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253.
为研究能源消费的区域特征和相关性,根据1991—2000年、2001—2010年中国30个地区的能源消费和人均GDP面板数据,考虑不同省份产业结构的差异性,对能源消费评价指标进行了修正并分解为强度效应、结构效应和收入效应。运用KMeans面板聚类方法将30个地区划分为4种不同的能源消费区域:后工业化区、高度工业化区、资源能源主导区和起步发展区;后工业化区结构效应和收入效应最大,能源利用效率较高;高度工业化区为东部沿海区域,结构效应和收入效应较大,能源消费强度效应最小,能源利用效率最高;资源能源主导区和起步发展区为中西部地区,结构效应和收入效应均较小,能源消费强度效应较大,能源利用效率较低。运用贝叶斯面板数据推断方法分析区域能源消费相关性的动态变化。研究结果表明,后工业化区与高度工业化区、高度工业化区与起步发展区的能源消费相关性均呈明显增强趋势。 相似文献
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256.
准确预测地下水SO4 2-空间变化趋势对改善地下水质量、提高区域地下水管理水平具有重要意义.以2011、2014、2017和2020年叶尔羌河流域平原区土地覆盖数据、土壤参数数据、数字高程数据等多源时空数据和地下水pH值为特征变量,分析其与地下水SO4 2-浓度的相关性,利用贝叶斯优化算法优化随机森林回归,建立BOA-RFR模型,并基于BOA-RFR模型对特征变量进行重要性分析,对模型预测精度进行评价,最后生成地下水SO4 2-预测图.结果表明,pH值、地面高程(GE)和贡献区荒地(BAR)面积占比作为影响地下水水化学组分的重要参数,与地下水SO4 2-浓度均呈现极显著负相关,对地下水SO4 2-浓度预测的重要度均大于25 %;地统计插值方法作为空间分布预测建模的辅助手段,加入辅助样本后的BOA-RFR模型,地下水SO4 2-浓度预测的R2均大于0.96,且多辅助样本构建模型的RMSE和MAE最大值较少样本模型的最小值分别降低了4.7 %和23.8 %;在地下水SO4 2-浓度预测中,高SO4 2-地下水向叶尔羌河流域平原区东北部富集,且面积呈扩张趋势. 相似文献
257.
水市场双边叫价贝叶斯博弈模型及机制设计研究 总被引:4,自引:0,他引:4
通过水权交易提高水资源的使用效率和配置效率,实现水资源最优配置。水权和水市场理论研究是水资源可持续利用的重要研究课题,而水权交易模型是水市场理论与实践中水权交易的核心。针对水权交易市场最常见的双边交易,采用双边拍卖的交易模式,通过对水权交易市场的双边交易进行描述分析,建立了水权交易买卖双方叫价拍卖的不完全信息博弈模型,给出双方叫价拍卖的机制设计。该机制具有有效性和激励相容性,最后给出算例。 相似文献
258.
为降低城市物流无人机(UAV)失效坠落风险,通过考虑其运行环境和系统故障等因素的影响,以城市物流无人机运行数据为基础,从系统故障、运行环境和人为因素3方面提取失效诱因;分析物流无人机失效模式,并构建意外坠落事故的贝叶斯网络;基于所建网络和失效诱因发生概率分别计算不同工况下意外坠落事故及各中间事件概率,并基于网络拓扑结构展开反向推理,推演事故的主要失效诱因。结果表明:物流无人机正常运行时发生安全事故的概率为6.54×10-3;其中,电池电量不足、桨叶失效和电池故障是坠落事故的主要诱因,计算结果可为无人机运行安全风险防控提供依据。 相似文献
259.
水位、水压、流量、阀门开启情况等运行状态参数是决定消防水灭火系统灭火可靠性的关键因素,基于对水灭火系统运行可靠性影响因素的研究,构建了用于评估灭火可靠性的贝叶斯网络推理模型。推理模型将影响系统灭火可靠性的因素分为给水设施可靠性、灭火系统管网供水可靠性、灭火设施启动可靠性、阀门开启状态等四个方面。网络结构图代表了监测因子与子系统可靠性的关联关系。节点变量状态值的分级方法和先验概率值参考了水灭火系统相关设计标准。根据监测因子对子系统可靠性的影响分别设置了各节点的条件概率表。应用表明,通过物联网技术实时监测灭火系统运行状态参数,将实时的状态参数信息输入到评估模型,可以实现动态评估系统灭火可靠性。 相似文献
260.
生态保护红线作为国家和区域生态安全的底线,开展其人类干扰风险及其驱动因素研究可为生态保护红线监管与优化调整提供科学依据。以泰州市生态保护红线为研究区,构建了基于贝叶斯网络的人类干扰风险评价方法。通过人类干扰危险性(风险源)、生态保护红线敏感性(风险受体)、人类干扰易达性(作用途径)和人类干扰风险(风险评价结果)进行风险表达,对比分析了2018年和2020年2个时期不同人类干扰风险源(建筑开发、交通建设和矿产开采等)对生态保护红线区的人类活动干扰风险变化趋势。采用Netica软件中Sensitivity to Findings工具,探究了人类活动干扰风险时空演变的主要驱动因素。结果表明:1)相较于2018年,泰州市2020年的人类干扰风险有所下降;2)2018年和2020年,泰州市高港区的人类干扰风险最高,应重点监管与防控;3)生态保护红线风险的主要驱动因素为人类活动面积占比和人口密度指标。研究结果可为生态保护红线优化调整、人类活动干扰风险预警与防控提供决策参考。 相似文献