19、工业可持续发展评估与女性参与生态文明建设

工业可持续发展评估与女性参与生态文明建设

1. 工业可持续发展评估体系

工业可持续发展评估是衡量工业园区发展水平的重要手段。其状态指标的插值由一系列值决定,这些值介于最大值和最小值之间。指标的最大值是国家标准的理想标准,最小值是根据专家建议确定的特定指标的最低限度,若低于该限度则计为 0 分。

1.1 指标评分规则
  • 最大 - 最小评分指标 :不同规则下各指标有具体的最大和最小值,具体数值如表 1 所示。
    | 规则 | 指标 | 子指标 | 最大值 | 最小值 | 特性 |
    | — | — | — | — | — | — |
    | P1 | Y2 | Y22 | 15,000 | 2000 | 正 |
    | P1 | Y2 | Y23 | 85 | 30 | 正 |
    | P1 | Y2 | Y24 | 85 | 25 | 正 |
    | P1 | Y2 | Y25 | 90 | 30 | 正 |
    | P1 | Y2 | Y26 | 90 | 20 | 正 |
    | P1 | Y2 | Y27 | 95 | 30 | 正 |
    | P2 | Y4 | Y41 | 30 | 5 | 正 |
    | P2 | Y4 | Y42 | 20 | 5 | 正 |
    | P2 | Y4 | Y43 | 10 | 1 | 正 |
    | P3 | Y5 | Y53 | 25 | 0 | 负 |
    | P3 | Y7 | Y73 | 8 | 4 | 正 |

  • 定性指标三级评分

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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