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基于两点机器学习方法的土壤有机质空间分布预测

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农业工程学报 2022年第12期38卷 65-73页

作者：王雨雪杨柯高秉博冯爱萍田娟姜传亮杨建宇中国农业大学土地科学与技术学院北京100193 农业农村部农业灾害遥感重点实验室北京100083 中国地质调查局哈尔滨自然资源综合调查中心哈尔滨150080 中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所廊坊065000

准确预测土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)空间分布对精细农业、耕地质量建设、生态环境保护以及固碳减排等均具有重要的意义。该研究探讨了基于两点机器学习方法(Two-point Machine Learning,TPML)提高SOM空间分布预测的可行性。... 详细信息

准确预测土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)空间分布对精细农业、耕地质量建设、生态环境保护以及固碳减排等均具有重要的意义。该研究探讨了基于两点机器学习方法(Two-point Machine Learning,TPML)提高SOM空间分布预测的可行性。以黑龙江省海伦市为研究区,以气候、地形地貌、社会经济和空间位置信息等因素作为辅助变量,充分利用空间位置信息和属性相似关系,有效处理SOM空间分布异质性及其与辅助变量间关系异质性,以提高TPML方法进行SOM空间分布预测的精度。采用随机森林、基于随机森林的回归克里格、反距离权重法和普通克里格(Ordinary Kriging,OK)方法作为对比,以平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、预测值与真实值相关系数(r)和决定系数(R2)作为评价指标,进行不同样本量下的多组对比试验,评价不同方法的预测精度。结果表明:1)研究区SOM含量在1.775~7.188 g/kg之间,平均值为3.179 g/kg,空间分布不均匀,呈东高西低的分布趋势。2)在不同样本量条件下,与其他模型相比,TPML的预测精度均最高,其MAE(0.088~0.097 g/kg)和RMSE(0.116~0.139 g/kg)均为最小,r(0.992~0.996)和R2(0.971~0.985)均为最高。3)预测值的误差标准差(理论误差)与实际误差具有相似的空间模式,说明TPML可以为预测结果提供合理的不确定性估计。综上,TPML模型可以通过同时利用空间自相关性和属性相似性来提高预测精度,该模型适用于预测具有一定空间自相关性且具有可用辅助数据的资源环境变量。

关键词：土壤有机质随机森林空间分布预测空间自相关性属性相似性两点机器学习

基于借还需求空间分布预测的共享单车停放点选址研究

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基于借还需求空间分布预测的共享单车停放点选址研究

作者：费斯朦吉林大学

学位级别：硕士

共享单车因体量小、骑行经济成本低、低碳绿色环保、可“随用随停”的特点备受欢迎,其不仅能够提高短途出行效率,还可以衔接公共交通,在解决城市交通“最后一公里”问题、缓解城市出行压力方面具有重要作用。然而,由于共享单车的随停随... 详细信息

共享单车因体量小、骑行经济成本低、低碳绿色环保、可“随用随停”的特点备受欢迎,其不仅能够提高短途出行效率,还可以衔接公共交通,在解决城市交通“最后一公里”问题、缓解城市出行压力方面具有重要作用。然而,由于共享单车的随停随放缺乏管理,也带来一系列的负面影响。目前行之有效的解决方案是基于电子围栏技术的停放管理,这就需要有前端的停放点选址规划作为支撑。针对这一实际需求,论文聚焦到栅格这一小尺度空间单元来进行共享单车借还需求空间分布预测及停放点选址研究,既能够避免共享单车停放点的设置回归到传统驻车桩模式,又能满足小尺度条件下共享单车出行“自由化”的需求,解决共享单车空间分布不合理导致的“用车难”和“车辆堆积”问题。首先,以上海市中心城区实际数据为基础,利用Arc GIS软件对共享单车的时空分布特征进行可视化分析,从城市建成环境方面提取出影响共享单车借还需求空间分布的主要因素,包括:道路网条件、公共交通基础设施、兴趣点(POI)、人口规模。利用Arc GIS软件“渔网功能”将城市空间栅格化,提出各影响因素在栅格网络上的量化表征方法。其次,通过对比不同类型预测方法的适用性,并考虑论文的研究目标,选取支持向量机回归方法建立一种基于栅格网络的共享单车借还需求空间分布预测模型,设计Matlab仿真实验进行核函数的选择和模型有效性验证,结果显示以高斯径向基核函数为基础建立的SVM回归模型具有较佳的预测效果(值为14.3416)。再次,从企业和用户双重角度考虑,以停放点建设成本最小、用户损失率最低为目标,建立了共享单车停放点多目标选址模型,基于NSGA-II算法获得Pareto最优解集,在此基础上,利用TOPSIS评价法筛选符合决策偏好的最优解。最后以上海市黄浦区局部区域为例进行了实证研究,通过模型计算给出了该区域共享单车停放点布局方案,并对影响停放点布局的主要因素进行了敏感性分析。共享单车停放点选址研究能够为基于电子围栏技术的停放管理提供支持,有助于引导和规范用户的停车行为,避免乱停乱放现象。共享单车停放点合理规划问题的解决,对提升共享单车运营状态与服务水平具有重要意义。

关键词：共享单车空间分布预测停放点选址支持向量机多目标优化

数据驱动的台风灾害下配网10k V杆塔受损空间分布预测

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电网技术 2021年第9期45卷 3681-3689页

作者：侯慧俞菊芳谢宇风申原黄勇朱韶华武汉理工大学自动化学院湖北省武汉市430070 广东电网有限责任公司广东省广州市510000 广东电网有限责任公司电力科学研究院广东省广州市510080 南方电网电力遥感技术联合实验室广东省广州市510080

相比于主网,配网杆塔因设计规范相对较低且数量庞大,在台风灾害下更易发生大规模断杆、倒杆等事故。为此,文章结合气象、电网和地理信息,提出一种数据驱动的台风灾害下10kV杆塔受损空间分布预测方法。首先,对收集和提取的数据进行标准... 详细信息

相比于主网,配网杆塔因设计规范相对较低且数量庞大,在台风灾害下更易发生大规模断杆、倒杆等事故。为此,文章结合气象、电网和地理信息,提出一种数据驱动的台风灾害下10kV杆塔受损空间分布预测方法。首先,对收集和提取的数据进行标准化、分类变量独热编码、样本均衡等处理以提高数据质量,并基于皮尔逊相关系数绘制相关性热力图,根据相关性分析结果选择合适的变量作为最终输入数据;其次,利用Ada Boost回归、梯度提升回归、K近邻回归、随机森林、支持向量回归等5种机器学习算法建立配网10kV杆塔受损空间分布预测模型;再次,基于层次分析法和熵权法进行指标综合赋权,并对各预测模型进行综合打分,实现最优模型选取;最后,以台风"山竹"下江门市10kV杆塔为例,对杆塔受损空间分布预测结果进行可视化,对比实际杆塔受损分布情况,验证了所提方法的科学性和可行性。

关键词：台风灾害杆塔受损数据驱动综合赋权空间分布预测

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西南典型岩溶区土壤硒空间分布预测

农业工程学报 2016年第22期32卷 178-183页

作者：邵亚王毅伟蔡崇法杨顺华张海涛华中农业大学资源与环境学院武汉430070 桂林理工大学地球科学学院桂林541004

土壤硒精准预测和制图是富硒土壤资源开发利用和环境规划管理的基础。该文以西南典型岩溶区桂林永福百寿河流域为例,在分析影响土壤硒化学行为因子的基础上,通过野外样品采集和室内化学分析以及Arc GIS空间分析,获取了研究区相关地理环... 详细信息

土壤硒精准预测和制图是富硒土壤资源开发利用和环境规划管理的基础。该文以西南典型岩溶区桂林永福百寿河流域为例,在分析影响土壤硒化学行为因子的基础上,通过野外样品采集和室内化学分析以及Arc GIS空间分析,获取了研究区相关地理环境因子和土壤属性因子数据。利用逐步回归方法选择土壤硒空间分布预测的辅助变量,使用协同克里格模型对非连续分布的辅助变量进行插值。在此基础上利用地理加权回归模型对土壤硒空间分布进行预测,同时以普通克里格插值结果作为参照。研究结果表明:使用地理环境因子和影响土壤硒化学行为的土壤属性因子可以提高土壤硒预测精度;协同克里格插值解决了辅助变量数据连续分布的问题;土壤硒的空间分布与地形和影响土壤硒化学行为的因子有关。

关键词：土壤硒模型化学行为协同克里格地理加权回归模型空间分布预测桂林永福

基于借还需求空间分布预测的昭苏县共享单车停位点选址研究

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中文科技期刊数据库（全文版）社会科学 2023年第5期 57-62页

作者：马含钥魏鑫钰汪彤李佳丽谢绍铭石河子大学新疆石河子832003

随着共享单车的出现,它更加方便了人们的出行需求,但随之产生的乱停乱放问题严重,影响市容环境,造成交通拥堵。本文从时间特征、距离特征、空间特征、骑行路段偏好四个方面对共享单车的出行特征进行了分析。结果表明共享单车在昭苏县内... 详细信息

随着共享单车的出现,它更加方便了人们的出行需求,但随之产生的乱停乱放问题严重,影响市容环境,造成交通拥堵。本文从时间特征、距离特征、空间特征、骑行路段偏好四个方面对共享单车的出行特征进行了分析。结果表明共享单车在昭苏县内的活跃度高于其他乡镇,并且在居住区、工作区以及商业街周边骑行频率较高。共享单车出行以短距离出行为主,骑行路段主要集中在干道以外的支路和小巷。利用相关分析,频率分析及GIS制图并提出以下建议:①合理规划停位点分布;②采用立牌或者涂色填充方式增强停放点的明显性;③增强对绿化空地的使用率和“摆设化”公交车站的功能转换,关注乡镇道路停车点的设置;④加大对人们单车停放与维护的宣传教育,自下而上的解决现存问题。

关键词：共享单车空间分布预测停放点选址

某铅酸蓄电池污染场地表层土壤重金属Pb空间分布预测研究

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环境科学 2014年第12期35卷 4712-4719页

作者：刘庚牛俊杰张朝赵鑫郭观林太原师范学院汾河流域科学发展研究中心太原030012 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室北京100012

为准确界定某典型蓄电池企业污染场地土壤中特征性污染物Pb的空间分布范围,分析和比较了数据拆分后的分区预测模型(OKLG+TIN)、数据正态变换后克里格模型(OKBC)、反距离加权模型(IDW)以及样条函数模型(Spline)对土壤Pb污染空间分布预测... 详细信息

为准确界定某典型蓄电池企业污染场地土壤中特征性污染物Pb的空间分布范围,分析和比较了数据拆分后的分区预测模型(OKLG+TIN)、数据正态变换后克里格模型(OKBC)、反距离加权模型(IDW)以及样条函数模型(Spline)对土壤Pb污染空间分布预测和污染评价的影响.结果表明,原始数据集具有高偏倚特征,局部区域存在较大的空间变异性;分区预测模型取得了最高的预测精度,预测的污染物空间分布比较符合场地实际污染状况,其它3种模型受适用原理及数据特征影响,预测精度较低,预测结果不能很好反映高污染区域的细部变化特征,不适合该场地Pb的空间分布预测与制图.研究结果对于此类型工业污染场地后续的修复范围确定和修复治理决策制定提供了参考.

关键词：污染场地重金属空间分布预测污染评价异常值

基于GPM和GPR算法烟台降雨量空间分布预测研究

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河南水利与南水北调 2023年第7期52卷 124-125,142页

作者：孟令远烟台市水文中心山东烟台264000

高分辨率降水栅格面数据对精准农业、智能水务建设至关重要。文章以2019年GPM卫星降雨数据、地面观测和空间协变量数据为基础,建立了基于高斯过程回归算法(GPR)的非线性拟合模型,进而对烟台市的降水量进行了空间分布预测研究。结果表明,... 详细信息

高分辨率降水栅格面数据对精准农业、智能水务建设至关重要。文章以2019年GPM卫星降雨数据、地面观测和空间协变量数据为基础,建立了基于高斯过程回归算法(GPR)的非线性拟合模型,进而对烟台市的降水量进行了空间分布预测研究。结果表明,GPM与地面降水数据具有良好空间一致性,二者间相关性系数达0.51。GPR算法利用协变量较好拟合了区域降水量空间分布规律,其R2达0.71,MAE和RMSE为32.81 mm、39.99 mm。模拟得到烟台市降水量空间分布不均衡,高值区分布于东南海岸线内侧及中北部,低值区位于区域西部和海岸线边缘地带。

关键词： GPM卫星降雨数据高斯过程回归算法空间分布预测烟台市预测精度

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BP神经网络和多元线性回归在粮食产量空间分布预测中的比较

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干旱区资源与环境 2014年第9期28卷 74-79页

作者：李蓬勃闫晓冉徐东瑞河北师范大学河北省环境演变与生态建设实验室石家庄050016 中国地质大学公共管理学院武汉430074

根据2011年河北省92个平原县粮食产量数据,按农业生产过程和需求确定自然和经济两大类影响因素共8个指标。根据逐步多元线性回归进行回归建模,并运用BP神经网络建立影响因素和粮食产量的网络模型。对比两种模型的拟合效果,BP神经网络模... 详细信息

根据2011年河北省92个平原县粮食产量数据,按农业生产过程和需求确定自然和经济两大类影响因素共8个指标。根据逐步多元线性回归进行回归建模,并运用BP神经网络建立影响因素和粮食产量的网络模型。对比两种模型的拟合效果,BP神经网络模型在精度、稳定性、泛化度和理论基础上都要优于线性回归模型,可用于时空混合的空间预测。最后根据可估相关因子的变化代入BP模型对2015年粮食产量进行空间预测。从多角度说明了BP神经网络在空间分布预测中的优势性。

关键词： BP神经网络多元回归空间分布预测粮食产量

三峡库区草堂河流域土壤pH空间分布预测制图

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长江流域资源与环境 2019年第3期28卷 691-699页

作者：马冉刘洪斌武伟西南大学资源环境学院重庆400716 重庆市数字农业重点实验室重庆400716 西南大学计算机与信息科学学院重庆400716

以三峡库区草堂河流域为研究区,利用网格布点,共采集102个土壤样点,分析测定土壤的pH值,结合成土母质和地形等10个环境因子,以样点总数的85%作为训练集进行预测模型构建,15%作为验证集检验模型精度,利用随机森林(Random Forest, RF)模... 详细信息

以三峡库区草堂河流域为研究区,利用网格布点,共采集102个土壤样点,分析测定土壤的pH值,结合成土母质和地形等10个环境因子,以样点总数的85%作为训练集进行预测模型构建,15%作为验证集检验模型精度,利用随机森林(Random Forest, RF)模型对研究区土壤pH进行空间分布预测并制图。结果表明:土壤pH与谷深、坡长呈显著正相关,与海拔、距河网垂直距离、坡高呈显著负相关。三叠系大冶组灰岩发育的土壤pH值高于三叠系须家河组石英砂岩发育的土壤pH值。基于环境因子的RF预测模型,平均绝对误差(MAE)为0.47、均方根误差(RMSE)为0.59、决定系数(R^2)为0.85,能解释研究区土壤pH值85%的空间变异。对土壤pH值产生主要影响的环境因子为成土母质和海拔。可见,基于环境因子的RF预测模型,预测精度高,可以作为土壤pH空间分布预测的有效方法,能为流域尺度下其他土壤属性的空间分布预测提供依据和借鉴。

关键词：环境因子随机森林土壤pH 空间分布预测