典型文献
层次分析法和机器学习算法的煤矿区绿化环境治理绩效评价
文献摘要：
针对当前煤矿区绿化环境治理绩效评价模型存在的一些缺陷,如误差大,主观性强,不可靠等,为了获得更优的煤矿区绿化环境治理绩效评价结果,提出了层次分析法和机器学习算法的煤矿区绿化环境治理绩效评价模型.首先分析煤矿区绿化环境治理绩效评价的研究进展,建立煤矿区绿化环境治理绩效评价指标,然后通过层次分析确定煤矿区绿化环境治理绩效评价指标的权重,最后采用机器学习算法建立煤矿区绿化环境治理绩效评价模型,并与其他模型进行了仿真对比测试,结果表明,本模型的煤矿区绿化环境治理绩效评价精度超过90％,远远高于对比模型,提高煤矿区绿化环境治理绩效评价的可信度,具有广泛的应用前景.
文献关键词：
煤矿区绿化;层次分析法;和机器学习算法;环境治理绩效;评价模型
中图分类号：
作者姓名：
王慧;罗梦;李畅;王红娜
作者机构：
延安大学西安创新学院,西安710100;西安建筑科技大学华清学院,西安710043;陕西省西安市长安区农业技术推广中心,西安710100
文献出处：
引用格式：
[1]王慧;罗梦;李畅;王红娜-.层次分析法和机器学习算法的煤矿区绿化环境治理绩效评价)[J].自动化与仪器仪表,2022(01):83-85,90
A类：
煤矿区绿化
B类：
和机器学习算法,环境治理绩效,绩效评价模型,主观性,不可靠,绩效评价结果,绩效评价指标,仿真对比,对比测试,评价精度,对比模型,可信度
AB值：
0.089606
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