PAM对土壤蒸发的影响分析及其模拟研究

在栽种与不栽种作物的情况下,分别对3种处理的土壤蒸发进行抑制性及差异性分析,并结合气象因子对无作物的土壤累积蒸发量进行多元线性回归分析.结果表明,在无作物的情况下,随着PAM用量的增加,PAM对土壤蒸发抑制效果明显,3种处理两两差异显著,但未达到极显著水平;有作物的情况下,PAM对土壤蒸发抑制效果不明显,但3种处理间的差异性均达到极显著水平.模型的拟合结果表明,3种处理的土壤累积蒸发量均可用多元线性回归模型拟合,且拟合效果较好.图2,表5,参8.     

黑龙江省两栖爬行动物物种分布与生态因子关系的分析

通过2000～2006年对黑龙江省两栖爬行动物的种类及分布情况进行实地深入调查,并结合黑龙江省两栖爬行动物研究的历史资料及现代有关成果,从经纬度、年平均温度、年平均降水量、海拔、生境、垂直分布等生态因子对黑龙江省两栖爬行动物的物种分布格局进行了探讨,结果表明黑龙江省两栖爬行动物的物种总数与海拔、纬度成负相关关系;而与年平均温度、年平均降水量成正相关关系;在经度E128°～E130°之间物种数较多,其他地区则较少;灌丛、阔叶林等为黑龙江省两栖爬行动物适栖生境.在平原、丘陵低山灌丛、山地针阔叶混交林分布着全省所有的物种.     

制约河北省农村第三产业发展的因素及对策

目前农村第三产业严重滞后于第一、第二产业,制约了农村经济的发展,主要原因是农村的产业结构不合理,社会服务体系不健全,对农村第三产业重视程度不够等,因此应进一步完善农村服务化体系,调整农村产业结构,大力发展农村经济。     

数智化时代下的创业影响及政策转型

在综述数智化创业活动影响及创业政策需求的基础上,依据产业政策的经典分析框架讨论了数智化影响下创业政策调整的对象和过程.从个人、团队、团队间三个层次分析并总结数智化时代下的创业影响特征,同时提出了数智化对创业政策的新诉求,归纳创业政策的主体、政策适应过程、政策目标制定三方面新特征,为政府创业政策的转型提供方向.研究归纳的...     

试析心理因素变化对排球比赛中接发球稳定性的影响

采用文献综述和理性分析法,根据心理训练的基本理论,结合排球比赛与训练过程中心理因素变化对排球比赛中接发球的影响规律与作用。从影响接发球的因素、心理训练等方面进行深入浅出的分析,探讨和研究接发球运动员心理因素变化对接发球稳定性的影响。     

武汉市星级饭店布局的影响因素分析

以武汉市的110家星级饭店为研究对象,运用GIS空间分析工具,分析和探讨了其规模结构、空间布局特征和规律.结果表明武汉市星级饭店在等级规模上表现为纺锤形结构,在空间分布上呈现出核心—边缘结构.具体为向主干道和商贸发达地区集聚.得出了武汉市星级饭店空间布局影响因素为人口密度、交通区位条件、商贸发达程度和旅游景点的分布.     

区域创新产出的空间特征及其影响因素

利用Moran’s I指数对30个省、直辖市、自治区进行创新产出的空间自相关分析,并采用地理加权回归（GWR）模型探索不同因素对区域创新产出的影响。结果表明：区域创新产出具有明显的空间正相关特征,江苏、浙江、上海3个省级行政区已成为典型的区域创新“热点”,并对周边区域形成辐射效应;R&D人员全时当量、R&D投入强度、每十万人中高校在校人数以及移动互联网用户数在不同区域对创新产出的影响程度存在显著差异。     

空气喷射对旋转圆筒表面传质特性的影响

通过对旋转雷诺数R,喷射雷诺数Rej,喷嘴宽度和圆筒直径比B／d,喷射距离与喷嘴宽度之比L／B等影响旋转圆筒表面传质特性参数的实验研究,发现：在空气喷射作用下,由旋转产生的第一临界点消失,只存在第二临界点;平均舍伍德数Sh与Rej,B／d和L／B之间的关联式为Sh=0．515Re^2/3（B／d）^0.3（L／B）^0.1;空气喷射对圆筒表面传质的强化作用大于旋转的作用．     

西北太平洋柔鱼资源丰度时空分布的GAM模型分析

根据1996~2001年我国在西北太平洋海域柔鱼生产统计及相关数据,利用GAM模型分析了表温、月份、经纬度等因子对柔鱼资源丰度CPUE的影响.研究认为,经纬度、月份和表温对CPUE时空分布都有较大的影响.160°E以西海域CPUE高,而165°E以东海域低,并主要集中在40°N~43°N海域.8~10月CPUE为最大.不同海域柔鱼分布的适宜表温不相同,150°E以西海域为13~18℃,150°E~165°E海域为14~18℃,165°E~180°E海域为11~14℃.     

Incorporating textual and management factors into financial distress prediction: A comparative study of machine learning methods

Financial distress prediction (FDP) has been widely considered as a promising approach to reducing financial losses. While financial information comprises the traditional factors involved in FDP, nonfinancial factors have also been examined in recent studies. In light of this, the purpose of this study is to explore the integrated factors and multiple models that can improve the predictive performance of FDP models. This study proposes an FDP framework to reveal the financial distress features of listed Chinese companies, incorporating financial, management, and textual factors, and evaluating the prediction performance of multiple models in different time spans. To develop this framework, this study employs the wrapper-based feature selection method to extract valuable features, and then constructs multiple single classifiers, ensemble classifiers, and deep learning models in order to predict financial distress. The experiment results indicate that management and textual factors can supplement traditional financial factors in FDP, especially textual ones. This study also discovers that integrated factors collected 4 years prior to the predicted benchmark year enable a more accurate prediction, and the ensemble classifiers and deep learning models developed can achieve satisfactory FDP performance. This study makes a novel contribution as it expands the predictive factors of financial distress and provides new findings that can have important implications for providing early warning signals of financial risk.