在本文中，针对越南南部的有限山区，对适应的20种极端降水指数进行了分析。 选择了四个站点30年以上的日降水量数据。 还分析了每个指标的最大，最小，均值，标准差，偏度和kurtoris的统计特征。 使用各种分布（例如正态，对数正态，Beta，伽马，指数，对数和约翰逊），以最高分数为基础，找到该区域的最佳拟合概率分布。 得分是根据适合性测试的统计优势排名进行估算的。 拟合优度的检验是Anderson-Darling和Shapiro-Wilks检验。 找出每个站点上每种极端降水指数的最佳拟合分布。 结果表明，Johnson分布最适合大于50 mm的强降水日数据。 在有限的山区，由于降水量大于99％的极端潮湿的天数，极端潮湿的天数和极端潮湿的天数，很难使概率分布适合降水分数。 对数正态分布，Johnson和Loglogistic分布是适合该地区大多数极端降水指数的最佳选择。

基于瓦斯运移基础理论,采用单元法把工作面沿倾向分为若干单元,现场实测了N2105采煤工作面每个单元的瓦斯浓度、风量、断面面积等参数。通过对N2105采煤工作面实测数据分析,确定了采空区、煤壁及落煤瓦斯涌出量在整个单元体所占比例。从工作面每个单元瓦斯浓度实测结果发现,沿走向从煤壁至采空区,瓦斯呈现"马鞍"形分布;而沿采煤工作面倾向上,瓦斯浓度呈增大趋势。

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分布最优平衡分层交叉验证 (DOB-SCV) 将数据集划分为 n 折，这样，除了基于标签的分层之外，还可以为每个类维护特征空间中的平衡分布。 使用 DOB-SCV 而不是分层交叉验证的实际效果是稍微提高了测试准确性。 最大的改进可以预期在小的、类别不平衡的数据集上。 该实现可用作CVPARTITION的直接替代。 参考：关于分区诱导的数据集偏移对 k 折交叉验证的影响的研究，可从https://ieeexplore.ieee.org/document/6226477 获得

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