复合家庭类型细分方案——以河北省为例

基于河北省全员人口数据库,综合考虑了家庭所含代数,第一代家庭成员中的夫妻对数,是否存在隔代现象,夫妻是否残缺、是否流出等因素,提出了复合家庭类型的4类细分方案,将复合家庭分为40种Ⅳ级类型.基于关系数据模型,构建了复合家庭识别模型.研究表明:河北省复合家庭占全部家庭的比重为2.44%,复合家庭平均户规模为7.38人/户.滹滏平原是河北省复合家庭占比高值区.复合家庭类型细分方案为开展复合家庭分类的理论研究和管理实践提供了统一的分类方案,复合家庭识别模型为揭示复合家庭分布规律和行为特征提供了基于人口大数据的分析模型.     

基于页岩气开发的威远县水环境承载力评价

为了科学合理评价分析威远县页岩气开发区水环境承载力,从社会资源、水资源、水环境三方面构建指标体系,通过模糊综合评价法构建基于页岩气开发的水环境承载力评价体系,并对威远县水环境承载力进行计算和评价。计算结果表明：2009～2018年间威远县页岩气开发水环境承载力评分值在0.246 6～0.764 0范围内,整体呈上升趋势,从临界承载状态上升为适宜承载状态;各子系统之间的评分值差异较大,水资源子系统评分值整体处于下降趋势,研究期内平均评分值达0.622 2,总体评分值较高,社会经济子系统和水环境子系统评分值呈上升趋势,两者为水环境承载力的提升奠定了基础;人口密度过大,水资源开发利用率过高、年均用水总量较高,人均水资源量较少,压裂液返排率较低成为制约威远县页岩气开发水环境承载力的关键因素。可见对威远县页岩气开发水环境承载力的评价针对性强,可以更为有效的为提高威远县水环境承载力提出针对性的优化和建议。     

基于PCA-GA-SVM的火成岩分类方法研究

在地质科学中,正确的岩石分类有助于研究岩石的成因、形成条件、演化过程和工程设计等.由于地质条件的多样性、变异性及复杂性,人们很难对岩石样本进行准确的分类.通过主成分分析法(PCA)从影响火成岩分类的众多氧化物评价指标中提取出主成分,用遗传算法(GA)优化支持向量机参数,并采用支持向量机方法(SVM)对实际火成岩公开数据进行训练,建立了火成岩岩石分类的PCA-GA-SVM模型,同时结合火成岩实际数据将预测结果和基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络模型(LM-BP)的预测结果做了比较.结果表明:基于PCA-GA-SVM模型得到的火成岩分类预测结果精度较LM-BP神经网络有很大的提高,与实际分类相符,有广泛的应用前景.