简介：摘要：在全球范围内，拉尼娜现象将导致低温、高降水，但各个国家和地区的情况会有所不同。拉尼娜现象发生时，阿根廷等南海岸附近降雨量很少，但印度尼西亚和澳大利亚东部地区降雨量较多。当拉尼娜现象持续时间较长时，美国非洲中部和东南部经常发生干旱，而巴西东北部、印度和南部非洲则容易发生洪水。本文对世界主要国家和地区三重拉尼娜现象进行统计分析，并采用相关优化建模方法预测未来三重拉尼娜发生的概率，为相关研究提供理论依据。在本文中，首先将中国国家统计局2002-2020年我国拉尼娜事件的发生地点，然后将其可视化，分析影响拉尼娜事件的各种因素，确定因子修正系数，建立拉尼娜事件发生与影响因素之间的关系，建立基于BP神经网络的拉尼娜事件预测模型，并通过MATLAB求解模型，预测未来10年的拉尼娜事件国家的拉尼娜事件。

简介： 摘要：随着国家教育投入的增长，教育支出占国民生产总值的比重不断提高，教育发展速度越来越快，但尽管如此，教育发展不平衡仍然存在问题，其中城乡教育发展差距是近年来最重要的表现之一。教育资源在城乡之间的分配比例尤为关键，通过分析过去的数据，可以更准确地总结出教育投入的趋势。然后构建数学模型，得出影响城乡教育差异的因素。

简介：摘要：在全球范围内，拉尼娜现象将导致低温、高降水，但各个国家和地区的情况会有所不同。拉尼娜现象发生时，阿根廷等南海岸附近降雨量很少，但印度尼西亚和澳大利亚东部地区降雨量较多。当拉尼娜现象持续时间较长时，美国非洲中部和东南部经常发生干旱，而巴西东北部、印度和南部非洲则容易发生洪水。本文对世界主要国家和地区三重拉尼娜现象进行统计分析，并采用相关优化建模方法预测未来三重拉尼娜发生的概率，为相关研究提供理论依据。在本文中，首先将中国国家统计局2002-2020年我国拉尼娜事件的发生地点，然后将其可视化，分析影响拉尼娜事件的各种因素，确定因子修正系数，建立拉尼娜事件发生与影响因素之间的关系，建立基于BP神经网络的拉尼娜事件预测模型，并通过MATLAB求解模型，预测未来10年的拉尼娜事件国家的拉尼娜事件。

简介：摘要：随着互联网时代的快速发展和扩大，互联网技术取得了突飞猛进的发展，自此，线上教育开始逐步走进大众的视野。但自线上教育出现以来，一直作为教学的辅助工具，直到在新冠肺炎疫情爆发的紧要关头，为了防止疫情扩散到学校，各地的中小学甚至高校都实行了“停课不停学”的线上教学模式，才逐步与线下教育处于平级地位。本文旨在介绍线上教育的研究意义、研究现状，通过对比来分析线上教育的优势，并展望线上教育的未来。