33、长江中下游地区农民家庭经营收入影响因素实证分析

长江中下游农民收入影响因素分析

长江中下游地区农民家庭经营收入影响因素实证分析

1. 研究背景与目的

在当前中国经济社会快速发展的背景下,农民面临着农村生产结构转型和收入来源转变的新挑战。正确认识农民收入的结构特征及其影响因素,对于增加农民收入具有重要意义。同时,随着全球气候变化,干旱和洪水等自然灾害的频率增加,对农业生产活动产生了影响,进而影响了农民家庭经营收入。因此,研究家庭收入与自然灾害之间的关系,分析影响农民家庭经营收入的主要因素,有助于农民优化资源配置,增加农业收入,消除自然环境的威胁。

2. 研究区域与数据来源

2.1 研究区域

研究区域为长江中下游地区(北纬25° - 34°,东经109° - 122°),包括湖北、湖南、江苏、江西、安徽和浙江。该地区地形平坦,土壤肥沃,河网密布,水域广阔,为农业生产提供了良好的自然条件。它是中国重要的农业生产基地、国家级商品粮生产基地和国家级优质棉花生产基地,粮食产量占全国总产量的31%,水稻产量占全国总产量的53%。然而,该地区年平均降水量约为1311毫米,降水的时间变化和空间分布不均,常受干旱和洪水威胁。

2.2 数据来源

2000 - 2015年长江中下游地区的指标数据来自统计年鉴和统计公报。干旱和洪水灾害指数的指标数据来源于《基于熵信息扩散理论的长江中下游地区农业干旱和洪水灾害综合风险评估》一文。

3. 研究方法

3.1 影响因素的选择

在选择可能影响收入的七个基本指标并构建指标体系进行研究时,考虑了数据的可用性、农业收入的构成以及农业生产的投入。从2000年到2015年,中国农村家庭平均净收入从1427元增加到14

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值