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基于天气预测功能工程框架的高级机器学习分类器的比较分析 * Rahul Gupta 1,2，Anil
5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。 电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999.重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。1。[6]。引言大多数行业，例如生物学，建构，运输和农业都受到不利天气条件（例如洪水，降雨，干旱等）的影响，从而使天气预报是必要的要求。防止农业和财务损失的最具挑战性的解决方案之一是天气预报。天气预报始于19世纪后期，随后在[1，2]中划定了天气预报行动的进展。在过去，气象学家用来根据其专业知识来估算天气参数，但现在该过程涉及应用技术和数据[3]。常规数据管理方法尚未被证明有效或有效地处理大数据[4，5]。事实上，世界各地的不可预测的天气模式必须通过使用不同的大气属性（例如湿度，压力，温度和风速等）来开发一种新的预测技术。传统上，预测是通过人类努力来完成的，但是今天，它是由需要使用高质量设备的巨大计算方法来控制的[7，8]。尽管使用卫星知识和超级计算机使用先进的技术来适应数据，但预后剂仍然对季风的变化感到困惑，这使得对数据的智能解释和分析变得困难。在现实世界中的应用中，例如医学诊断，语音和模式识别，自然语言处理，以及在某些可再生能源应用中，例如太阳照射，生物能源和风速预测机器学习（ML）算法利用计算方法来从历史数据和提取相关特征中获得所需的信息来增强预测输出[9-10]。
基于 EPDM 橡胶、LDPE、增塑淀粉和 OMMT 的弹塑性材料
MARIA DANIELA STELESCU 1、ADRIANA STEFAN 2、MARIA SONMEZ 1、MIHAELA NITUICA 1*、MIHAI GEORGESCU 1 1 国家纺织和皮革研究与发展研究所，皮革和鞋类研究所分部，93 Ion Minulescu Str.，031215，布加勒斯特，罗马尼亚 2 国家航空航天研究所“Elie Carafoli”，220 Iuliu Maniu Blvd.，061126，布加勒斯特，罗马尼亚 摘要：本文介绍了基于乙烯-丙烯-三元共聚物橡胶和低密度聚乙烯的新型动态交联热塑性弹性体的开发，用增塑淀粉和具有化学改性表面的蒙脱石增强。在二水合氯化亚锡存在下，使用辛基苯酚甲醛树脂作为硫化剂。样品是在 Brabender Plasti-Corder 混合机上，在适当的温度和转速下，使用动态硫化方法和熔融插层技术获得的。使用特定模具和实验室规模的电动压机将获得的混合物制成具有标准尺寸的板材形式。从物理机械性能、熔体流动指数以及结构和形态的角度分析了获得的样品。观察到样品的特性受所用成分和获取方法的影响。根据所获得的特性，新的弹塑性材料可用于制鞋业（用于生产：鞋底、鞋跟、防护靴）、橡胶和塑料工业、汽车工业、农业或建筑业（制造垫圈、技术产品、软管等）。它们可以通过特定于塑料的方法轻松加工成不同的成品。
使用机器的森林和陆火脆弱性评估和映射
抽象的森林和土地火（FLF）严重损害了森林生态系统并降低其功能。预测容易发生火灾的地区对于有效的管理和预防至关重要。机器学习（ML）在该领域显示出潜力。到2022年，东努萨·坦加拉（East Nusa Tenggara）（NTT）在印度尼西亚的火灾发生率最高，燃烧了70,637公顷。这项研究使用七种ML方法评估了NTT的FLF漏洞：高斯天真的贝叶斯，支撑矢量机，逻辑回归，人工神经网络，随机森林，渐变升压机和极端的毕业增强机（XGB）。使用ArcGI开发了NTT 2022火灾数据和14个与火灾相关因素的地理空间数据集。使用信息增益比进行特征选择，确定了十二个关键特征：高程，斜率角，坡度，平面曲率，土地覆盖，NDVI，通往道路的距离，建筑物的距离，每年降雨，平均温度，风速，风速和相对湿度。XGB模型表现最佳，训练的AUC值为0.959，测试为0.743。由此产生的脆弱性图显示了关键的火灾因素：高程，柔和的斜坡，弯曲的地形，森林覆盖，植被不良，人类活动，遥远的消防资源，低降雨，高温，高风速和湿度低。建议包括土地管理，防火植被，政策执法，社区教育和基础设施增强。关键字：东努萨·坦格拉（East Nusa Tenggara），森林和陆地火，特征选择，机器学习，映射
设施简介
背景 ARBEC FOREST PRODUCTS INC. 产品 FORESTIERS ARBEC INC. (ARBEC) 购买了位于米拉米奇市的定向刨花板 (OSB) 工厂，该工厂原由 Weyerhaeuser Company Limited 拥有和经营。OSB 工厂于 1996 年投入使用，并以 Eagle Forest Products 的名义开始运营。Weyerhaeuser 随后于 2000 年 6 月购买了该工厂，并运营该设施直到 2007 年 1 月工厂因市场状况而关闭。ARBEC 于 2012 年秋季开始运营 OSB 工厂。米拉米奇的工厂生产尺寸为 4 英尺 x 8 英尺的 OSB 板。OSB 板主要用于住宅建筑。面板用于墙面护套、屋顶和结构地板。米拉米奇生产的大部分产品销往加拿大和美国。该工厂约有 150 名员工。工艺描述 简介 在米拉米奇的 OSB 工厂，所有木材都以圆木的形式通过卡车运送到现场，通常长度为 8 英尺。圆木通过两个自清洁闭环热池之一进入工厂，开始制造过程。热池的作用是在剥皮前松开木材上的树皮，并在冬季解冻冻结的原木。从热池出来的木材进入两个环形剥皮机之一，以去除原木上的树皮。然后，在三个刨片机之一中，将原木切成大约 0.03 英寸厚的小木条。木条在三个单程干燥机之一中干燥，其中刨片的含水量从 75 - 100 % 降低到 1.5 - 3 %。干燥的刨片进入两个大直径滚筒混合机之一，在那里与乳化蜡和液态树脂混合。然后，薄片在成型机上被排列成层，然后在高压和高温下压制以形成定向刨花板。然后将板切割成合适的尺寸，包装和储存，然后运送给客户。压机、热池和一般建筑物的热量是由炉中木材残余物的燃烧产生的。下面提供了热能系统、干燥机和空气污染控制设备的更详细描述。热能系统剥皮过程中产生的所有树皮和湿木材残余物都作为燃料在燃木炉中燃烧，为工厂产生热量。燃木炉由 GTS Energy Systems 制造，热额定值为 8650 万 kJ/小时（8200 万 BTU/小时）。轻油（#2 燃料油）用作 GTS 炉的备用燃料。燃木炉燃烧室内的温度保持在 450°C 至 1000°C（842°F 至 1832°F）之间。来自燃烧室的热气体通过一个系统来加热加热线圈内的导热油。加热后的导热油被泵送到各种
14048 Valley Blvd，工业城，CA 91716（888）336-...
采用新技术实现加州有机废物转移目标 随着各大城市和企业努力实现加州到 2025 年 75% 的回收目标，Athens Services 正利用创新技术为客户迎接挑战。 目前，大多数有机废物和食物废物最终都被填埋。 这不仅是资源浪费，而且随着这些材料随着时间的推移而降解，它们会产生大量的甲烷气体。 据 CalRecycle 称，加州每年仅食物垃圾就估计有 600 万吨被填埋，约占所有垃圾填埋场垃圾的 18%。 加州已设定目标，到 2020 年将有机废物处理量减少 50%，到 2025 年减少 75%，到 2030 年将温室气体 (GHG) 排放量减少 40%。 加州各地的社区都在努力寻找实现这些目标的方法。 “这些更高的转移目标意味着要攻击更受污染的废物流，其中大部分都会被填埋，”Athens Services 资源回收总监 Riel Johnson 说。 “我们收到的有机物中，20-30% 可能是‘干净的’；我们需要处理剩余的有机物，以实现这些新的、更高的转移目标。” 雅典拥有南加州技术最先进的材料回收设施 (MRF)，在垃圾填埋场转移垃圾方面处于该地区领先地位。现在，雅典正在开拓创新技术，结合现有工艺，将提高转移率。 雅典开发了一种名为有机分离压机 (OSP) 的机器，与一家工业压实机和粉碎机制造商合作制造。 “我们对这项技术有助于填补废物、回收和‘干净’有机物之间空白的潜力感到兴奋，”约翰逊说。 OSP 工艺 工作原理如下： 进入雅典工业城 MRF 的有机废物被装入有机处理系统。OSP 配备悬臂式螺旋钻或钻头，将废物推向液压启动门，将液体从材料中挤出并进入收集罐。然后将富含营养的液体装上油罐车，运往处理厂，在那里它可以被消化用于生产能源，或者被堆肥以将养分返回加州农田。洛杉矶县官员已经进行了几次测试，并批准对提取的有机物进行此类处理。剩余的干燥物质被分类以供有益再利用或转移至垃圾填埋场。该机器每小时处理约 40 吨并回收 20-40% 的材料；以前，这些材料 100% 都被运往当地的垃圾填埋场。该技术和团队俄亥俄州的 Komar Industries 是一家重型工业压实机和粉碎机制造商，他们为雅典开发了这台设备。OSP 将 Komar 压缩螺旋钻与专门的脱水装置相结合，该脱水装置是为处理机场跑道上使用的除冰液而开发的。Komar 总裁马克·科尼格 (Mark Koenig) 表示：“我们看到这种趋势在全球范围内发展。”