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城市经济脆弱性作为当前脆弱性研究中的重要领域,为人-地系统耦合研究提供了新的视角,并为城市可持续健康发展提供有益的决策支持和管理方法。依据城市经济脆弱性内涵,基于暴露度、敏感性、适应能力构建了城市经济脆弱性评价指标体系,运用熵权TOPSIS法评价河西走廊地区及区域内五市的城市经济脆弱性,并采用障碍度模型识别影响区域城市经济脆弱性变化的因素。结果显示:(1)2006—2015年,河西走廊地区城市经济脆弱性呈现出先曲折下降(2006—2011年)再波动上升趋势(2012—2015年);(2)河西走廊地区的城市经济脆弱性具有明显的空间特征,经历了东西高、中部低到整体较高的演变过程;(3)阻碍河西走廊地区城市经济脆弱性降低的障碍因子由适应能力逐步转变为暴露度。针对河西走廊地区各市主要障碍因子,提出针对性优化措施。 相似文献
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为了研究随机模型对GNSS定位精度的影响,介绍了GPS/GLONASS/BDS组合伪距单点定位的函数模型以及几种当前常用的先验随机模型。结合各个模型的优缺点,提出通过指数函数引入空间分布改善因子,建立一种改进的信噪比随机模型,并设计相关多系统伪距单点定位试验对其性能进行分析。实验结果表明:改进模型的解算精度显著优于现存的几种先验随机模型,相比等权模型在三维定位精度上提升15%~30%,相比高度角模型提升15%~25%,相比信噪比模型提升5%~15%,相比现存的PDOP模型也有明显提升。改进模型在不同遮蔽情况、双系统和三系统组合定位时精度均优于现存的信噪比随机模型,从而验证了该定权算法的有效性。 相似文献
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针对地理加权回归参数估计采用最小二乘方法,最小二乘估计易受离群值影响,导致地理加权回归模型并不稳健的问题,该文提出基于稳健度量选权迭代的地理加权回归分析方法,核心思想是通过标准化残差构造权重函数,通过迭代加权降低离群值对回归模型参数估计的影响。利用模拟数据与真实数据进行试验,分别与GWR、RGWR进行对比分析,以MSE、MAE为指标进行性能评价。模拟数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升9.29%和8.34%;真实数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升63.88%和38.45%。试验表明:该方法可改善粗差存在环境下地理加权回归模型参数估计精度,提升模型拟合效果。 相似文献
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传统的层次分析法,存在着权重固定、忽略动态变化的问题。本文从权重的含义出发,将出错率引入其中,定义基于出错率的判断标度,利用改进的AHP模型计算基于出错率的动态权重,最终得到权重成绩。通过将权重成绩与一般量化成绩的比较,实现对判训人员测试结果更为客观、真实的评价。将该方法应用于具体判读训练实例中,对其进行了验证。实验结果表明,基于出错率的判训动态权AHP法突出了判训学习中的易错难点,更全面地反映了判训人员对不同知识点的掌握情况,对其后期学习的改进有一定指导意义。 相似文献
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不规则边界场地中方格法土方工程量的计算 总被引:1,自引:0,他引:1
结合方格法计算土方工程量的全过程,介绍了一种不同于传统教材的确定高程权的方法。采用该方法,比较好地解决了不规则边界场地采用方格法计算土方量的难题,对该方法的实际应用具有指导意义。 相似文献
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CHEN Yongliang Comprehensive Information Institute of Mineral Resources Prediction Jilin University Changchun China 《东北亚地学研究》2009,12(1):46-56
An extended self-organizing map for supervised classification is proposed in this paper. Unlike other traditional SOMs, the model has an input layer, a Kohonen layer, and an output layer. The number of neurons in the input layer depends on the dimensionality of input patterns. The number of neurons in the output layer equals the number of the desired classes. The number of neurons in the Kohonen layer may be a few to several thousands, which depends on the complexity of classification problems and the classification precision. Each training sample is expressed by a pair of vectors : an input vector and a class codebook vector. When a training sample is input into the model, Kohonen's competitive learning rule is applied to selecting the winning neuron from the Kohouen layer and the weight coefficients connecting all the neurons in the input layer with both the winning neuron and its neighbors in the Kohonen layer are modified to be closer to the input vector, and those connecting all the neurons around the winning neuron within a certain diameter in the Kohonen layer with all the neurons in the output layer are adjusted to be closer to the class codebook vector. If the number of training sam- ples is sufficiently large and the learning epochs iterate enough times, the model will be able to serve as a supervised classifier. The model has been tentatively applied to the supervised classification of multispectral remotely sensed data. The author compared the performances of the extended SOM and BPN in remotely sensed data classification. The investigation manifests that the extended SOM is feasible for supervised classification. 相似文献
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基于熵权TOPSIS模型的海岛地区资源环境承载力研究——以舟山普陀区、定海区为例 总被引:2,自引:0,他引:2
随着海洋强国、"一带一路"、生态文明建设等国家战略的不断推进,海岛在国家政治、军事、经济、社会、生态中的地位不断提高,海岛开发、利用的规模越来越大,其生态保护也面临着新的挑战。本文依据资源环境承载力内涵,兼顾海岛资源环境特点,研究形成海岛地区资源环境承载力评价指标体系,综合应用熵权法、TOPSIS(逼近理想解排序方法)模型评价了典型海岛地区——普陀区与定海区2009-2015年间的资源环境承载力状况,结果表明:普陀和定海资源环境承载力水平呈稳步提升趋势,各个时期的环境保护政策和节能减排相关措施在环境保护与污染治理等方面起到了较为积极的作用。最后,在基于生态系统的海岛综合管理框架内提出了对策建议。 相似文献
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