风资源评估

使用Bin法对数据进行分类整理，提供MATLAB格式代码，尤其适用于风电机组功率曲线评估。

利用南京燕子矶及大厂区两个过江输电铁塔上的风速梯度观测数据，探讨了中性稳定条件下水陆临界地形对不同风向扇面的铁塔风场特征的影响。统计分析显示，在水平尺度2000米范围内，水陆临界地形对下风向铁塔风场特征的影响与铁塔距离水陆临界地形的水平距离之间存在一定的比例关系。根据所采集的资料和统计结果，这种比例约为1/10。

基于麦克风密度的统计分析，优化阵列几何形状以提升沉浸式环境中语音信号波束形成性能。提出目标函数规则的优化算法，综合声源分布先验知识和声学场景概率描述，构建具有出色SNR性能的阵列。通过变异常规配置，克服常规阵列局限性，提供易于安装且具有良好SNR结果的阵列。

提供GFS模型的风场数据，用于气象分析和预测。

大庆市湿地资源的评估方法挺全的，用了 7 种评估方式，比如市场价值法、旅行费用法这些你听过，实际操作也不难。像扎龙、龙凤、小黑山这些湿地都做了具体测算，还挺惊人，效益评估出来是 101 亿多。嗯，如果你在做环境资源相关的数据建模或者生态系统服务价值研究，这篇文章的思路和方法都挺有参考价值的。

Yarn jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-tests.jar TestDFSIO --write --nrFiles 10 --size 1000MB TestDFSIO --read --nrFiles 10 --size 1000MB TestDFSIO --clean

配套无尘风软件使用的ACC数据库,可以提供下载

信用风险定义风险管理概念始于美国，后随着互联网和新技术的兴起而普及。大数据和机器学习技术让风险管理更加精准。信用风险评分卡类型未提及。信用评分模型建立的基本流程1. 数据收集：收集银行征信数据和用户互联网数据（人际关系、消费行为、身份特征等）。2. 数据处理：对数据进行清洗、转换和特征工程。3. 模型构建：选择合适建模算法，训练模型。4. 模型评估：评估模型的预测能力和稳定性。5. 模型部署：将模型部署到生产环境，用于授信产品的风控。

网络小贷用户评分卡风控模型构建 用户评分卡是信用风险评估中常用的模型，它通过对用户的多个特征进行评分，最终计算出一个总分来评估用户的风险等级。在网络小贷行业，用户评分卡风控模型对于识别高风险用户、降低坏账率至关重要。 模型设计步骤： 数据准备: 收集用户的基本信息、信用历史、消费行为等数据。 特征工程: 对原始数据进行清洗、转换和筛选，构建特征变量。 变量筛选: 利用统计方法或机器学习算法筛选出对风险预测有显著影响的变量。 模型开发: 选择合适的模型算法，例如逻辑回归、决策树等，并进行训练和调优。 模型验证: 使用测试集数据评估模型的性能，例如AUC、KS值等指标。 模型部署: 将模型

知识图谱画像从群体和个体的统计角度评估事件风险，而图谱则更进一步，从关系角度评估风险。知识图谱是由Google提出并应用于搜索引擎，后在多个领域广泛应用。交易作为社会行为，通过关系分析，能更精确了解其中的风险。例如，如果A是高风险用户，并且经常与B有交易关系，那么B的风险等级也会相应提高。图谱是一种语义网络，基于图的数据结构，由点和边组成。点表示实体如人、公司、电话、商品、地址，边表示实体间关系。支付风控类似于建立画像，需要支持各种实体和它们之间的关系，如人、机构、地区、日期、电话、手机号、设备、商品等。图谱数据源类似于画像，也需要有效的互联网数据和专业数据库支持，以提高数据质量和关系计算性能