以三峡库区典型小流域为研究区域,通过遥感和野外调查进行信息采集,建立了流域环境数据库;在GIS支持下,根据修正通用土壤流失方程(RUSLE)模型对数据库实施运算操作,探讨了流域内土壤侵蚀强度的空间分布规律,并估算了小流域水土流失量。
2023-04-03 11:08:02 3.23MB 工程技术 论文
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这项研究模拟了2016年1月至2018年9月之间的土壤侵蚀,以用于Golole流域的土地管理。 在地理信息系统(GIS)环境中对构成土壤侵蚀主要因子的经修订的通用土壤流失方程(RUSLE)进行了建模。 这项研究的目的是为未开垦的Golole流域的土地管理建模土壤侵蚀。 Golole流域的土壤侵蚀图表明,流域内的土壤流失并不均匀,侵蚀风险也不尽相同。 流域的年平均土壤流失率为279吨/公顷,高于建议的最大允许年土壤流失率为4吨/公顷。 流域的土壤流失率被描述为高流失和严重流失,分别占陆地面积的70%和30%。 这项研究发现,有必要通过采取土壤侵蚀缓解措施,例如在耕种区的石质轮廓垄,粪便,地带作物和梯田以及在低地牧场控制放牧,将上述水土流失速度降低至中等和较低水平。 这项研究强烈认为有必要保护森林保护区免受砍伐树木和进一步侵犯人类的侵害。 这项研究得出的结论是,有必要进行进一步的研究:1)在显示最大土壤侵蚀威胁率的森林保护区中确定潜在原因,以及2)使用高分辨率方法评估土壤侵蚀危害的时间趋势数据。
2023-01-04 15:12:25 12.9MB 集水 水土流失 腐蚀度 可蚀性
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DataMiningCase 流失预警模型(二分类),代码原型为本人在某银行做的流失模型,AUC:83%、召回率(覆盖率):19.4%,精确率:85%(数据是外部数据/代码已脱敏) 基于真实业务上手数据挖掘(银行流失预警):数据的处理、LightGBM、sklearn包(里面含有:GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、train_test_split单次数据切分等)、stacking模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图,并输出预测名单。 告诉你:是什么(WHAT)、怎么做(HOW)、为什么这么做(WHY)。 注释覆盖率为80%左右,旨在帮助快速入门,新手级 项目涉及的如下: 商业理解 数据理解 数据处理(数据准备) 特征工程(数据准备) 正负样本特征线性图 RFECV(特征五折递归消除) Importan
2022-12-25 17:03:57 27.72MB Python
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摘 要:本文简述了BP 神经网络的基本原理,提出了一种基于 BP 神经网络的客户流失 预测模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能正确的对客户的需求进行评估,以减少客户 流失来提高企业的利润。 关键词:神经网络;BP 算法;客户流失;CRM
2022-12-15 22:02:08 302KB 神经网络 客户流失 预测 应用
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员工流失-原因和解释 留住人才与留住人才同等重要,而且可能会花更多的时间和金钱,这是因为花了一些时间和金钱来使某个工人适应您的环境和公司。 因此,我认为瞥一眼决定离开公司的工人的主要特征是我们值得的。 为了检查这一事实,我将使用位于Employee Attrition数据集,因为它包含专门为此用例收集的数据。 本研究中使用的版本也专门存储在文件夹data /中,因为网站上的文件可能会随着时间而变化,并且与此处所检查的版本不符。 档案结构 data / :分析中使用的数据集的版本。 doc / :由于具有嵌入式图形,因此使用HTML文档,并提供研究的结果和主要结论。 src / :项目中使用的代码,.Rmd格式。 参考
2022-11-23 20:08:46 1.75MB data-science machine-learning r ml
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数据对应文章和实现代码链接 https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/126816183
2022-10-16 18:07:26 263KB 数据分析 机器学习 用户运营
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#清磁盘啦~,CSDN“网盘”真好用,感谢CSDN~ 机器学习,基于KNN算法对银行客户的历史数据进行分类分析,通过研究客户的历史行为来捕捉流失客户的特点,分析客户流失原因,从而可以在客户真正流失之前做出相应的营销干预,对客户进行挽留。
2022-10-06 18:06:20 21.7MB machine learning 银行客户流失
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描述了电信用户是否流失以及其相关信息,共包含7044条数据,共20个字段,介绍下各个字段: customerID :用户ID。 gender:性别。(Female & Male) SeniorCitizen :老年人 (1表示是,0表示不是) Partner :是否有配偶 (Yes or No) Dependents :是否经济独立 (Yes or No) tenure :客户的职位(0-72,共73个职位) PhoneService :是否开通电话服务业务 (Yes or No) MultipleLines:是否开通了多线业务(Yes 、No or No phoneservice 三种) InternetService:是否开通互联网服务 (No, DSL数字网络,fiber optic光纤网络 三种) OnlineSecurity:是否开通网络安全服务(Yes,No,No internetserive 三种) OnlineBackup:是否开通在线备份业务(Yes,No,No internetserive 三种) DeviceProtection:是否开通了设备保护业务(Yes,
2022-08-22 12:05:06 172KB 数据挖掘 机器学习
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描述了电信用户是否流失以及其相关信息,共包含7044条数据,共20个字段,介绍下各个字段:描述了电信用户是否流失以及其相关信息,共包含7044条数据,共20个字段,介绍下各个字段: customerID :用户ID。 gender:性别。(Female & Male) SeniorCitizen :老年人 (1表示是,0表示不是) Partner :是否有配偶 (Yes or No) Dependents :是否经济独立 (Yes or No) tenure :客户的职位(0-72,共73个职位) PhoneService :是否开通电话服务业务 (Yes or No) MultipleLines:是否开通了多线业务(Yes 、No or No phoneservice 三种) InternetService:是否开通互联网服务 (No, DSL数字网络,fiber optic光纤网络 三种) OnlineSecurity:是否开通网络安全服务(Yes,No,No internetserive 三种) OnlineBackup:是否开通在线备份业务(Yes,No,No interne
2022-08-22 12:05:05 505KB 数据挖掘 客户流失 机器学习
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该数据集包含1个文件: WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv 包含客户注册的服务、账户信息、统计信息等,可以分析所有相关的客户数据并制定有针对性的客户保留计划
2022-08-15 09:08:32 172KB 机器学习 人工智能
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