泉州湾河口湿地自然保护区综合效益模型构建与评价

自然保护区的综合效益的动态评价和分析对于效益的提升、管理的细化、历史的溯源等方向都具有极高的价值。以泉州湾保护区为例,通过因子筛选、指标计算、权重分析,以遥感、地理信息技术为基础,构建泉州湾保护区综合效益线性模型,并计算2014,2016,2019年综合效益。将综合效益结果进行空间统计分析,结果表明:泉州湾保护区综合效益在2014—2019年间上升26%,其中2016—2019年期间综合效益增长较快;泉州湾保护区效益热点区域主要为红树林和互花米草,效益冷点区域主要为水域和其他类型。

基于XGBoost方法的葡萄酒品质预测

针对葡萄酒品质鉴定问题,应用机器学习中的XGBoost算法对葡萄酒的物理化学性质与葡萄酒品质之间的关系进行学习,并建立有效模型对葡萄酒品质进行预测.实验结果表明:该方法的预测准确率优于传统的神经网络和支持向量机方法,并且运算时间短.这对于改进酿酒品酒评价和葡萄酒的生产测定都具有重要意义.