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71.
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
72.
产业地理集聚与外商直接投资产业分布——以北京市制造业为例 总被引:19,自引:4,他引:15
外商直接投资理论强调跨国公司的垄断优势和东道国的区位优势决定外商直接投资的产业分布。本文认为外商直接投资的产业分布还可能取决于因产业地理集聚和地方化贸易所形成的竞争优势。本文采用1999~2004年北京外商直接投资的产业流资料建立面板数据回归模型,引入产业地理集聚系数、产业联系等变量来研究影响外资产业分布的因素。统计分析表明,在空间上比较集聚、产业内联系较强的产业能够吸引更多的外商直接投资;前期外商投资对于跟进投资具有显著的示范效应、信息溢出效应以及产业联系效应,从而直接导致外资的产业累积效应。外商也强烈偏好资本技术密集型产业以及在国际市场上具有显著比较优势、盈利率高的产业。外商在充分利用其垄断优势、产业比较优势和竞争优势的同时,也尽量避开实际劳动成本较高和进入壁垒较高的垄断性产业。本文的结果显示,发挥本地优势,完善产业配套,促成产业集群是提升城市吸引外商直接投资的有效途径。 相似文献
73.
全球-地方联结与产业集群的技术学习--以河南许昌发制品产业为例 总被引:27,自引:4,他引:23
以产业区理论、管制理论和全球生产网络理论为基础,以学习创新为核心,构建了一个融生产体系与社会生产体制、制度与协调机制、地方生产网络、全球生产网络“四位一体”的学习型产业区分析框架;运用该框架,以河南许昌发制品产业集群为案例,研究了全球-地方网络联结的方式、动态及其对技术学习的影响。研究发现,通过全球与地方生产网络的建构和有机联结,传统产业集群的技术学习是可以从“低端道路”迈向“高端道路”的,发展学习型产业区应作为我国经济发展与技术创新的一项重大战略和政策。 相似文献
74.
GONG Weihua WANG Yuanzhen 《地球空间信息科学学报》2006,9(3):216-222
IntroductionAlthoughthe development of cluster has gainedmore and more advantages of low-cost ,high-per-formance and high-availability computing, effi-cient resource usage such as CPU, memory andI/Ois still a keyto achieve better performanceincluster syst… 相似文献
75.
76.
77.
The PPM catalogue numbers, photoelectric magnitudes V, color-indexes U – B, B – V, V – R and rms errors of their determinations for 51 stars of the secondary wide-angle photoelectric standard are published. The catalogue accuracy of quantities mentioned above is 0.007, 0.015, 0.006, 0.006 mag, respectively. A list of ten stars which are probably variable is published. 相似文献
78.
应用理想点法的基本原理,建立了一个矿床工业价值评价的数学模型,以我国贵州省兴义市雄武地区铀矿床为实例,构造评价函数得出最优解,结果表明:理想点法能够正确评价出矿床工业价值的大小,为矿石的最优开采提供有价值的参考。 相似文献
79.
对河南省12次飞机增雨作业,分别采用作业区域趋势对比双比分析评估方案、区域趋势相关回归分析方案、区域趋势协变量多元回归分析方案、浮动对比区历史回归分析方案(FCM)、以降水量为协变量的CAFCM(ClusterAnalysis〖CD*2〗based Floating Control historical regression Method)方案和以降水量和整层大气可降水量为协变量的CAFCM方案进行效果评估,均得到大于15%的相对增雨量。对结果比较分析表明:协变量由降水量和整层大气降水量两个组成的C 相似文献
80.