基于遥感与数量化Ⅱ类的滑坡危险度划分

以日本广岛地区为例,利用高分辨率遥感影像动态监测滑坡体,就滑坡灾害各种自然及环境因素建立其多元回归分析方程。利用数量化理论第Ⅱ类方法对可能发生滑坡灾害区域进行以遥感影像像素为单元的危险度划分。根据发生滑坡可能性的大小可将其划分为高、中、低3个等级,为预测预报提供依据。

数量化Ⅱ类弓形效应修正方法及应用

对应分析在对定性数据进行数量化处理过程中出现了"弓形效应",关于对应分析的"弓形效应"的修正方法已经有了丰富的研究成果,避免了可能错误的分析结果,对理论界和应用领域都有重要意义。数量化Ⅱ类是关于定性数据的一种判别分析方法,在国内外已被广泛应用。本文通过大量模拟数据研究发现,数量化Ⅱ类在对定性数据进行数量化过程中出现了"弓形效应",降低了正判别率,同时不能正确再现原始数据信息,得出与原始数据信息不符的错误分析结果,为修正"弓形效应",提出了二阶段判别分析法,并从正判别率和对原始数据再现程度两个方面对数量化Ⅱ类与二阶段判别分析法进行了比较,同时将二阶段判别分析法运用到个人信用评级中,发现二阶段判别分析法的判别性能优于数量化Ⅱ类。

基于数量化II类的数据分析库的设计与实现

数量化II类理论研究的是定性资料的分析,它与判别分析根据所研究的个体的观测指标来推断该个体所属类型的方式不一样。文章以数量化II类作理论依据,采用定性分析与定量分析相结合的方法,提出了一种数据分析库的设计和实施方案,该系统在数据分析和决策支持系统方面的研究和应用中有一定的特色。

RESS软件与数量化-Ⅱ类分析方法在区域危险度评价中的应用

2012年7月中旬日本熊本县迎来特大暴雨,暴雨在熊本县市区内引发洪水,并在位于其东北部的阿苏地区引发了数量巨大、后果严重的地质灾害。通过同年10月到11月之间多次现场灾害调查,发现当地的地质灾害主要类型有崩塌、滑坡和泥石流。当地的地理环境给相关部门后续的治理和修复工作带来了极大的不便利,同时耗费了大量的时间和资金,因而相对于灾后进行治理和修复工作,事前对于当地可能发生地质灾害的区域进行危险度评价,在危险度大的地方提前建立防护措施具有更大的实际和经济价值。本文运用日本熊本大学工学部环境岩土研究室自主研发的危险度评价RESS软件对选取的阿苏—坂梨区域进行危险度评价,获得了被研究区域的地势起伏度、横断面形状、斜面倾斜角度、集水面积、土地利用信息、土体表层地质、灾害场所变化情况等7个类别的解析图像和数据。结合使用数量化—Ⅱ类分析方法,对危险度评价的结果进行验证和扩展,危险度评价的准确率和灾害场所的判断准确率均高于研究要求,另外也获得了由RESS软件解析出来的各个类别的因子对于地质灾害事件的贡献度大小。依据危险度评价的结果绘制出被研究区域的地质灾害预测预警地图,该地图简单易懂,具有一定的社会共享意义和专业参考价值。

混合型数据判别的二阶段法及其在个人信用评级中的应用

个人信用是社会经济发展的必然产物,为防范个人信用风险,维护正常的社会经济秩序,运用科学的统计方法建立与个人信用相适应的信用评级模型,作出准确评级,显得尤为重要。研究发现,数量化Ⅱ类出现了弓形效应,降低了正判别率,同时不能忠实再现原始数据信息,导致错误分析结果,为此提出修正方法二阶段法。考虑大数据多为定量、定性混合型,为实现混合型数据判别提出了判别模型M5,并将其应用于个人信用评级,结果显示二阶段法的判别性能优异,为理论界与实务界提供了一种新的个人信用评级方法。