋新一代海洋数据质量控制系统的开发。该系统，源码源码即中国科学院海洋科学数据中心质量控制系统（CODC-QC），使用能快速、高效地识别错误数据。系统包含个检查子模块，核心模块之一是通过构建全球温度气候态阈值场和温度梯度气候态阈值场，考虑了不同区域、深度和水团的各向异性与地形依赖性，从而更精准地设置参数阈值。小猪源码ioncube此系统不依赖数据正态分布假设，使用.5%和0.5%分位数定义异常值，显著优于国际主流质量控制系统。
研究者通过对比实验发现，CODC-QC系统在识别错误数据的同时，能保留更多正确数据，显示出其在质量控制上的优势。在实际应用中，该系统对全球最大的海洋数据库（WOD）进行质量控制，共处理了.万条温度观测廓线，发现约7.%的观测点被标记为异常值。这些异常值的分布特征与仪器类型紧密相关，XBT和MBT仪器标记了最多的异常数据，而CTD和Argo浮标数据标记了最少的异常数据。
此外，该系统在评估全球海洋变暖速率时，显示了其在海洋热含量准确估计中的关键作用，使得海洋上层米热含量在-年期间的变暖趋势提高了约%。这进一步验证了系统在科学应用中的稳健性。
新一代海洋现场观测数据质量控制系统CODC-QC的提出，对推动我国智慧海洋工程和海洋信息化发展具有重要意义。vb 源码 搜索为了方便广大科研工作者使用，论文同时公开发布了全球海洋科学数据库的温度现场观测数据（CODC-GOSD）和质量控制系统源代码（CODC-QC v1.0），均遵循Apache-2.0协议，鼓励全球使用和推广。
研究团队包括中科院大气物理研究所博士研究生谭哲韬、成里京研究员以及多位来自中科院大气物理研究所、中科院海洋研究所和自然资源部第二海洋研究所的科学家。该研究得到了中国科学院战略重点研究项目、自然资源部第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室项目、国家自然科学基金和中国科学院海洋科学数据中心等多个项目的支持。
超详细 | 鲸鱼优化算法原理及其实现(Matlab/Python)
在智能优化算法的海洋中，鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)是一颗璀璨的明珠。由Mirjalili和Lewis于年提出，灵感源于座头鲸群体独特的觅食策略[1]。WOA以三个核心阶段——搜索觅食、收缩包围和螺旋更新，模拟了自然界的高效搜寻过程。 WOA的三个更新机制相互独立，确保了全局探索和局部优化的平衡。它的优点在于无需预设参数，简化了使用，bat格式源码且在众多优化问题中展现出卓越的性能，超越了蚁群和粒子群等算法[1,2]。深入剖析鲸鱼觅食的算法原理
WOA以座头鲸的泡泡网捕食行为为模型，每轮迭代中，鲸鱼个体的位置更新依据随机数p和系数向量A的动态调整，模仿围捕猎物的过程。具体步骤包括：搜索觅食：利用随机选择的鲸鱼位置(X⃗ rand(t))和当前位置(X⃗ (t))之间的距离，通过向量A和C来决定位置更新，其中向量a随迭代减小，随机向量r则确保了动态变化。
收缩包围：以最优解X⃗ best(t)为目标，鲸鱼个体的移动步长由包围步长A⃗和当前位置与最优解的距离决定。
螺旋更新：基于鲸鱼与最佳位置的距离，通过随机数l和固定系数b生成螺旋路径，推动鲸鱼向最优解螺旋前进。
Python实现代码概览
接下来，我们将深入探讨WOA的MATLAB和Python编程实现。从基础流程图到代码细节，无论是初学者还是进阶者，都能在这里找到帮助和灵感。 示例代码为了便于理解和实践，cas assertion 源码这里提供MATLAB和Python的代码片段，以及解决乱码问题的建议，确保您的代码运行无阻[3]。
算法性能验证
WOA的性能通过CEC测试函数F进行评估，其数学表达式展示了算法在复杂问题上的求解能力[4,5]。无论是在MATLAB还是Python中，算法的表现均展示了其强大的寻优能力。获取源码与后续更新
想要获取完整代码和更多优化改进方法，只需在公众号“KAU的云实验台”回复“WOA”即可。持续关注，我们会分享更多优化算法的实际应用案例。 你的支持是我们的动力，如果你从中受益，别忘了点击右下角的赞或者在看，让我们一起在优化算法的探索之旅中前行[6]。如有定制需求，可通过公众号联系作者[7]。数值波浪水池构建工具waves2FOAM的安装与使用
数值波浪水池构建工具waves2FOAM是基于OpenFOAM二次开发的波浪模拟拓展工具箱。它由丹麦科技大学Niels Gjol Jacobsen于年9月开源，目前在船舶与海洋工程、港口海岸及近海工程等领域广泛应用。
waves2FOAM采用速度入口式造波方法，具有松弛区消波功能。预设了规则波、不规则波、孤立波等造波类型，并可在水槽两端设置消波区以消除尾端波浪和结构物二次反射波浪。该工具箱造波和消波效果稳定，计算效率高，受到了众多学者的青睐。
本文将分享waves2FOAM的安装与使用方法。首先，阅读waves2FOAM手册中的安装指南，尤其是manualwaves2Foam.pdf文件，了解基本安装流程和依赖环境。安装过程中，新手常遇的小问题有版本兼容性、依赖下载等，可参考手册解决。
对于支持版本，手册明确列出支持的OpenFOAM版本。对于OpenFOAM-v版本，waves2FOAM已支持，但在安装时注意版本差异，确保源代码兼容性。在尝试安装时，如遇到未声明变量（如scAlpha）的错误，参考手册中的代码片段进行修改，如在alphaEqn.H中添加相应的声明。
安装前需确保所有相关依赖已下载并编译完成，特别是OceanWave3D-Fortran的安装方法需自行查阅。对于OceanWave3D的编译问题，可参考手册中的操作，手动解决下载和编译步骤。
环境变量设置是安装的关键环节，确保按照手册要求在$FOAM_RUN/../applications/utilities路径下安装waves2FOAM。在bin\bashrc.org中定义所有waves2FOAM的环境变量，完成环境变量配置后，可通过source .bashrc自动加载设置。
在编译安装过程中，遇到的问题包括环境变量错误、缺少include文件等。为避免这些问题，建议使用绝对路径进行编译，或在.bashrc中添加相关设置。此外，确保在编译前运行`source bin\bashrc`，以正确加载waves2FOAM环境变量。
在验证安装无误后，可尝试运行默认算例，通过Allrun命令执行waves2FOAM算例。若算例换到其他位置后无法运行Allrun，需检查代码注释部分，确保路径正确无误。
在理解waveDyMFoam修改方法后，可将修改流程应用到overWaveDyMFoam solver中。关键在于理解造波边界条件与动网格求解器的独立性，确保相关依赖和include文件正确，建议基于overInterDyMFoam进行修改。
通过以上步骤，可正确安装并使用waves2FOAM工具，实现波浪模拟。在使用过程中，注意根据实际需求调整配置和参数，以获得更精确的模拟结果。
openfast学习笔记（九）HydroDyn
HydroDyn是OpenFAST中的关键组件，主要负责模拟波浪、海流对浮动平台的影响，包括波浪和海流模型、载荷计算等。对于漂浮式结构设计，如波浪载荷的处理和平台动态响应的分析，HydroDyn扮演着核心角色。
在HydroDyn的详细功能模块中，ENVIRONMENTAL CONDITIONS部分设定环境条件；WAVES部分涵盖了基础的一阶线性波浪理论，如绕射理论，以及二阶波浪（差频和和频）的处理。CURRENT模块负责海流效应的模拟。对于浮动平台，FLOATING PLATFORM定义了平台的基本属性，而2ND-ORDER FLOATING PLATFORM FORCES则关注平台在复杂水动力下的响应力。
附加的STIFFNESS AND DAMPING模块考虑了平台的结构刚度和阻尼，AXIAL COEFFICIENTS则处理轴向系数。其他如MEMBER JOINTS、CROSS-SECTION PROPERTIES等涉及到平台结构的详细设计，SIMPLE HYDRODYNAMIC COEFFICIENTS、DEPTH-BASED HYDRODYNAMIC COEFFICIENTS和MEMBER-BASED HYDRODYNAMIC COEFFICIENTS则用于计算不同模型下的水动力系数。最后，MEMBERS、FILLED MEMBERS和MARINE GROWTH分别处理成员、压载水和海洋生长的影响，而OUTPUT和OUTPUT CHANNELS则用于输出计算结果。
在实际应用中，用户需要根据项目需求在HydroDyn模块中调整相关参数，以准确反映平台在实际海洋环境中的行为。附录I提供了详细的源代码参考，以帮助用户深入了解和使用HydroDyn模块。
