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模型评估验证是模型开发和应用过程中的重要环节,是管控模型应用于管理决策风险的重要手段.近年来,以SWAT模型为代表的流域水环境模型在我国流域水环境管理中得到广泛应用,但模型评估验证过程尚缺乏规范性指导.结合SWAT模型建模过程和模型评估验证的基本步骤,梳理总结SWAT模型评估验证过程的评价方法,针对确定研究或决策目标、获取输入数据、构建模型、模型率定验证、展示模型结果等5个阶段分别设计评价指标.筛选中国知网收录的2015—2017年发表的以SWAT模型为主题的428篇学术论文作为研究对象,评价现有研究的模型评估验证过程,分析我国SWAT模型评估验证的现状以及存在的问题和不足.评价结果表明,我国现有的SWAT模型应用研究总体比较重视模型评估验证过程,能够清晰定义研究区域、建模目标和期望产出,说明输入数据来源和质量以及模型概化、参数灵敏度分析、参数识别、不确定性分析的方法和结果,模型模拟效果较好.但是,针对SWAT模型评估验证方法的研究较少,在模型参数识别方面还存在参数选取未考虑研究区域特征、参数识别结果不合理等问题.建议在SWAT模型应用研究中关注参数灵敏度分析和参数识别,结合研究区域特征建立本地化应用数据库,加强模型评估验证方法研究.当模型应用于流域水环境管理决策时,应完整地开展模型评估验证,并分析模型不确定性对决策的影响. 相似文献
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韩峰 《安全.健康和环境》2009,9(1):12-13
“全面规范化生产维护”是近年来开始在国内企业推行的一种比较新的管理模式,英文全称是Total Normalized Prodllctive Maintenance,缩写为TnPM,是以设备综合效率和完全有效生产率为目标,以全系统的预防维修体系为载体,以员上的行为规范化为过程,以全体人员参与为基础的生产和设备系统的维护、保养和维修体制。TnPM体系,规范地设计了现场6S、清除6源、定置化、可视化、单点课培训等的体系建设路径,并建立了完整的“五阶六维”评价标准,从6个模块对体系建设的指标进行量化评价,体系建设的目标分为5个阶段,其中第5阶段为最高水平。 相似文献
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目的保证叶片结构的完整性。方法采用结构工作变形分析理论,借助扫描式激光多普勒测振仪多点、非接触、高精度测量的优点,搭建了一套发动机叶片工作变形分析试验系统。通过振动台对叶片施加快速正弦扫频的基础激励,用测振仪测量叶片表面55个测点的速度响应,然后用工作变形分析方法得到该叶片的前6阶固有频率和振型,用模态置信准则评估上述6阶振型之间的相关性。结果该叶片振型由低阶到高阶依次是一阶弯曲、两种不同节线的一阶扭转、二阶弯曲、二阶扭转、弯扭耦合,不同阶次振型的MAC值都小于或等于0.2。结论不同模态振型之间的相关性很低,证明了工作变形分析结果的正确性。 相似文献
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湛江市热带气旋灾害频发且损失严重,以2000—2019年登陆的热带气旋资料为基础,以热带气旋中心最低气压、近中心最大风速和过程最大日降雨量为因子,构建单个热带气旋致灾力评价模型,并通过热带气旋登陆次数、大风影响次数、暴雨影响次数等评价区域热带气旋灾害危险度,以此分析湛江市热带气旋灾害特征.结果表明:登陆湛江市的热带气旋... 相似文献
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为提高机场员工的安全绩效,基于社会交换理论和自我一致性理论,按照"个体人格—个体行为—个体绩效"的研究思路,分析机场员工马基雅维利主义人格对安全绩效的影响机制,探讨偏离行为在马基雅维利主义人格与安全绩效两者之间的中介作用,验证内部人身份感知在影响机制中的调节作用,构建被调节的中介模型。参考成熟量表设计出调查问卷,分别在湖北、广西等地机场进行问卷调查。采用AMOS 17.0软件对调查数据进行验证性因子分析,采用SPSS 19.0软件对调查数据进行相关性分析和回归分析。结果表明:马基雅维利主义人格对安全绩效具有负向影响作用,偏离行为在马基雅维利主义人格与安全绩效之间具有显著的中介效应,内部人身份感知负向调节马基雅维利主义人格对偏离行为的影响,并负向调节偏离行为在整个模型中的中介效应。 相似文献
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以企业资源流转及物质平衡规律为基础,通过刻画企业生产过程的资源投入、消耗、产出及废弃的价值信息,从投入、消耗与循环、输出三环节构建企业循环经济综合评价模型——基于资源效率、价值循环效率以及环境效率一体化的资源价值流转方程式;并以此模型及变形为分析工具,从中国铝业的循环经济发展中抽取过去、现在及未来三截面作了实证分析,指出了循环经济发展的阶段性特征;通过因子静态及联动分析,指明了其循环经济“十一五”规划目标的优化路径。 相似文献
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基于机器学习方法的太湖叶绿素a定量遥感研究 总被引:2,自引:1,他引:1
为了比较评价人工神经网络和支持向量机2种机器学习算法在水质遥感中的应用能力,本研究首先从基础理论和学习目的入手,对比分析了2种机器学习算法的理论体系;其次,以太湖为例,基于MODIS遥感影像,构建了反演太湖叶绿素a浓度的2种机器学习方法模型,通过对模型的验证、稳定性和鲁棒性分析以及全湖反演结果对比3个方面评价了2种模型的泛化能力.验证结果表明,支持向量机模型对验证样本预测结果的均方差根和平均相对误差分别为5.85和26.5%,而人工神经网络模型的预测结果均方差和平均相对误差则高达13.04和46.8%;稳定性和鲁棒性评价亦说明,以统计学习理论为基础的支持向量机模型具有更加良好的稳定性、鲁棒性,空间泛化能力优于人工神经网络模型;2种机器学习算法对太湖叶绿素a的浓度分布反演结果基本一致,但人工神经网络模型因其学习目标设定和网络构建中的“过学习”等缺陷,造成了对东太湖以及湖心区叶绿素a的反演结果与实际监测结果差异较大. 相似文献
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基于利益相关者和企业环境绩效可能存在的驱动响应关系,提出将企业主体、政府部门、投资者、消费者、社区公众作为5个典型的利益相关者,构建了企业环境绩效的驱动因子体系.选取2008年度国内300强企业作为初始样本,详细整理其公开的环境信息,筛选确定以环境信息公开相对完善的41家企业为案例进行实证分析.企业环境绩效与驱动因素的Spearman相关分析表明,企业主体是环境绩效的主导驱动因素,政府部门和投资者是环境绩效的重要推动因素,而消费者和社区公众对环境绩效未有显著影响;典范对应分析表明,企业环境绩效驱动因素可归为3类,对企业环境绩效的总解释能力达到80.7%;53.66%的案例企业分别受到企业环境管理能力、政府环境规制、企业环境风险等因素的独立作用,而其余企业则受多因素共同作用. 相似文献