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基于Logistic-Markov方法的土地利用结构变化多因素驱动预测模型研究与应用 被引量：14
1
作者 余德贵 吴群 《水土保持通报》 CSCD 2017年第1期149-154,160,共7页
[目的]探索土地利用结构变化的驱动规律及其预测方法,为在社会经济快速发展背景下抑制建设用地扩张、优化城乡土地利用等提供决策参考。[方法]利用主成分分析,Logistic,Markov等方法研究土地利用结构变化的驱动力,分析土地利用结构状态... [目的]探索土地利用结构变化的驱动规律及其预测方法,为在社会经济快速发展背景下抑制建设用地扩张、优化城乡土地利用等提供决策参考。[方法]利用主成分分析,Logistic,Markov等方法研究土地利用结构变化的驱动力,分析土地利用结构状态转移矩阵与驱动因素的数量关系,构建基于多因素驱动的土地利用结构变化预测模型。[结果]以地处"长三角"经济区的江苏省泰兴市为例,测算了城镇发展、经济发展和管理政策等土地利用结构变化驱动力,其中城镇工矿用地扩张的驱动力增加了25.85%,耕地减少的驱动力则降低了22.21%,并预测分析了2010—2020年的土地利用结构变化特征,预测精度相对提高了0.52%。[结论]多因素驱动的土地利用结构变化预测方法,能够科学地诠释土地利用结构变化及其驱动力的作用机理,可以提高预测精度,为分析区域土地利用变化规律提供一种新方法。 展开更多
关键词 土地利用结构变化 主成分分析 Logistic-Markov MODEL 多因素驱动 预测模型
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多因素驱动下电力系统风险传递模型构建
2
作者 岳俊英 李存斌 《现代电子技术》 北大核心 2020年第14期1-3,7,共4页
为了提高电力系统风险评估能力,提出基于多因素驱动的电力系统风险传递模型。构建电力系统风险的多层次参数约束模型,采用多因素特征重建的方法进行电力系统风险信息采样,构建电力系统风险评估的统计变量分析模型。以电压因素、电能质... 为了提高电力系统风险评估能力,提出基于多因素驱动的电力系统风险传递模型。构建电力系统风险的多层次参数约束模型,采用多因素特征重建的方法进行电力系统风险信息采样,构建电力系统风险评估的统计变量分析模型。以电压因素、电能质量因素和功率因素进行多因素驱动,以电力系统的输出稳定性、环境相关性的因素为约束指标,进行电力系统风险评估的统计决策模型分析,提取电力系统风险因素的模糊相关性统计特征量。采用自适应寻优算法进行多因素下的电力系统风险预测评估,根据风险的聚类分布性能,进行电力系统风险传递模型优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行电力系统风险评估的准确性较高,风险传递达到最低,提高了电力系统风险的管控能力。 展开更多
关键词 电力系统 风险传递 多因素驱动 模型优化 风险评估 仿真分析
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