基于极端梯度提升算法的滑坡易发性评价模型

机器学习用于地质灾害的易发性评价分析是当前研究的热点之一,不同的学习模型其效果不尽相同。为合理有效地评价滑坡地质灾害的易发性,依托浙江省温州市飞云江流域地质灾害的调查数据,应用地理信息系统(geographic information system, GIS)技术提取坡度、坡向、坡形、地表覆盖、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)、极端小时降雨量、内摩擦角、黏聚力、容重与风化层厚度10个滑坡致灾因子,基于极端梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)构建模型用于滑坡地质灾害的易发性多分类评价。模型结果通过多分类混淆矩阵进行评价,并与支持向量机(support vector machine, SVM)模型进行精度比对分析。研究结果显示,训练后的XGBoost算法模型对测试集中极高易发区识别的召回率和精确率分别达到了97.92%和98.06%,F达到97.99%,均优于SVM,可为研究地区的滑塌地质灾害易发性评价提供模型支持。

基于Hadoop的图像存储和检索的研究与实现

为了在大规模的图像数据中检索出与目标图像高度相似的图像,利用Hadoop平台对海量图像数据进行分布式存储和处理。利用SIFT算法提取图像特征,获得大量图像特征点;然后利用K-means算法对图像特征点进行聚类,降低特征点数量,提高图像检索效率。并利用TF-IDF算法对图像聚类中心进行量化,获取聚类中心的TF-IDF值,优化图像检索结果。最后利用HDFS对海量图像数据进行分布式存储,利用MapReduce实现相关算法。

Analysis of Southern Taihang Tourism Production and Research on Brand Marketing Strategy based on SWOT and PST

Under the new normal economic environment, the traditional tourism faces competition, but also new opportunities in the emerging service industry. Thus, to enrich the expanding tourist market is a powerful guarantee of industrial development. Market research is based on binding to the marketing environment analysis to determine the product＇ s marketing strategy in order to better expand the market space. In this paper, SWOT method and PST tourist area on the South Taihang existing tourism products for analysis, several strategies Taihang Xinxiang south of brand marketing.

关于燃煤电站中速磨煤机安装方案的优化

中速磨煤机的工作转速一般在50~300r/min,其在以煤炭作为燃料的许多项目中均得到了较为理想的运用。为了较好实现中速磨煤机的可靠运转,尽量降低可能形成的明显故障问题,在中速磨煤机的安装过程中予以严格把关是比较重要的一环,应该确保其安装规范标准。本文重点围绕着中速磨煤机的安装方案,从前期准备工作以及具体安装要点两个方面进行了简要分析论述,希望具备参考借鉴价值。

降低电力工程建设成本的途径

电力工程建设中切实做好成本控制工作是比较关键的一项基本要求,其不仅仅有助于电力企业实现经济效益的提升,还能够较好保障整个电力工程建设的流畅有序进行,需要重点围绕着具体电力工程建设进行成本降低,确保相关途径较为合理适宜。就重点围绕着电力工程建设成本的控制特点,及其相应降低成本的几条途径进行了论述,希望能够在未来电力工程建设成本管理中有所借鉴。