3、达卡非正规市场可持续生计设计探索

达卡非正规市场可持续生计设计探索

在当今社会,非正规市场的可持续发展是一个重要议题。非正规市场中的街头小贩们面临着诸多挑战,但同时他们也展现出了强大的适应能力和创新精神。本文将深入探讨达卡非正规市场中街头小贩的生计状况,分析他们面临的关键障碍,并介绍相关的研究方法和奥斯特罗姆的设计原则在其中的应用。

可持续生计与设计思维
1.1 可持续生计的内涵

实现可持续生计(SL)意味着要制定策略,增加人们获取生计资本的途径,特别是社会和金融资本,并提升利用这些资本的能力,以减少日常面临的脆弱性和应对突发冲击。然而,现有的可持续生计方法虽然强调结构和过程的变革,但在推动这种变革方面可能并不成功。

1.2 设计思维的作用

设计思维通常采用以用户为中心的参与式方法,通过创新来满足用户需求,强调“同理心和观察”。街头小贩们在适应风险、把握新机会以及与众多利益相关者合作的过程中,推动了社会创新。研究人员也开始关注设计在实现社会创新方面的作用,即提供“能够实现社会目标的新想法”。

1.3 社会责任设计(SRD)

社会责任设计(SRD)可以重新审视非正规市场的角色,通过其适应性和创新性来促进政策和制度变革。它可以在“非专业”的本地知识与专业技能之间、非正规制度与正式政策之间起到调解作用。在政策设计方面,SRD方法如共同设计可以缩小边缘化个体与行政机构之间的差距,帮助他们重建社会关系,并通过嵌套治理系统增强解决问题的能力。

奥斯特罗姆的设计原则
2.1 设计原则概述

埃莉诺·奥斯特罗姆(Elinor Ostrom)的研究为管理自然或人造的公共池塘资源(CPR)建立了八项设计原

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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