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EFDC模型数据与应用软件.rar

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本资源包含EFDC（Environmental Fluid Dynamics Code）水动力学模型的相关数据和应用软件，适用于环境流体动力学研究。 EFDC模型资料及应用软件.rar

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  • EFDC模型数据与应用软件.rar
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    本资源包含EFDC（Environmental Fluid Dynamics Code）水动力学模型的相关数据和应用软件，适用于环境流体动力学研究。 EFDC模型资料及应用软件.rar
     
  • EFDC模型数据与应用软件
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    EFDC模型数据与应用软件是一款强大的环境流体动力学模拟工具，广泛应用于水质管理、海洋工程及生态评估等领域。提供精确的数据分析和预测功能，帮助用户深入理解水文现象并作出科学决策。 EFDC模型资料及应用软件的相关内容。
     
  • EFDC v1.01 水质模拟软件 免费版.rar
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    EFDC v1.01水质模拟软件免费版是一款用于水环境研究和管理的重要工具。它能够进行河湖海洋等水域的三维流场及水质模型预测，支持Windows系统运行，适合科研人员与环保工作者使用。 免费版的EFDC水质模拟软件用于计算水流数据，并生成河流、湖泊和水库等水体的流模型，包括库容、水位扩散等内容。
     
  • EFDC模型的操作流程
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    简介：EFDC（Environmental Fluid Dynamics Code）模型操作流程涵盖数据准备、参数设置、模型运行及结果分析等环节，用于模拟水体环境中的流体力学过程。 EFDC软件操作的具体步骤详解，从零基础到熟练掌握的最快途径，帮助初学者快速学会使用EFDC进行建模。
     
  • EFDC软件的操作步骤
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    《EFDC软件操作步骤》旨在为用户提供一个详细的指南，介绍如何使用EFDC（Environmental Fluid Dynamics Code）进行环境流体动力学模拟。从安装到模型构建、运行及结果分析，本书涵盖了每一个关键环节的实用技巧和注意事项，帮助用户快速掌握该软件的核心功能与应用场景。 EFDC软件操作的具体步骤详解：从零基础到熟练掌握的最快途径，帮助初学者迅速学会使用EFDC进行建模。
     
  • EFDC水环境动力学模型
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    EFDC（Environmental Fluid Dynamics Code）是一款全面的三维水环境数值模拟软件，适用于河流、湖泊、海湾及近海海域等水域的水质和生态系统研究。 文件内容包括：EFDC水环境动力模型英文说明手册、主控文件、输入文件、执行程序及输出文件。
     
  • 成功的EFDC水质模拟软件安装体验
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    本篇文章记录了作者使用EFDC水质模拟软件的过程，分享了从下载到安装的成功经验，为其他用户提供实用指导。 我下载了很多EFDC的程序，但大多数是试用版或者无法使用。有一个可以使用的版本，不过它仅限于一维应用；二维版本已经商业化了。
     
  • 【数据分析应用】Task 1.1：模型搭建与附件资源
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    本任务为《数据分析应用》课程中的核心实践环节，专注于通过模型搭建来解决实际问题。参与者将利用提供的数据附件资源进行深入分析和建模，提升在数据科学领域的实战技能。 【数据分析实践】Task1.1 模型构建-附件资源
     
  • 【Qt】QSqlTableModel模型在数据库实战中的应用.rar
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    本资源详细介绍如何使用Qt框架下的QSqlTableModel类进行数据库操作，在实际项目中实现数据表格视图与数据库表之间的高效连接和交互。 【Qt】数据库实战之QSqlTableModel模型.rar
     
  • ARIMA模型构建与数据分析EViews应用
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    本书专注于介绍如何利用EViews软件进行ARIMA模型的建立和数据的统计分析，适合经济、金融及社会科学领域的研究者和学生阅读。 实验目的： 1. 理解并掌握ARIMA模型的性质与特征； 2. 掌握利用EViews软件进行ARIMA模型建模的具体步骤； 3. 学会根据软件估计结果书写ARIMA模型方程。 实验原理：介绍ARIMA模型的基本结构和特性，包括自回归、差分和平稳性等概念。 实验要求： 1. 深入理解ARIMA模型的构造与性质； 2. 掌握如何编写ARIMA模型的表达式； 3. 使用第七次实验的数据拟合一个ARIMA模型，并详细记录整个操作过程。这包括建立和检验模型的所有步骤，以及对最终结果进行深入分析。 软件EViews实现步骤： 1. 打开包含农业数据的文件，在EViews中将该序列名称更改为x； 2. 对变量x执行单位根检验以确定其平稳性； 3. 若需要，则对原时间序列x进行一阶差分处理，并得到新的序列dx； 4. 进一步对差分后的序列dx做单位根检验，确认是否已达到稳定状态； 5. 确定该过程中的残余项是否为白噪声（即随机且无自相关）。 6. 根据上述分析结果拟合ARIMA模型，并详细记录每个步骤的操作细节和最终的建模效果。