多元化缴费终端运行中的故障分析及处理

针对多元化缴费终端常见故障进行分析,找出原因并提出改进措施。改进结果表明: 多元化缴费终端的使用率和完好率得到显著提升,节约了运维成本,提高了客户对新型缴费方式的认知度和满意率。     

基于多源辅助变量和随机森林模型的耕地土壤重金属含量空间分布预测

农田土壤重金属含量的空间预测对于监测耕地污染和确保生态农业可持续发展至关重要.从地形、气候、土壤属性、遥感信息、植被指数和人为活动这6个方面选取了32个环境变量作为辅助变量,并构建随机森林(RF)、回归克里格(RK)、普通克里格(OK)和多元线性回归(MLR)模型来预测耕地土壤中As、 Cd、 Cr、 Cu、 Hg、 Ni、 Pb和Zn的含量.结果表明,与RK、 OK和MLR相比,RF模型对As、 Cd、 Cr、 Hg、 Pb和Zn的预测性能更高,而OK和RK模型分别对Cu和Ni含量的预测精度更高,表现为预测拟合优度(R²)最高而平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)最低.不同预测方法对同种土壤重金属元素预测结果的空间分布趋势基本一致,8种重金属含量的高值区均分布在南部的平原地区,但RF模型对空间预测的细节刻画得更为突出.随机森林影响因子重要性排序表明,兰溪市土壤重金属含量空间分异主要受Se、 TN、 pH、海拔、年均温、年均降雨量、距河流距离和距工厂距离的共同影响.因此,随机森林可以作为土壤重金属空间预测的一种有效方法,为区域土壤污染调查、评价和管控提供...