基于逻辑回归CA的土地利用变化模拟——以广州市花都区为例

利用C#语言结合ArcEngineGIS平台编程对广州市花都区土地利用演变CA模拟进行研究,利用逻辑回归方法确定特征变量概率,并结合约束条件、领域作用和随机作用项共同确定元胞转换概率,通过与转换概率阈值的比较确定元胞在下一时刻的转化状态。结果表明,模拟的总体精度为79.3%,MoranI指数与实际情况较接近,说明该模型具有较强的实用性。

四川省滑坡灾害危险性评价模型比较研究

为探讨四川省滑坡灾害分布状况及对滑坡灾害危险性评价建模效果进行比较,以四川省为研究区,分析地质灾害尤其是滑坡灾害的时空分布,运用信息量法、基于信息量的逻辑回归法、随机森林法3种方法,取坡度、植被覆盖率、地震烈度、断层密度及年累计降雨量5个因子建立危险性评价模型,结合ROC曲线和AUC值对模型性能进行精度比较。研究结果表明:(1)坡度因子对滑坡灾害的贡献最大,3种评价模型中坡度、地震烈度及降雨3个因子均有较大贡献。(2)滑坡灾害主要分布于地震带附近,在成都平原处灾害发生几率最小。(3)3种评价方法均适用于滑坡危险性区划工作,具有良好的建模效果。相对于其他两种模型,逻辑回归模型在实际情况下更加适合四川省滑坡灾害的危险性评价工作。

我国区域5G产业政策比较研究——基于政策目标、工具和执行的分析

[目的/意义]随着5G商用在全国各地渐次展开,地方政府的产业政策对当地5G发展的影响日益凸显。比较分析不同地区5G政策的差异对于促进各地区5G协同发展至关重要。[方法/过程]对2018年以来23个省市643条5G政策条款编码构建数据库,从政策目标、政策工具和政策执行三方面选择20个政策变量,应用二元逻辑回归方法比较东中西部地区5G产业政策差异。[结果/结论]研究发现:现阶段我国地方政府出台的5G政策主要以任务导向型政策目标为主,供给型政策工具过多,需求型政策工具不足,东中西部地区在扩散导向型的政策目标和政策执行力度方面存在显著差异,需要进一步加强政策的因地制宜,因业施策。研究发现将为地方政府完善5G产业政策提供参考,也为揭示以5G为代表的新兴技术政策体系结构与变迁规律提供佐证。

广西北部湾海雾天气形成预测研究

本研究利用北部湾地区6个气象站的大雾记录及降水量、气温、相对湿度、风速、气压、露点等逐小时气象资料,采用相关分析和主成分分析法确定大雾形成的关键影响因子并分析其特征规律,利用逻辑回归分析法建立北部湾地区海雾预测模型,结果表明,相对湿度和风速是北部湾海域大雾天气的关键的影响因子。在相对湿度越大,风速越小时大雾天气出现的可能性越大,且大雾天气在相对湿度为95%~100%、风速为0~3 m/s时出现的频率最高。利用相对湿度和风速所建立的大雾预测模型对无雾天气预测准确率为75.2%,大雾天气预测准确率为77.9%,总预测准确率为76.6%,总体预测效果较理想。

在线健康社区不同级别用户的参与行为研究:基于增长模型视角

[目的/意义]研究在线健康社区不同级别用户的参与行为模式特征及其影响因素有助于平台管理者了解用户的参与行为并为提升用户平台参与度、改善平台服务质量提供参考意见。[方法/过程]选择在线健康社区甜蜜家园为研究平台,依据用户社区等级和活跃度,将用户划分为3个级别:初级组、中级组和高级组。针对这3个级别的用户,利用增长模型研究其参与行为;并利用多元逻辑回归方法分析影响不同级别用户参与行为模式的因素。[结果/结论]数据分析结果表明,初级组、中级组和高级组的用户参与行为模式特征存在差异。用户积分、活跃度、好友平均隐私数、好友平均发帖数、空间访问量、好友数这些变量均有可能对用户发帖数增长模型的类别产生影响;对于初级组、中级组和高级组用户,这些变量的显著性和影响程度均有差异。

林芝市公路地质灾害易发性区划及气象预报模型

[目的]对西藏自治区林芝市公路地质灾害易发性区划及气象预报模型进行研究,为实施该市境内公路沿线地质灾害气象预报提供理论依据。[方法]首先,选取了林芝市公路沿线15 km缓冲区内的断层密度、土壤类型、坡度、沟谷密度、年降水量、土地利用、裸岩率和距河流的距离8个地质灾害易发性区划因子,通过信息量及逻辑回归方法确定各区划因子的系数,得到了地质灾害易发性区划模型;再进一步依据地质灾害发生当日、前1日、前2日和前3日的日降水数据,使用逻辑回归方法建立了地质灾害气象预报模型。[结果]林芝市公路沿线15 km缓冲区内的大部分地区地质灾害易发性概率小于0.4,且离道路越近,地质灾害易发性概率越大。将该预报模型用于历史地质灾害点数据进行检验,发现该模型的预报准确率为85.71%,漏报率为14.29%。[结论]受地形地貌、降水资料等影响,该模型预报结果可能与实际情况存在一定的偏差,但能反映基本趋势。