基于离散型二项式系数组合模型的黄土湿陷性评估

为了快速精确地利用基本物性指标预测湿陷性黄土的湿陷性系数,基于多种数据挖掘方法提出了离散型二项式系数组合预测模型。首先,采用相关系数法和随机森林重要性指数法综合选取模型基本物性指标为饱和度、干密度、液性指数和天然含水量;然后,分别利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机回归（SVR）和随机森林（RF）回归对黄土湿陷性系数进行预测,并将预测结果进行组合,得到4种单一模型、2种传统组合模型和离散型二项式系数组合模型预测结果;最后,利用6种不同精度指标对上述7种预测模型展开精度分析。结果表明：组合预测模型精度整体高于单一预测模型,且提出的离散型二项式系数组合模型各精度指标均为最优,平均相对误差为3.43%。可见提出的离散型二项式系数组合模型可为湿陷性黄土地区的工程设计提供参考。     

基于弹塑性理论的软岩隧道最大变形量预测方法研究

软岩隧道支护时机选择和安全评价过程中,隧道边缘最大变形量是一个重要的参数。为了准确预测隧道边缘最大变形量,基于松动圈剪切滑移理论,利用Hoek-Brown准则推导得到最小支护应力,将其带入到隧道边缘位移公式中,得到圆形隧道边缘最大变形量的理论解。利用现有研究成果对所提出的计算方法进行验证,并探究远场应力、岩体力学参数对最大变形量的影响规律,分别利用现有数值模拟方法和所提算法对2条隧道最大变形量进行计算。结果表明：所提算法的误差均小于5%,证明了所提估算方法的合理性与准确性。最大变形量与远场应力呈现正相关,与单轴抗压强度、参数m_i呈现负相关。随着地质强度指标(GSI)的增加,敏感性均呈现减弱的趋势,当GSI较大时(超过40时),敏感性可近似忽略。最大变形量与弹性模量、泊松比呈负相关,随着地质强度指标GSI的增大,敏感性并未产生显著的改变。     

基于流域尺度的水环境分区识别与评价——以辽河流域(浑太水系)山水林田湖草沙一体化保护和修复工程为例

以“辽河流域(浑太水系)山水林田湖草沙一体化保护和修复工程”项目为依托,针对浑太水系流域上游修复区,建立了主成分分析、层次聚类、水质标识指数与反距离权重插值法相结合的水环境评价体系。利用主成分分析法进行指标降维筛选,对所选指标进行方差检验,通过聚类分析以及差异化将173个监测点分组,利用水质标识指数法对分组后的均值进行评价,再将结果分配到对应监测点。基于流域尺度与行政区划相结合的方法进行水环境评价分区,对研究区进行分区反距离插值,得到浑太水系流域上游的水环境状况。结果表明：173个监测点共分为14组,一组处于Ⅳ类水质,一组处于劣Ⅴ类水质,剩余12组均为Ⅲ类水质。以浑河流域和太子河流域为大界限,浑河流域被划分为5个评价区,太子河流域被划分为4个评价区,其中有6个分区整体处于Ⅲ类水平;浑太流域上游水质状况较好,仅太子河流域中的清河、浑河流域中的大柳河为Ⅳ类,以及浑河流域内的李石河和古城子河流域为劣Ⅴ类,其余均为Ⅲ类;清河和大柳河主要为五日生化需氧量(BOD₅)超标,李石河和古城子河均为金属镉超标。进行流域尺度的水环境分区识别与评价,可打破以往水环境评价中的行政区域界限...     

区域乡村住宅耐久性指标全局敏感性分析方法

为满足乡村住宅向生态宜居长寿化的方向发展,乡村住宅的耐久性需要给予足够的重视。针对指标参数对区域乡村住宅耐久性的影响分析,基于可拓学和扩展傅里叶幅度敏感性检验法（EFAST）提出了适用于区域乡村住宅耐久性能的评价模型与全局敏感性分析方法。该方法基于可拓学对乡村住宅的耐久指标进行初步筛选,得到乡村住宅耐久性能的敏感因素;将筛选出的耐久指标敏感因素通过最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和蒙特卡洛抽样实现乡村住宅样本数量的扩增;引入EFAST方法对扩增后的乡村住宅样本进行耐久指标的全局敏感性分析,得到耐久指标敏感因素的一阶敏感度和总阶敏感度。该方法可以提高区域乡村住宅敏感性分析的精确度,得到影响因素的敏感性程度,且可以实现乡村住宅样本数量的扩增,降低实地调研成本。最后将该全局敏感性分析方法应用于区域乡村住宅分析,阐明了该方法的分析过程,并给出了我国乡村住宅耐久性能的限制因素和敏感性系数。     

毒品犯罪与次生犯罪共生关系：以华北沿海T市为例

毒品犯罪具有易诱发暴力犯罪的特点,毒品犯罪对其次生犯罪的引发作用是该领域的重要研究内容之一。引入经济学领域基于距离测度的产业聚集度DO指数(DO index),以华北沿海T市2018—2019年的毒品犯罪和其次生犯罪作为研究对象,将两类犯罪共生关系数值化。研究表明：毒品犯罪与四类次生犯罪(抢劫罪、强奸罪、危险驾驶罪、故意杀人罪)在空间上呈现出小尺度共聚关系,共聚程度随距离变化在理性选择理论的作用下多为倒U形关系。毒品犯罪与故意伤害罪在空间上为随机分布关系,该关系受当地民风民俗与毒品特殊药理性影响。作为对日常活动理论空间视角的补充,警方可加强毒品犯罪发案0.48 km范围内相关人员的管控,以达到对与其具有共聚关系的次生犯罪的有效控制。     

适应信息化建设军队院校办学效益评估数学模型研究

从宏观层次及微观层次上对军队院校办学的经济效益、规模效益、体制结构效益、质量效益、管理效益、地域效益等办学效益设立了评估指标体系模型,并采用定量、半定量和定性相结合的评估方法,对办学效益综合评估建立了模糊多目标群体决策评估数学模型。     

基于多时相高分一号影像的土壤湿度反演

近年来使用国产光学遥感数据反演土壤湿度已成为业内研究热点,其中利用高分一号(GF-1)影像反演土壤湿度是一种潜在的新兴手段,但应用中模型参数需要根据地域调节.为提高GF-1反演土壤湿度的准确度,将豹澥试验区2019年12月至2020年6月的GF-1多光谱宽幅覆盖(WFV)影像和地面观测站点实测数据作为数据源,以垂直干旱指数(PDI)、基于归一化植被指数(NDVI)的修正型垂直干旱指数(MPDIN)、基于两波段增强型植被指数(EVI2)的修正型垂直干旱指数(MPDIE)以及植被调整垂直干旱指数(VAPDI)这四种干旱指数为基准建立土壤湿度反演模型并进行精度评估.实验结果表明:在无植被区域,四种模型的反演结果大致相同,决定系数均在0.7350左右、平均相对误差均在4.50％左右、均方根误差均在1.10％左右,具有较高的精度;在有植被区域,VAPDI的反演效果最优,MPDIN与MPDIE次之,PDI效果不佳.与PDI相比,VAPDI由于考虑了混合像元的影响,不仅适用于稀疏植被区域,也适用于密集植被区域,应用范围更广;与基于两种不同植被指数的MPDI相比,VAPDI由于克服了植被覆盖度和植被像元反射率等因素的影响,基于该指数的土壤湿度估计值与实测值的决定系数达到0.7277以上,具有较高的反演能力.因此,针对豹澥试验区的实际情况,VAPDI指数具有精确反演土壤湿度的潜力.     

基于神经网络研究人民币汇率对企债收益的影响

为了研究企业债券市场,并针对汇率波动对企债市场的影响,提出建立LSTM和GRU两种神经网络模型;首先证明了它们对于企业债券市场收益的研究具有良好的拟合和预测效果,再将人民币兑美元的汇率数据作为神经网络的输入变量之一,验证人民币汇率对企债市场收益的影响,并比较两种模型的预测效果;结果显示:加入汇率指标后,两种模型不仅能捕捉收益趋势,同时都在数值上也更加精准可靠。实证研究表明,目前在研究我国企业债券市场时,人民币汇率是不可忽略的影响因素,并且相较而言GRU模型的结果更为精准。     

Lucene索引段合并优化策略

随着大数据应用发展,如何从海量数据中进行高效信息搜索成为研究热点。Lucene全文搜索引擎通过索引段合并来提高索引效率,但Lucene索引段合并过程大多需要从磁盘加载各索引段,将占用大量系统资源,降低系统吞吐量。针对该问题,提出基于Lucene索引段合并优化策略,该策略通过负载系数来选择不同的索引段合并操作。为提高数据的检索速度,进一步建立索引段相似度评价模型来选择出最优合并索引段集合进行合并。通过与现有Tiere,LogByte,LogDoc等合并策略进行实验对比,提出的优化策略能有效减少索引段合并次数,提升系统吞吐量及索引效率。