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资源型城市生态经济系统的协同度评估——以复合系统协同度模型为基础

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简介:
本文基于复合系统协同度模型,深入分析和评估了资源型城市的生态经济系统协同度,为该类城市的可持续发展提供理论支持与实践指导。 生态与经济的协同发展对城市可持续发展至关重要。以淮南市为例,在充分研究相关文献的基础上,构建了资源型城市的生态经济系统协同度评价指标体系,并运用熵值法和协同度模型综合评估了淮南市生态经济系统的协同程度。实证分析表明:2006年至2015年间,该市生态系统有序性总体上呈现波动下降的趋势;与此同时,其经济发展水平则表现出一定的起伏上升态势。整体来看,在此十年间内,淮南的生态与经济系统之间的协调度较低或处于不协调状态之中。其中关键因素在于生态环境质量下滑对两者的综合协同效应产生了显著影响。 基于上述研究结果,为了进一步推动该市在未来的可持续发展道路上取得突破性进展,有必要采取一系列措施:一是加强生态文明建设;二是转变经济发展模式;三是提高矿产资源的利用效率等策略来促进淮南市生态经济系统的协同发展。

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    本文基于复合系统协同度模型,深入分析和评估了资源型城市的生态经济系统协同度,为该类城市的可持续发展提供理论支持与实践指导。 生态与经济的协同发展对城市可持续发展至关重要。以淮南市为例,在充分研究相关文献的基础上,构建了资源型城市的生态经济系统协同度评价指标体系,并运用熵值法和协同度模型综合评估了淮南市生态经济系统的协同程度。实证分析表明:2006年至2015年间,该市生态系统有序性总体上呈现波动下降的趋势;与此同时,其经济发展水平则表现出一定的起伏上升态势。整体来看,在此十年间内,淮南的生态与经济系统之间的协调度较低或处于不协调状态之中。其中关键因素在于生态环境质量下滑对两者的综合协同效应产生了显著影响。 基于上述研究结果,为了进一步推动该市在未来的可持续发展道路上取得突破性进展,有必要采取一系列措施:一是加强生态文明建设;二是转变经济发展模式;三是提高矿产资源的利用效率等策略来促进淮南市生态经济系统的协同发展。
  • 改进(涉及程序、文献及Python代码)
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    本研究旨在通过优化现有系统协同度模型,利用程序设计和文献分析,结合Python语言开发相关代码,提升系统的整体性能与协调性。 系统协同度是研究系统内部序变量之间的协调作用,并能揭示出系统的演变过程中的协同程度。本段落整理了《纵向视角下中国技术转移系统演变的协同度研究》(发表于2012年4月的科学学研究)和《中国低碳经济发展的协同效应研究》(刊载于2021年第8期管理世界)两篇文献中关于系统协同度模型的相关描述,并利用Python开发了一个工具,旨在为研究人员提供便利。该工具经过第一篇文章中的数据测试验证了其方法的真实有效性。 首次安装时需要先安装相关程序包,这可能耗时较长。 基于众多用户的使用反馈和建议,已对原版本进行了优化升级,推出了更为便捷的第二版。此更新使得用户可以更加轻松地进行系统协同度模型的相关研究工作。
  • 于深学习过滤在推荐应用建议
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    本文探讨了将深度学习技术应用于混合协同过滤模型中,以优化推荐系统的性能和用户体验。通过分析现有方法的优劣,提出了一种新的框架来整合用户行为数据与内容信息,旨在提高个性化推荐的效果和多样性。 推荐系统是电子商务和内容分发平台中的重要组成部分,其核心任务是从海量数据中向用户精准地推送他们可能感兴趣的项目或服务。随着网络上可用的信息量急剧增加,传统的推荐算法难以处理大规模稀疏的数据集。因此,基于深度学习的推荐技术逐渐成为研究热点之一,其中混合协同过滤模型尤为突出。 混合协同过滤结合了多种不同的推荐策略和技术,包括记忆型协同过滤、模型型协同过滤和深度学习方法等。它的目标是根据用户与项目的互动数据来预测他们对新项目的好感度,并生成一个有序的推荐列表以提升用户体验。 在记忆型协同过滤中,基于物品的方法侧重于分析不同商品间的相似性;而基于用户的则关注寻找兴趣相近的不同顾客群体之间的共同点。这两种方法面临的挑战在于如何有效处理大规模用户-产品评分矩阵中的数据稀疏性和冷启动问题(即新用户提供信息有限时的推荐难题)。 模型型协同过滤技术,如矩阵分解,则通过学习潜在因子来解决传统方法中存在的局限性。其目标是将高维度的交互数据映射到低维空间中,以更好地恢复原始用户-项目评分分布情况。 深度学习在这一领域中的应用包括自动编码器、变分自编码器等模型,这些技术能够从复杂的数据集中挖掘出更深层次和更加非线性的特征表示。例如AutoRec就是一种结合了自动编码技术和协同过滤的推荐算法,在WWW’15会议上展示了其改进传统方法性能的能力。 为了进一步提升系统的表现力,研究人员还引入了一些额外的信息源(如用户个人档案、产品描述等),这些信息有助于模型更全面地理解用户的偏好和项目的特性。 集体矩阵分解(CMF)以及贝叶斯去噪自编码器(Bayesian SDAE)是两种尝试融合协同过滤与深度学习技术的方法,旨在提供更为精准的推荐服务。而协作式深层学习则是一种较为新颖的技术路线,它通过结合这两种方法来实现更加深入和细致的特征提取。 在优化模型性能方面,研究者们通常会采用多种梯度下降变种(如随机梯度下降)等算法进行调优。 为了验证这些新方法的有效性,研究人员使用了包括携程酒店数据集在内的多个测试平台。该数据集中包含了超过5万名用户和2万多家酒店的信息,并且其稀疏程度达到了惊人的99.9%以上。这表明,在面对庞大的用户群体与项目集合时,需要更复杂有效的模型来处理高维稀疏的交互矩阵。 随着机器学习及数据分析技术的发展,深度学习结合协同过滤等混合推荐系统展现出强大的潜力和广阔的应用前景,特别是在解决数据稀缺性和新顾客适应性等问题上表现优异。未来的研究将继续探索如何进一步整合这些先进技术,并在实际场景中实现更高效、准确的个性化推荐服务。
  • 一个于信任过滤推荐
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    本研究提出了一种创新的基于信任机制的协同过滤算法,通过分析用户之间的信任关系来优化个性化推荐效果,有效提升了推荐系统的准确性和用户体验。 传统的协同过滤推荐技术主要依赖用户对项目的评价数据进行挖掘与推荐,未能有效利用用户的通信上下文信息,从而限制了其提高推荐准确性的潜力。为解决传统协同过滤算法在推荐精度方面的不足,在该算法中引入了通信上下文信息,并提出了通信信任、相似信任和传递信任三个信任度指标,进而构建了一种基于信任的协同过滤推荐模型。通过公开数据集验证测试后发现,与传统的协同过滤技术相比,所提出的推荐方法显著提升了推荐准确性。
  • 于InVEST服务与权衡
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    本研究利用InVEST模型评估生态系统服务价值,并分析不同生态系统服务之间的权衡关系,为生态保护和资源管理提供科学依据。 生态系统服务评估与权衡的InVEST模型3.2.0版本。
  • 过滤推荐
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    神经协同过滤推荐系统是一种结合了深度学习与传统协同过滤技术的智能推荐方法,通过分析用户历史行为数据预测其兴趣偏好,实现个性化内容推送。 Neural Collaborative Filtering这篇论文中的Neural matrix factorization模型的参数可以自行调整。
  • Message_ix:能与综(Messageix)
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    Message_ix是一款先进的能源系统建模工具,用于进行经济、环境政策分析及能源供应优化研究。它支持对复杂能源系统的深入理解和预测。 MESSAGEix框架是IIASA能源、气候与环境(ECE)计划自1980年代以来开发的多功能动态系统优化建模工具。 MESSAGE模型用于战略能源规划及工程经济环境综合评估,通过线性规划优化方法可以连接到一般均衡MACRO模型,以纳入能源和商品价格与需求水平之间的反馈机制。 message_ix Python软件包包含了MESSAGE、MACRO及其链接实现,并提供了科学编程API和构建模型的工具,测试套件以及文档支持。该框架基于IIASA的数据仓库功能,用于强大的数字情景分析。 此框架根据Apache许可版本2.0(“许可”)授权;除非符合许可条款,否则不得使用存储库中的文件。许可证副本可获取。除非适用法律要求或书面同意另有约定,本软件的分发和提供均按现状进行,不带有任何明示或暗示的保证或其他条件。
  • Simulink分析器:Simulink与动杂性-m...
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    Simulink模型复杂度分析器是一款工具,专门用于评估Simulink模型的静态和动态复杂性。它通过量化指标帮助用户理解并优化大型系统的结构和行为。 Simulink Model Complexity Analyzer 是一款专门用于分析 Simulink 模型复杂性的工具,并且是针对 MATLAB 开发的。理解模型复杂性在软件工程中非常重要,因为它直接影响代码的可读性、维护性和效率。这款工具引入了两种关键的复杂度衡量标准:静态复杂度和动态复杂度。 **静态复杂度**主要关注模型结构特性,可以通过 Halstead 指标来量化。Halstead 理论是计算机科学中用于衡量程序复杂性的方法,在 1977 年由 Morris Halstead 提出。它基于程序中的操作符数量(Operator Volume)和操作数数量(Operand Volume)。这些指标包括: - **程序长度**:指总的代码量。 - **操作符数**:指的是执行特定任务所需的操作符总数。 - **操作数数**:是指在程序中使用的不同种类的变量或数据项的数量。 - **词汇量**:由不同的操作符和操作数组成,反映了模型结构复杂度的一个方面。 - **程序体积**(Volumn):衡量代码规模的重要指标之一,与错误率有直接关系。 - **计算量**(Difficulty):表示编写给定程序所需的认知负担或工作难度的量化度量。 - **努力度**(Effort):完成特定编程任务所需的工作量估计值。 - 错误预测(Bugs):基于上述指标,可以估算代码中的潜在错误数量。 这些参数帮助我们了解模型的基本结构特征、复杂程度以及可能存在的问题。动态复杂性更多关注的是模型在运行时的行为特性,包括执行路径的数量、循环和条件分支等。这种分析有助于识别性能瓶颈并评估测试难度。 Simulink Model Complexity Analyzer 提供的功能如下: 1. **可视化**:以图形方式展示不同复杂度元素。 2. **报告生成**:提供详细的静态与动态复杂性指标列表,便于进一步研究。 3. **阈值警告系统**:当模型超过预设的复杂度时发出警报提示潜在问题。 4. **优化建议**:基于分析结果给出简化或改进方案以降低复杂度。 5. **历史对比功能**:跟踪不同版本间的复杂性变化趋势,便于评估和管理项目进展。 此外,该工具还可以与 MATLAB 的性能分析器集成使用,提供深度的运行时性能洞察。通过 Simulink Model Complexity Analyzer 使用者能够更好地控制模型结构,并提高代码质量和团队协作效率。 下载并解压 `ComplexityAnalyzer.zip` 文件后,会获得包含安装指南、用户手册以及示例模型在内的资源包。按照指示进行安装和操作,可以开始对您的 Simulink 模型执行详细分析,从而提升 MATLAB 开发的效率与质量。
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