基于PSR模型的潼南县小城镇用地生态安全评价

针对传统矿山安全性模糊评价中隶属度转换算法存在的目标分类不明确和数据冗余问题，提出一种基于熵权的数据挖掘方法。该方法通过定义指标区分权重，清除隶属度转换过程中的冗余数据，筛选出对目标分类起关键作用的有效值，从而实现更精确的隶属度转换，并应用于矿山安全性模糊综合评价。实例分析验证了该方法的有效性，结果表明，基于熵权的隶属度转换算法能够提高矿山安全性评价的精度，为矿山安全生产提供有效指导。

模型评价：- 验证模型准确性，了解实际应用中的变化- 分析错误类型和相关成本，选择更合适的模型外部验证：- 模型在真实数据上的表现可能与模拟结果不同- 模型建立时隐含的假设会影响结果，导致模型在现实中可能失效

非洲生态环境的研究对于保护该地区的自然资源至关重要。在这一领域中，模型的运用显得尤为重要，它们帮助我们理解和预测生态系统的变化。通过模型，我们能够更好地制定保护策略，以应对环境变化和人类活动的影响。

该研究探讨了利用神经网络技术预测城市建设用地规模的方法，并以哈尔滨市为例进行应用研究。研究内容涵盖了BP神经网络预测的MATLAB实现、BP神经网络在经济研究中的应用，以及基于BP神经网络的白酒评判模型、大坝沉降预测模型、人口预测模型、电力负荷预测模型等多个方面的应用案例。

根据提供的文件信息，下面将详细阐述相关知识点：1.飞行员操作在航空安全中至关重要，被视为最后的安全防线。2.着陆阶段存在高风险，需要综合考虑飞行员、飞机状态和降落环境因素。3.QAR数据记录飞行过程中的关键参数，研究利用A320机型的6395个航班数据提出环境熵和逆转率评价指标。4.环境熵评估着陆环境混乱程度，逆转率评估飞行员对环境变化的响应。5.实验验证了这些评价指标的有效性，显示其能反映飞行员操作行为及环境响应能力。6.研究发现飞机着陆垂直载荷与环境熵、逆转率密切相关，共同影响飞行安全性。7.数据挖掘技术应用于飞行操作分析，帮助理解和预测飞行员行为，提升安全水平。8.关键词包括：数据挖掘、飞行安全、QAR数据、FOQA。

Coral-Model-V12 是一个基于 MATLAB 的珊瑚礁生态系统模型，用于模拟珊瑚礁的生长、竞争和对环境变化的响应。该模型由 Logan、Dunne、Ryan、Baskett 和 Donner 等人开发，相关论文于 2020 年初提交发表。 模型运行环境: MATLAB 2013 或更高版本 (R2019b 为最后测试版本) 将模型文件放置于 MATLAB 可访问的目录 模型配置: 编辑 modelVars.txt 文件中的 JSON 字符串，进行模型配置: m_mapPath: 设置 m_map 工具箱路径 outputBase: 设置模型输出文件路径 useThreads: 设置使用的线程数，建议不超过 MATLAB 配置中允许的最大值 其他说明: 模型代码基于 3-Clause BSD 许可证开源。 模型中使用的第三方软件及其许可证信息请参考 LICENSE 文件和 license_*.txt 文件。 模型细节可能会有变动，请以最终发表的论文为准。

提出了一种结合层次分析法(AHP)和数据挖掘技术的砂型铸造工艺自评价模型。该模型首先利用AHP方法构建了多级指标体系，对影响砂型铸造质量的因素进行层次化分析，确定各指标权重。然后，利用数据挖掘技术对历史生产数据进行分析，建立预测模型，对砂型铸造工艺进行评价。 该模型具有以下优势： 层次分明，逻辑清晰: AHP方法能够将复杂的评价问题分解成多个层次，使评价指标更加清晰明确。 定量分析，客观评价: 通过数据挖掘技术对历史数据进行分析，能够克服传统评价方法的主观性，实现对砂型铸造工艺的客观评价。 预测性强，指导改进: 建立的预测模型可以对未来的生产情况进行预测，为工艺改进提供指导。 模型应用 该模型已成功应用于实际生产中，并取得了良好的效果。通过对模型评价结果的分析，可以 identifying 出影响砂型铸造质量的关键因素，并制定相应的改进措施，有效提高了铸件质量和生产效率。 未来展望 未来，我们将进一步完善该模型，并将其推广应用到其他铸造工艺中，为提高铸造行业整体水平做出贡献。

迈克尔·吉利曼撰写的《数学模型在生态学与进化中的应用：时间与空间》第二版，帮助学生掌握生态学与进化论中的关键数学概念与方法。通过简明易懂的方式，作者介绍了数学模型在预测种群变化、理解遗传变异及评估生态系统响应等方面的应用。本书面向本科生及研究生，假定读者具备基础的数学与统计学知识，通过大量实例和案例研究，帮助学生深入理解模型在生态学与进化研究中的实际应用。

方法概述 该方法融合信息熵和TOPSIS法进行综合评价。首先，利用信息熵计算指标权重，客观反映指标信息量；随后，应用TOPSIS法，基于指标权重计算综合得分，对评价对象进行排序。 步骤 数据标准化处理 计算信息熵 确定指标权重 计算各方案与理想解的距离 计算综合得分 排序 优势 客观性：权重由数据自身决定，避免主观因素影响 综合性：考虑指标信息量和方案与理想解的距离 可操作性：步骤清晰，易于实现