青海省洪水变化情况的研究

为了研究青海省洪水变化情况,搜集了青海省内43个水文站的相关数据,其中选取具有长期观测资料的32个水文站资料,采用P-Ⅲ曲线作为其理论频率曲线,并与各站自建站-1974年和建站-2008年的水文计算成果进行比较,结果表明青海省水情发生了较大的变化,且在各水文分区的变化也不相同。     

论环境监测过程中的质量保证工作

介绍了环境监测工作中常用的质量控制方法。认为应通过质量控制工作,使监测数据符合五性：代表性、准确性、精密性、可比性、完整性。     

环保企业应收账款和信用管理浅析

针对环境保护企业财务管理中的应收账款和信用管理现状,重点分析了环保企业应收账款的管理方式,通过对模型流程的建立,采用数据挖掘处理技术来有效解决环保企业应收账款信用的分析判断,提高环保企业应收账款财务的整体管理水平。对于提高环保行业的整体良性发展具有借鉴意义。     

可发性聚苯乙烯仓库消防安全评价研究

对火灾因素多样,且相互间又具有不确定性和模糊性的仓库火灾危险性分析,可应用层次分析法和模糊评价法相结合而形成的一种评价模式。该模式主要通过运用模糊层次综合评价法并结合层次分析法确定各指标的权重分配,对企业安全状况进行评价,经过专家咨询,将各因素层次化,最终得出模糊评价结果。笔者将该模式应用于实例,对可发性聚苯乙烯仓库进行消防安全研究,实例验证了该模式的可行性,并得知该仓库当前的消防安全程度为"临界的",应当采取适当的消防控制措施。通过理论分析和案例应用,证明该方法既能够充分体现评价因素和评价过程的模糊性,又尽量减少个人主观臆断所带来的弊端,更符合客观实际,其评价结果更可信,可靠。     

企业风险管理与经营效率：来自中国保险业的经验证据

本文从风险管理的视角对企业效率评估的数据包络分析技术进行了改进,探讨了风险管理与经营效率的内在关联,并以中国保险业为例,对1999年以来企业真实的经营效率水平进行了评估。结果表明：企业内部的风险管理能力对其经营效率水平的提升具有明显的影响,而且这种影响力正在逐渐加强。不考虑企业内部的风险管理水平将直接导致其经营效率的测算结果出现低估,2002年以后这种低估的程度越发明显,这可归因于同期保险企业开始逐渐重视提高自身的风险管理能力。以上结论也为企业如何在管控风险的同时提升经营效率水平提供了有价值的指导。     

VBA在环境监测数据统计中的应用

VBA是Office系列软件内嵌的通用编程语言,用于定制和扩展Office的功能。将VBA应用在环境监测数据统计中,并以功能区噪声等效声级日期筛选为例,通过编制宏代码,方便快捷地实现功能区噪声数据的自动筛选。     

加速腐蚀环境下LD2CS铝合金腐蚀损伤分析方法

目的研究LD2CS铝合金腐蚀损伤数据的分析方法。方法针对LD2CS铝合金腐蚀坑深度值,采用最小二乘支持向量机、BP人工神经网络和求和自回归移动平均等3种模型进行回归和预测分析。对比总结各种模型在小样本递增时间序列下的应用特点。结果对于LD2CS铝合金腐蚀坑深度值预测,最小二乘支持向量机在回归和预测上都有较高的精度。结论最小二乘支持向量机模型最适合LD2CS铝合金的腐蚀坑深度值预测。     

基于多年遥感数据分析长江河口海岸带湿地变化及其驱动因子

研究河口海岸带湿地长时间演变对湿地保护管理和海岸带资源评估具有重要意义.本文获取长江口1979—2015年10景Landsat-MSS/TM/OLI影像和2015年13景GF1-PMS高空间分辨率数据,对比两个典型实验区分类算法,选用最优的决策树算法应用到长江口Landsat影像中,得到沿岸湿地要素近40年的面积变化情况.研究表明,2015年长江河口海岸带湿地总面积为4725 km2,自然湿地占63.5%,人工湿地占21.2%,湿地总面积相比1979年增加了662 km2,自然湿地面积减少了163 km2,而人工湿地面积增加了766 km2.长江口自然湿地面积在1979—2000年减少幅度较大,2000年后由于保护管理加强而减少幅度变小;人工湿地和建筑面积增加较为明显,主要是由于大型水库的修建和人工鱼塘开发及港口建设.湿地总的变化趋势为河口区不断淤积,自然湿地转变为人工湿地,人工湿地转变为建筑用地等非湿地;其中,滩涂面积减少283 km2,水库、养殖鱼塘和水稻田面积分别增加了92、355和319 km2,主要发生在崇明东滩和启东沿岸;非湿地中建筑用地面积增加154 km2,灌木草场面积减少147 km2,主要发生在上海和启东沿岸.同时比较分析长江口3个区域湿地驱动因子发现,北岸启东沿岸和南岸南汇东滩湿地因经济快速发展和港口水利工程修建,以及过度开垦滩涂等自然湿地使人工湿地增加明显;而长江上游径流量、区域降水和海平面上涨等自然因素控制着中支河道区(如崇明东滩)自然湿地的变化.     

基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究

对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展.提出一个基于大数据技术和深度学习的地震舆情感知平台,基于Hadoop和MongoDB大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和存储.基于Word2vec和LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持.以台湾5.8级地震舆情数据为例,对该...     

数据挖掘在预测组织事故防控效果中的应用*

为进一步探索数据挖据技术在组织事故预防工作中的融入性与适用性,基于24Model构建事故预控基础模型,通过预测准确率数值及接受者操作特性曲线（ROC曲线）对比分析随机森林（RF）、支持向量机(SVM)、决策树（DT）与神经网络（NN）4种方法对组织事故防控效果的预测性能。结果表明:针对事故率控制（Y1）、职业危害预防（Y2）、财产损失3类预测目标（Y3）,RF方法均能达到较高的准确率及稳定性,具有较优的预测性能。根据特征重要度（FI）排序,明确对组织事故水平影响最显著的因素为安全实践活动认知（SC5）及安全管理程序文件（SMS3）,FI值均大于0.150 0。研究结果可为有效预测组织事故防控效果提供方法依据,同时为企业安全工作的规划设计提供思路。