基于集成学习的农业生产技术效率评价方法

提高农业生产技术效率是推动农业高质量发展的重要内容,但传统的基于前沿面的技术效率评价模型在实际应用中存在模型运算速度慢和灵活性低等问题,难以对大量新增样本的效率进行快速评价。基于此,本研究将基于前沿面的DEA技术效率测算模型与集成学习模型相结合,提出一种农业生产技术效率的评估预测方法,并利用葡萄生产技术效率数据集验证了模型的效果。研究结果显示,Stacking融合模型的准确率和AUC分别达到了94.8%和0.984,均优于其他对比模型,表明基于Stacking集成学习模型具有较高的预测准确性,能够实现更加高效、快速的技术效率评价。

基于高性能材料SMA和ECC的桥墩塑性铰研究

提出将形状记忆合金(SMA)和工程用水泥基复合材料(ECC)取代普通钢筋和普通钢筋混凝土用于桥墩塑性铰区。并以某三联公路桥为例,采用SAP2000软件,进行时程分析。结果表明:两种材料的运用能有效地减小墩顶的残余位移,且大大减小塑性铰区的残余转角。