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为揭示自然保护区对改善土地利用景观格局的价值,并为土地使用决策和监管措施提供准确信息,本文基于GLC_FCS30-2020土地利用数据,借助广西大新县恩城国家级自然保护区“保护区—区外县域”的梯度分层,运用移动窗口法分析耕地扩张对喀斯特森林景观破碎化的影响。结果表明:保护区内森林景观破碎化程度较低,而耕地景观破碎化程度较高,整体植被覆盖度高,斑块连通性较强;区外森林景观的覆盖程度适中,但破碎化程度较高。质心处、南部及东南部的耕地斑块集聚性较强,并向东部、东北部、西部和西南部扩张,导致土地利用景观格局变化剧烈。研究结果表明自然保护区可缓解喀斯特县域耕地扩张对森林景观的威胁。 相似文献
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《华东师范大学学报(自然科学版)》2017,(4)
犯罪预测是犯罪预防的前提,也是公安部门亟待解决的问题.随机森林作为一种组合分类方法,具有准确率高、速度快、性能稳定的特性,且能够给出指标重要性评价,本文将其应用于犯罪风险预测中.实验证明,随机森林方法选出的指标集可以显著地提高预测准确率,基于该方法构建的预测模型相较于神经网络与支持向量机具有更高的准确性和稳定性,能够满足犯罪风险预测的需求. 相似文献
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教育规模不断扩大,高校在校生人数持续上升,导致学生的能力参差不齐.为了提升教育水平,教师需掌握学生在校期间的学习状态,预测学生期末成绩是教师掌握学生学习状态的重要途径之一.目前的研究工作主要采用传统的机器学习算法进行成绩预测,如随机森林、贝叶斯、深度森林等,但精度不高;也有利用深度学习算法进行预测,但模型缺少可解释性. Lightgbm(Light Gradient Boosting Machine)算法内存消耗低,时间复杂度低,而XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法精度高.因此,基于提高精度与降低模型内存消耗的策略,将深度森林中的随机森林与极限随机森林模块分别替换为Lightgbm和XGbBoost,提出一种基于Lightgbm和XGBoost算法的优化深度森林算法LIGHT-XDF.在八个数据集上与其他模型进行对比实验,结果表明,LIGHT-XDF算法的综合性能最好. 相似文献
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中小微企业具有规模较小、缺少抵押资产等特点,银行作为中小微企业的主要借贷来源承担着巨大的资金风险,大多数现存方法定性分析中小微企业的实际信贷水平,导致银行难以量化评估企业借贷风险。本文提出基于组合赋权法的中小微企业信贷风险量化及预测模型。通过挖掘票据交易数据构建多层次风险评估指标体系,分别采用基于指数标度的AHP法、CRITIC法得到信贷风险评价指标主观、客观权重,并依据最小鉴别信息原理得到综合权重。同时利用随机森林(Random Forest)预测中小微企业是否违约,并回归得到无违约情况的中小微企业信贷风险得分,并比照基于组合赋权法信贷风险量化得分,最终采取加权平均法量化信用得分,最终实现预测中小微企业信贷风险量化得分。 相似文献
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基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。 相似文献
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