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1.
2.
近年来，随着城镇化和旅游业的快速发展，加速了夏河县城市公共空间的更新建设，但也带来场所精神蜕变、识别性降低等一系列问题。在对夏河县进行社会调查、路网拓扑建模的基础上，采用模糊综合评价法、空间句法、核密度分析等方法对场所空间品质、空间活力进行系统地探析，进而对场所单元、丛拉商业文化场所等5处公共场所组团提出了具体的营建策略，并提出场所系统的营造应从构筑系统化的场所、坚持多组团多策略的营造原则、从多主体进行场所营造、营造高通达性的场所、以热点场所单元策动场所组团和场所系统的营造等视角出发营造一个高品质、高活力的场所系统。同时，期望能够为旅游型城市公共空间的场所营造提供一套可借鉴的公共空间评价方法和营造策略 相似文献
3.
为解决矿井水灾事故应急快速反应、高效决策的现场需求，针对矿井水灾事故的不确定性、复杂性和紧迫性等特点，运用多案例分析法，解析了11起典型矿井水灾事故，提出了判别“情景”和事故“情景”两个关键概念，定义了集合{突水水源，突水通道，采掘方式，出水量，淹没范围，生存空间}为矿井水灾事故的情景，并运用AHP分析法计算了6个情景要素各自的权重。确立了“情景-应对”应用在矿井水灾应急决策领域的实现途径，详细阐述了构建情景库、案例库、对策库的方法以及“情景-应对”型矿井水灾应急决策方案的生成过程，并提出了以“黄金72小时” “8天8夜”为时间节点的多阶段矿井水灾事故应急决策机制，案例推演应用表明，该应急决策机制不仅规范了事故应急流程，而且实现了精准、快速、高效的目标。 相似文献
4.
由于支持向量机属于黑箱模型，因此在进行模型学习时无法直接对特征进行选择，而决策树模型在递归创建的过程中自身具有一定的特征选择能力。针对岩性分类问题，本文将决策树和支持向量机结合，通过决策树的建立，在考虑特征重要性的前提下，利用树节点的高度对特征进行提取，并将具有更高分类能力的特征送入支持向量机进行岩性分类。结果表明：通过决策树的特征提取，减少了支持向量机模型的输入特征，从而有效控制了模型的复杂度，使得模型更加稳定并具有更高的分类精度，测试集精度能够提升10%以上。 相似文献
5.
AbstractMaintaining and restoring the ecological integrity of floodplains remains a priority for many Australian federal and state government agencies. The Murray-Darling Basin Authority (MDBA) introduced the Proposed Basin Plan 2012, the Australian government’s latest basin-scale water planning instrument to promote a healthy, working river system. The proposal seeks to limit surface water (consumptive) use to 10 873 GL year-1 on a long-term average. The controversy prompted by this proposed reduction has underscored a need for rigorous and transparent modelling of ecological benefits. In this paper, we investigate the likely ecological outcomes of the proposal for Yanga National Park, one of the most significant environmental assets in the Murray-Darling Basin, using a decision support system. Our results indicate that the proposal will increase the inundation extent with a 33% (or 7000 ha) increase in median flood. The increase in inundation would improve the hydrological conditions in most wetlands in terms of the frequency and duration of events and inter-flood dry periods and enhance the habitat quality for a range of biota, though benefits are not distributed evenly across the wetland.
Editor D. Koutsoyiannis; Guest editor M. AcremanCitation Wen, L. and Saintilan, N., 2014. Linking local ecological outcomes with basin-wide water planning: a case study of Yanga National Park, an important Australian inland forested wetland. Hydrological Sciences Journal, 59 (3–4), 904–915. 相似文献
6.
煤层底板突水是华北型煤田煤矿生产过程中一种常见的水害类型,为解决水害防治工程的科学决策问题,进一步提高防治水工程的可靠性,提出构建智能决策支持系统的技术思路。智能决策支持系统是传统决策支持系统与人工智能技术相互融合的产物,在分析底板水害防治决策支持功能需求的基础上,提出“数据-模型-方案”一体化设计流程,从数据导入、模型驱动、智能决策等3个层次构建底板水害防治智能决策支持系统的基本框架。将模型驱动层进一步细分为方法库、模型库、知识图谱构建3项专业化服务,模型库包括底板突水空间点预测模型、疏水降压数值模拟模型、注浆改造工程可靠性分析模型、隔离工程设计模型及底板水害监测预警模型。系统最终输出的决策方案包括底板突水危险性分区、疏水降压Q-t-s方案、区域注浆改造设计及工程可靠性评价、隔离工程设计、底板突水监测预警警情发布。系统通过注浆过程的反馈-控制、突水监测预警的深度学习、疏水降压方案的动态优化等实现其智能决策。智能决策支持系统将会在煤层底板水害防治可靠性保障方面提供新的技术支撑。 相似文献
7.
传统的岩性识别方法如岩屑录井、钻井取心及测井资料解释等技术,对录井质量的依赖程度较高,识别精度与效率低,泛化能力差。随着计算机技术的迅速发展,将测井资料与计算机技术相结合开展岩性研究已成为岩性识别的有效手段。本文提出了一种基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的岩性识别方法。以苏里格气田苏东41-33区块下碳酸盐岩储层为例进行测试验证,采用该方法结合测井资料中的声波时差、自然伽马、光电吸收截面指数、密度、深侧向电阻率和补偿中子等6种参数进行岩性识别,并与KNN （K近邻分类器）、朴素贝叶斯和支持向量机等传统算法进行对比,结果表明,3种传统算法的岩性识别准确率分别为78.45%、74.43%和78.72%,基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的识别准确率分别达到了98.90%和98.72%,远高于传统算法。 相似文献
8.
通过野外地质调查与机器学习方法的有机融合,提出了一种基于梯度提升决策树算法的岩性单元填图方法。研究以多龙矿集区为模型试验区,选择1∶5万勘查地球化学数据为基础预测数据,以1∶5万区域地质图为参考,进行基于梯度提升决策树算法的岩性预测填图模型试验。首先选择研究区内小范围空白区开展野外填图,建立原始数据集并初步构建岩性单元与预测数据对应关系;其次利用机器学习方法对预测数据进行多分类任务,进而开展目标填图区预测填图工作;最后通过概率选区选定概率较低目标区,开展进一步的小范围野外地质调查填图,对原始数据和知识库进行补充,迭代循环以上流程,直至预测填图达到要求。试验显示,随着迭代次数的增加,模型精度不断提高,并在7次迭代后模型准确率达到87%。该方法强调在实际应用中野外地质调查与基于机器学习预测填图的深度融合,以及野外实地工作在整个流程中的重要性和不可或缺性;同时能够充分挖掘已有数据资料的有用信息,用于辅助修正已有岩性填图内容,或根据已勘探区资料对邻近的未勘探区进行岩性分类,有效减少野外填图工作量,是对岩性填图方法、地质单元定量预测识别的有益探索,为区域地质填图工作提供了新的参考思路和辅助手段。 相似文献
9.
Landslide susceptibility zonation method based on C5.0 decision tree and K-means cluster algorithms to improve the efficiency of risk management 总被引：1，自引：0，他引：1
Machine learning algorithms are an important measure with which to perform landslide susceptibility assessments,but most studies use GIS-based classification methods to conduct susceptibility zonation.This study presents a machine learning approach based on the C5.0 decision tree(DT)model and the K-means cluster algorithm to produce a regional landslide susceptibility map.Yanchang County,a typical landslide-prone area located in northwestern China,was taken as the area of interest to introduce the proposed application procedure.A landslide inventory containing 82 landslides was prepared and subse-quently randomly partitioned into two subsets:training data(70％landslide pixels)and validation data(30％landslide pixels).Fourteen landslide influencing factors were considered in the input dataset and were used to calculate the landslide occurrence probability based on the C5.0 decision tree model.Susceptibility zonation was implemented according to the cut-off values calculated by the K-means clus-ter algorithm.The validation results of the model performance analysis showed that the AUC(area under the receiver operating characteristic(ROC)curve)of the proposed model was the highest,reaching 0.88,compared with traditional models(support vector machine(SVM)=0.85,Bayesian network(BN)=0.81,frequency ratio(FR)=0.75,weight of evidence(WOE)=0.76).The landslide frequency ratio and fre-quency density of the high susceptibility zones were 6.76/km2 and 0.88/km2,respectively,which were much higher than those of the low susceptibility zones.The top 20％interval of landslide occurrence probability contained 89％of the historical landslides but only accounted for 10.3％of the total area.Our results indicate that the distribution of high susceptibility zones was more focused without contain-ing more"stable"pixels.Therefore,the obtained susceptibility map is suitable for application to landslide risk management practices. 相似文献
10.
我国中东部平原地区临界气温条件下降水相态判别分析 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2001—2013年地面观测和探空资料,对地面气温位于0～2℃(以下称临界气温)我国降雪的时空分布及其与降雨的垂直热力特征进行了研究,引入了决策树判别方法对上述条件下雪和雨进行了判别分析,结果表明:临界气温下降雪出现频率总体高于降雨、雨夹雪出现频率,且在我国华北南部至江南北部的中东部地区分布较多,年均可达7.69～15.38站次;临界气温下,降水相态为雨或雪对应的平均温度廓线最大差异位于650 hPa附近,且地面气温较低时,平均温度差异更明显,平均湿度廓线差异则主要位于低层,且在地面气温较高时,平均湿度差异更明显;临界气温下,降水相态为雨时,地面上空存在暖层样本占比,较降水相态为雪时更高,且降雨时暖层主要位于中层,降雪时暖层则主要位于低层,降雨时其暖层强度显著大于降雪时暖层强度;在临界气温下雨雪判别分析中,地面气温能显著提升判别准确率,湿球温度能在一定程度上提升判别准确率,基于云顶温度、中层融化参数、低层湿球温度构建的决策树判别模型,判别准确率达到91.86%,能较好地解决临界气温下雨和雪的判别问题。 相似文献