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1.
2.
陕甘宁革命老区是黄土高原和黄河中上游的重点生态治理区,作为重要的生态屏障区,其生态治理意义重大。以陕甘宁革命老区为研究区域,基于改进的生态系统服务价值(ecosystem service value,ESV)当量因子法,利用地理探测器及地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,分析1995—2018年各县ESV时空变化特征、影响因素及各主导因素作用强度的空间分异特征。结果表明:(1)1995—2018年,陕甘宁革命老区ESV呈先下降后上升的特征,整体呈上升趋势,草地与林地对该区域ESV的贡献较大;(2)ESV空间等级转化呈现较显著的两极变化趋势,其中低级、高级ESV区域面积显著扩张,较高级ESV区域面积明显缩减;(3)地被覆盖度、人口密度、垦殖系数是ESV空间分异的主导因素,平均空间解释力超过0.378 0,自然、社会、经济因素间的交互协同增强了其对陕甘宁革命老区ESV的影响程度;(4)各主导因素对ESV的影响程度表现出空间异质性,其中地被覆盖度及垦殖系数的影响程度由东向西递减,人均GDP和人口密度的影响程度则由西向东递减。 相似文献
3.
4.
主要考虑如下加权全能量极值问题:h∈■^(inf)(A_(1),A_(2))α∫∫A_(1)(|h_(N)|^(2)+|h_(T)|^(2))1/(|h_(z)|^(2))dz+β∫∫A_(1)|h_(N)|^(2)+|h_(T)|^(2)/J(z,h)1/|z|^(2)dz,其中■(A_(1),A_(2))代表从圆环A_(1)到圆环A_(2)的所有保向同胚映射的集合.研究得到唯一的极值映射为径向拉伸映射.这将[Iwaniec T,Onninen J.Hyperelastic deformations of smallest total energy[J].Arch Rational Mech Anal,2009,194:927-986.]的结果推广至非欧情形.同时,也分别研究了圆环上的加权调和能量的极值问题与加权偏差的极值问题. 相似文献
5.
本文研究了无界域上的带有随机初值的复值Ginzburg-Landau方程.首先, 基于解过程的全局适定性, 建立了带有随机初值的Ginzburg-Landau方程的平均随机动力系统.然后, 证明了弱拉回平均随机吸引子的存在唯一性以及随机吸引子的周期性,并将其进一步推广到加权空间L2(?, L2σ(R)). 相似文献
6.
本文对一道哈萨克斯坦数学奥林匹克试题进行了深入而广泛的研究和探索,得到了推广结论,给出了命制类似试题的策略. 相似文献
7.
由于聚合数据是个体数据的加总,会失去一些有用信息.针对个体数据模型,分位回归模型可以直接求取未决赔款准备金的分位数,并且对数据中存在的异常值的敏感度不高.在程纪(2020)模型基础上,将分位回归模型与信度理论相结合,将多个流量三角形的增量赔款数据看成是相同日历年下的重复性多次观测,体现样本数据的分层结构,克服经典信度模型中只有一条回归线的弊端,在广义加权损失函数下得到准备金的信度估计,并给出参数估计. 相似文献
8.
无网格法是基于散点信息求解偏微分方程问题的数值方法,无网格法可减少或完全消除对网格的依赖,数值实施更加灵活.因此,考虑采用基于径向基函数的无网格插值法求解一类分段连续型延迟偏微分方程.首先,利用θ-加权有限差分法得到方程时间上的离散格式,利用基于径向基函数的无网格插值法近似空间导数,得到了全离散数值格式.采用的基函数是Multiquadric (MQ)径向基函数,MQ径向基函数在精度及稳定性等方面都优于其他径向基函数.其次,采用傅里叶分析方法对该方法进行稳定性分析,得到了该方法稳定的条件,且该条件只与时间步长有关.最后,通过数值算例验证了方法的收敛性和稳定性,从而说明了方法的有效性和适用性. 相似文献
9.
提出一种采用子带二值加权累积的海洋环境噪声互相关函数(NCF)提取经验格林函数(EGF)方法。首先将每一快拍NCF在频域划分为多个子带,每个子带内根据“累积后提取的EGF信噪比增加”的准则,确定各快拍NCF的加权系数为0或1,将各子带的加权累积结果谱白化后在频域拼接,再反傅里叶变换得到时域EGF。子带二值加权累积方法实现了每一快拍NCF累积前的频率自动选择,相比于已有的原始累积方法与时域二值加权累积算法,可以有效提高从较宽频率带宽的海洋环境噪声中提取EGF的信噪比。海试实验数据验证了该方法的有效性与优越性。 相似文献
10.
《数学的实践与认识》2019,(19)
标准的加权超限学习机在训练不平衡数据集时,只对不同类之间赋予类权值而没有对个体的样本赋予不同的权值,忽视了样本个体的差异.针对这种情况,利用标准的超限学习机估算个体样本的权值,并与类权值结合,提出了一种改进的双重加权超限学习机分类算法,算法能很好地处理分类任务中各类训练数据分布不平衡的情形.实验结果表明,双重加权超限学习机分类算法与单重加权超限学习机、无权超限学习机相比较,在提高分类精度方面取得了较好的效果. 相似文献