农业区氨氮流失模型

定量分析了农田降水、产流、下渗、排水、蒸散发、灌溉之间的关系并提出相应的数学方程式．采用Ｌａｎｇｍｕｉｒ等温线动态描述土壤中氯氮吸附与溶解两相平衡状态。在此基础上，建立了一个模拟随农业排水和产沙的氨氮流失数学模型，并以江苏省锡澄农业区为例说明了这一模型的应用。

基于数据挖掘的电信客户流失模型的建立与实现

文章介绍了利用数据挖掘技术处理电信行业中的客户流失问题,包括建立客户流失预测模型的过程及对模型的评价,并且使用数据挖掘工具SAS/EM实现了整个建模过程。

神经网络在客户流失模型中的应用研究

针对以往企业决策者难以掌握企业客户的流失倾向,运用神经网络的基本原理建立客户流失预测模型,使得决策者在商业实施过程中能够做到有的放矢,并且结合企业实例检测了该模型的可靠性。

信息技术企业员工流失模型实证研究

针对中国当前信息技术企业人才流失率居高不下问题,本文建立了信息技术企业员工流失模型,并结合对深圳市数家中小型信息技术企业技术员工的调查分析,对该模型进行验证。最后指出:在管理实践中使用该模型定期对信息技术企业员工进行调查分析,可获取很多可能造戍人员流失的潜在影响因素信息,如果及时采取改善措施,可对技术员工的大规模流失“防范于未然”。

基于GIS的区域水土流失模型初步研究

基于坡面土壤侵蚀机理研究成果和对区域水土流失过程的分析,进行了区域尺度上水土流失模型设计的初步尝试.主要内容:1,基于坡面尺度上对水土流失过程的描述,并将区域尺度水土流失的过程划分为水和沙两个子过程.2,从能量和物质平衡的角度考虑区域尺度上的水土流失过程.根据能量平衡过程,建立了相关的数学模型.3,在ARCGIS环境下,初步开发了分布式区域水土流失模型.通过利用具体流域数据进行计算,结果反映了接近现实的土壤侵蚀时空分布趋势.

区域水土流失模型的网络并行计算研究

区域水土流失模型为区域尺度土壤侵蚀模型研究奠定了基础,可用于区域降雨产流产沙的预报,为区域水土保持和环境问题的宏观决策提供支持。目前该模型在实际运行存在计算速度慢,效率低,难以进行大尺度的快捷运算等问题。对模型过程进行了分析,采用网络并行计算方法及相应的任务调度规则来提高模型运行效率。结果表明,模型的运行时间大幅减少,计算效率显著提升,该方法为解决海量数据的GIS模型计算问题提供了一个可行方案。

黄土区裸露坡地径流养分流失模型的建立与验证

在自然降雨条件下,黄土区坡耕地土壤表层中的养分会随地表径流流失,从而加剧了土壤质量和生产力的下降并造成严重的农业面源污染,使得准确预测黄土区养分随地表径流的流失过程尤为重要。现有的养分流失模型着重于估算长时段的养分流失总量,且未考虑开始产流前入渗水对交换层养分的稀释作用。根据不同降雨时段的养分迁移特性,将整个降雨过程划分为三个阶段:(1)从降雨开始(t0)至交换层土壤完全饱和(t_(sa)),(2)从交换层土壤完全饱和(t_(sa))至开始产流(t_(p)),(3)从开始产流(t_(p))至降雨结束。在运动波模型近似解析解的基础上建立了综合雨滴击溅、扩散和入渗作用的养分流失近似解析模型;并进行了降雨试验,以率定模型参数和验证模型的可靠性。结果表明:径流及养分的模拟值可与实测值精确匹配(R2>0.8,纳什效率系数NSE>0.347)。养分流失模型中的雨滴诱导水分转移速率e_(r)取值在0.006~0.023 cm·min^(-1)之间,交换层深度d_(e)取值在0.68~1.32 cm之间;雨滴诱导水分转移速率e_(r)可显著影响硝态氮和铵态氮的峰值流失速率,e_(r)的增大使得养分流失过程中流失速率减小阶段的衰减速率更快;而交换层深度de可显著影响硝态氮和铵态氮损失率的总体变化范围,即随交换层深度的增大,养分的峰值流失速率和流失总量也随之增大。因此,应采取植被覆盖或深层施肥等措施,减弱雨滴动能、降低交换层养分含量以达到减少养分流失的目的。

基于多重线性回归的客户价值流失模型研究

根据市场运营及客户价值保有的要求,采用多重线性回归方法构建客户价值流失模型,对不同价值流失预警等级的客户,采取不同的营销策略进行维系。研究通过收集客户样本、数据清洗和样本抽样构造建模数据,并采用逐步回归将变量逐个引入模型,并从40个变量中选择25个变量用于建立客户价值流失模型。最后利用显著性检验验证模型具有较好的准确性。

基于GIS的土壤流失模型预测骆马湖流域的土壤侵蚀

流域内的土壤侵蚀难以评估,这个问题可以通过使用预测模型来实现。然而,由于涉及成本、人力和时间,广泛分布的土壤侵蚀模型因子参数化和量化难以实现。本文以骆马湖为研究对象,基于土壤流失模型(USLE)预测骆马湖流域内的土壤流失。结果显示预计每年农田使用的土壤流失量最高(18t/(hm^(2)·a)),其次是畜牧区和林区(12t/(hm^(2)·a))、沼泽区(8t/(hm^(2)·a))、居民区(7t/(hm^(2)·a))和工业区(6t/(hm^(2)·a)),与实际测量数据相比误差在%以内说明预测数据较为准确,可作为流域土壤侵蚀预测模型进行推广使用。

商业银行客户流失预测模型研究

以某商业银行的客户流失为研究样本,使用数据挖掘及统计技术分析和识别影响商业银行客户流失的因素,并建立客户流失预测模型。实证研究结果表明所使用的扰动预测技术获得了满意的预测效果。

复杂侵蚀环境下分布式土壤流失水动力学模型——以黄河多沙粗沙区为研究实例

以黄河多沙粗沙区为研究对象,基于实体模型试验对黄土坡面-沟道系统侵蚀产沙机理的认识,根据侵蚀动力学、水文学、泥沙运动力学的基本理论,以地理信息系统为平台,研发了复杂侵蚀环境下的分布式土壤流失水动力学模型;揭示了植被作用下坡面-沟道系统侵蚀产沙耦合规律;认识到坡沟产沙之间具有内在的自调控关系;提出了当量糙率的概念;建立了基于G IS的分布式土壤流失水动力学模型;构建了基于ArcG IS平台的支持系统,实现了G IS与土壤流失模型、产汇流模型与产输沙模型的紧密耦合。通过实例验证了模型对于中尺度流域土壤流失的模拟亦有较满意的精度。

基于大数据与人工智能技术的理财客户流失预警模型研究与实现

理财客户存在到期后将资金转至行外不再购买该行理财产品的情况,如果能够提前发现这类将要流失的客户,进而针对性地对客户营销挽留,可以有效减少理财业务规模下降。通过对存量理财客户进行机器学习算法建模,基于Spark大数据与人工智能技术,根据客户的理财到期月数据构建流失预警模型,预测其下月底是否会真正流失,从而可以在客户真正流失之前做出相应的营销干预。结果表明,使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法准确率(Accuracy)为93%,召回率(Recall)为95%,AUC(ROC曲线下的面积)值达到0.91,对客户流失预测取得较好效果。

商业银行建立客户流失预测模型的方法研究

客户流失是竞争日益激烈的市场中银行面临的一大难题。通过分析银行客户流失的原因,提出了建立客户流失预测模型的方法。利用模型,发现预测流失群体,预测流失趋势,进而制定有效的控制策略,最大限度地降低客户流失率。为客户流失预测提供了一种新的研究思路和分析方法。

基于中国土壤流失方程模型的区域土壤侵蚀定量评价

[目的]用中国土壤流失方程(CSLE模型)对区域土壤侵蚀定量计算的方法进行初步探索,以期提高土壤侵蚀监测精度,有效、客观地反映水土流失治理效果。[方法]采用CSLE模型、遥感解译与统计分析相结合的方法,对准格尔旗境内的皇甫川流域进行土壤侵蚀定量评价。[结果]研究区2015年侵蚀总量1.38×10~7 t,年均侵蚀模数4 920.23t/(km^2·a)。土壤侵蚀强度以中度为主,轻度和强烈次之。[结论]用CSLE模型进行土壤侵蚀定量分析,综合考虑了降雨、土壤、植被、地形、措施等多项因子,可用于区域土壤侵蚀定量研究。

基于logistic模型的证券公司客户流失预警分析

伴随着中国经济的高速发展和经济全球化的不断加深,客户流失问题比争夺客户更需要证券公司的高度关注。文章从反映客户交易情况的指标出发,采用K-均值聚类获取客户流失状态;接着通过6种逐步回归方法进行变量筛选,并建立logistic客户流失预警模型;再对模型的泛化能力进行检验并基于证券公司的业务特点给出分析。研究结果表明:反映客户交易活跃度的指标是证券公司实施客户流失预警的关键,进而为证券公司有针对性地挽留客户提供有效的方法和可行的建议。

一种基于科技资源池的客户流失预测模型

为进一步提升科技资源的利用率,避免客户流失,提出了一种基于科技资源池的客户流失预测模型,该模型基于轻量级的梯度提升机(LightGBM),同时结合同期群分析算法(Cohort analysis),关注群体行为对客户流失的整体影响,对客户流失进行预测。为验证客户流失预测模型的有效性,采用平台的客户交易数据进行实验,通过6个评价指标表明其预测结果更接近真实客户流失情况,且优于其他8个预测模型,能够进一步为科技资源池的服务质量提供决策支持。

加油卡客户流失预测模型研究

最大程度方便客户,提升客户忠诚度,锁定加油卡消费群体,提高零售市场竞争力,是石化销售公司在加油卡营销上的理念。有效地减少客户流失,成为目前各个石油销售公司急需解决的难题。本文研究,基于决策树模型,根据加油卡客户的最近6个月交易数据,建立一种加油卡客户流失预测模型,采用随机森林算法,从而较好地预测了客户流失情况。

基于R语言的运营商4G用户流失预警模型研究

为了减少运营商核心资源的流失,降低4G用户流失率,通过采用与大数据技术紧密结合的R语言技术,从消费异动、竞争对手影响、不正常沉默和长期异地漫游等维度设计建模指标,基于逻辑回归分析搭建了4G用户流失预警模型,并通过卡方检验和ROC分析等方法验证了模型的正确性。该模型预测效果明显,可以很好地对4G用户的状态进行精准定位,以达到对4G用户的保有。

基于数据挖掘的移动通信客户流失预测模型研究与应用

客户流失是移动通信运营商面临的重大难题,基于当前客户的基本信息及交易行为记录,通过数据挖掘进行建模及客户流失预测分析,不仅可以挽留潜在流失客户,也可以使运营商有针对性地优化产品和服务,提升客户管理策略。文章将统计学理论和数据挖掘技术通入金融管理理论,对移动通信运营行业的客户流失情况进行分析,构建高效的流失预测模型,优化客户服务管理体系,为解决用户流失问题和构建个性化用户运营机制提供了新的研究思路和分析方法。