文摘

在农村经济发展和环境保护、农村生态环境管理的质量评估是至关重要的。本文使用决策树算法评估质量的农村生态环境治理基于深入回顾相关文献。递归处理的数据从上到下,和一组无序和不规则的例子总结成一组分类规则表示为一个树结构,和一个评价模型,所有污染参数作为环境质量因素。它有效地克服了传统环境质量预测模型的不灵活性和不准确的边界值。仿真结果表明,本文的质量评价方法的分类精度为96.82%,召回率达到96.63%,高于比较算法。实验结果支持决策树方法的有效性和适用性评估农村环境治理的质量。该模型不仅可以帮助研究人员正确分析和掌握空气中污染物的迁移和变化规律也有前途的社会和经济意义。

1。介绍

生态学主要关心的是人类物质和精神的成就的过程中自然生态环境保护和建设。这是一个积极的社会意识形态,人们生活在与周围环境的和谐。所有环境结构或状态变化危及人类和其他生物的发展被称为环境问题。(还包括环境污染和生态破坏1]。环境起着至关重要的作用在社会经济和文化的发展。任何发展都需要一个健康的生态环境。当人们关注城市污染控制、生态危机和环境污染问题定期爆发在农村地区,提高公众意识。国民经济和社会发展将会阻碍如果农村生态环境治理和配套设施不到位2]。要真正实现可持续发展,我们必须考虑环境的负面影响对人类生产和生活以及生态文明的发展。国家社会发展的各个方面将受到农村生态环境的影响。因此,农村生态环境的管理不仅可以促进国家经济发展,但也加速现代化进程(3]。生态建设是一项系统工程,需要城乡的参与。一般来说,控制生态环境的对策是内化外部问题,也就是说,使用行政和经济手段使主体负责生态环境问题承担经济责任和额外的环境费用由生产活动(4]。政府干预和市场激励的两个主要思想是控制生态环境的基础上。生态文明的发展与国家的未来。的日益严重的生态破坏和污染情况,关键是促进生态文明的概念和整个社会的生态文明建设5]。

目前,由于不够重视农村生态环境,在环保投资不足,农民环保意识薄弱和广泛的农村生产方式,这些因素导致农村环境问题日益严重。现代社会的背景下,有必要进行合理自然的建设工作,特别是农村环境治理工作6,7]。与此同时,生态环境质量评价的管理是对环境保护具有重要意义。目前,常用的空气质量评价算法包括空气污染指数法、模糊综合评价法,欧几里得距离的方法。然而,这些算法有一些缺点,比如单因素评价,人为因素在指标范围内,也清晰的边界的索引值。还有评估错误在日常使用。基于相关文献的深入研究,本文使用决策树算法评估农村生态环境治理的质量。决策树是一种技术主要用于分类和预测。这是一种归纳学习算法基于例子,从混乱的数据可以推断出特定的分类规则。决策树算法提出以来,不断开发,不断提高。ID3和ID4 CART决策树算法,然后C4.0和C4.5决策树算法的研究一直在进步8]。决策树算法也应用于许多领域,如风险预测分析、评估、环境治理质量和预测,研究[9]。基于决策树算法,探讨了农村生态环境治理质量的评价方法。其创新如下:(1)的基础上讨论空气质量评估的常用方法,提出了一种评估方法结合决策树算法。同时,决策树算法是用来评估六个主要污染参数,影响空气质量,准确评价模型和清晰的分类规则。它能准确、有效地评估空气质量。(2)本文算法可以通过一个有效的简化公式,它消除了大量的对数公式中的操作和优化算法的时间复杂度,从而减少建模。同时,属性选择标准是改变属性的信息增益率乘以特征数量减少消除对数操作精度的影响。结果表明,该模型不仅可以指导研究人员正确分析和掌握空气中污染物的迁移和变化规律也具有良好的社会效益和经济效益和应用前景。

本文的重点是在农村环境治理的问题。它是基于需求分为五个部分,每个部分组织如下。部分1包括选题的背景和意义以及本文的创新和组织结构。部分2从国内外文献总结相关的研究成果以及本文的研究思路和方法。部分存在于部分的方法3。本文主要讨论了决策树算法和农村生态环境治理,以及提出了构造的决策树模型评估质量的农村生态环境治理。本文实验模型构建部分进行4。部分5总结了本文的研究的结果和向前看。

2。相关工作

一方面,由于工业和社会的不断发展,许多国家产生了大规模的环境污染。另一方面,经济的不断发展和生活水平的提高,人们越来越重视居住环境的质量。因此,研究环境治理质量的评价和预测方法在国内外越来越活跃,和各种评价方法不断衍生。无论处理的数据量,处理的速度,或预测的准确性,成效显著。

针对当前形势,传统的数值模型主要用于环境质量预报,陈等人选择了建立环境质量预测模型通过聚类算法(10)和大规模的训练数据集。陈等人分析和研究了常见的生态环境质量评价方法,综合评价等方法,灰色聚类评价方法,模糊评价方法,人工神经网络和其他评价方法(11]。从农村环境的现状开始,Oguchi和江崎讨论了生态环境的破坏的原因,提出农村环境治理的意义和具体战略背景下的生态文明建设(12]。骨等人指出,多中心治理理论主要强调每个组织的自治,也就是说,其他组织的参与,除了政府和民间组织等市场,企业,营利性组织(13]。罗西-马歇尔等人通过多因素计算出一个新的空气污染指数模型。实验表明,该指数支持环境Kuznitz曲线假说和煤的影响,进行了分析比较,对环境污染和人口在不同的国家(14]。Holdaway等人提出,为了解决农村生态环境恶化的问题,我们必须首先提高人们的整体文化素养,使人们明白农村环境的恶化会影响整个生态环境。此外,农村环境保护的宣传是必不可少的,这样农民可以从意识形态的角度关注和微妙变化许多不良的生活习惯和错误的思想意识的农民(15]。Parvathi阮结合主成分分析和决策树研究一个城市的环境质量。研究结果表明,当地环境质量相关的季节,和当地空气污染的主要来源是煤和车辆的排放(16]。郭,他指出,在这个阶段,城乡发生了翻天覆地的变化。然而,广泛的发展模式仍将带来许多问题的过程中逐步转变。其中,已经严重影响了农村环境,和生态环境遭到严重破坏17]。杨等人提出的,由于不同因素之间的随机性和模糊性评估空气质量,空气质量可以通过建立模糊数学模型来进行评估。建立模型的评价结果表示根据隶属度,既能反映空气污染水平和各种污染物的会员18]。陈等人主要从社会学的角度分析,认为现有的城市和农村地区之间的不平等的社会关系进一步恶化,农村生态环境的污染,这是密切相关的长期缺乏有效的控制我们的环境(19]。开展合作等人研究了每个污染物和气象指数之间的相关性(20.]。研究发现,相关性是在冬天比夏天好多了。这证明环境污染具有很强的季节性。

本文分析和探讨了农村生态环境治理的对策和想法的污染和治理的实际情况在当前农村生态环境建设,相关工作的基础上,基于多中心治理的基本理论和国内外相关研究。同时,决策树算法是用来评估六个污染参数,目前具有最大的对空气质量的影响,产生一个精确的评价模型与明确的分类规则。它能够准确、有效地评估空气质量。

3所示。方法

3.1。农村生态环境问题的现状

生态环境是指收集各种“元素”,如生物和非生物的东西,这是一个有机系统。它是人类生态系统的一个组成部分,它反映了人类活动的影响。农村生态环境是指大气、水源、土地、光和热农业生物赖以生存,以及农业生产者的工作和生活环境,包括广阔的农村地区,农业地区,牧区,森林地区。这是自然环境的重要组成部分。农村生态环境是区域的生态环境,指收集各种“元素”与农业有关。相关工作的基础上,基于多中心治理的基本理论,并参考国内外相关研究,本文分析和探讨了农村生态环境治理的对策和想法的污染和治理的实际情况在当前农村生态环境建设。同时,决策树算法是用来评估当前最大的六个污染参数对空气质量的影响,导致一个准确的评价模型与明确的分类规则。它有能力评估空气质量准确和有效。

农业污染指的是破坏生态环境的农民生产中队。随着中国人口的增加和城市土地面积的扩张,相对人均资源不足的问题日益严重。为了最大化作物的产量在很短的时间内,实现更大的经济效益,人们的农药消费逐年增加。化工产品,农药确实可以增加粮食产量和蔬菜在很短的时间内。然而,由于过度使用,农产品的农药含量超过标准,直接对人体造成严重伤害(21]。目前,生活方式的改变带来了很多国内废物难以降解和治疗,完全超过了环境的自净能力。同时,大量使用农药和化肥的生产减少了土地的自然生产力,还导致污染的土地,水资源和家居用品。“经济意识”的觉醒,无论政府、市场、个人单方面追求经济发展,乡镇企业的突然出现和城市产业的转移带来了农村经济的发展,但与此同时,他们对农村生态环境造成极大危害。此外,乡镇企业布局不合理;一些工业项目落后技术和严重污染逐渐转移到农村地区,和治疗的污染率较低,导致严重的污染在农村地区。人们过度使用和利用生态资源,导致日益严重的生态环境破坏,严重超过环境承载极限。

人类的生存依赖于环境。目前农村居民比城市居民更依赖于环境。糟糕的农村生态环境,尤其是在不断增长的资源和能源消耗。目前乡镇企业污染更严重的农村比城市污染的间接传播(22]。由于经济利益的资源被过度开发。水资源管理不善等问题没有得到充分解决,日益严重的土地退化、沙漠化、碱性化。酸雨等自然灾害,泥石流,水土流失、洪水、和其他灾害,近年来越来越普遍的环境破坏,造成重大损害农业基础。重金属污染、农药、持久性有机化合物污染、化肥污染,应用和其他类型的土壤污染目前存在。重金属污染中尤为普遍。重金属低流动性和长时间保留在土壤中,他们并不被大多数微生物降解。通过水,植物,和其他媒体,它有可能危及人类健康。几个例子表明,农村环境在中国的经济发展发挥了重要作用。因此,加快农村经济发展,我们必须尽一切可能保护农村生态环境,这是必不可少的农业和农村经济发展是可持续的。

3.2。农村生态环境问题的对策

农业作为一个国家的基础工业的发展,不可避免地会导致环境破坏。加强农村生态文明建设的城市化创造必要的条件和长期的农业发展,以及整体社会经济发展的一个重要组成部分。农村环境保护是农业的生存和发展的先决条件,以及重大事件影响国民经济和人们的生计。环境影响人类社会,经济,和文化。在农村生态环境和可持续发展,良好的生态环境是至关重要的。任何发展都是不可能没有一个健康的环境。加强农村环境保护立法,目前需要嵌入环境保护的概念在脑海深处的农村居民在法律的基本水平,了解环境保护的重要性和紧迫性。与此同时,传统农村社会资本继续施加重大影响。因此,为了满足现代化的内在要求,必须改变传统的农村社会资本。转换可以从以下三个方面:(1)增加良性的传统社会资本,(2)抑制坏传统社会资本的影响,和(3)糟糕的传统社会资本。 A market economy is a legal economy. Under the condition of a socialist market economy, protecting and improving the rural ecological environment and improving the rural ecological environment’s quality must rely on the environmental legal system. The evaluation model of rural ecological environment governance quality constructed in this paper is shown in Figure1。

一方面,需要不断寻找相关方法适应国情根据特定条件的过程中利用农村生态环境;另一方面,我们必须广泛学习好的管理经验并结合研究,发现,并将其转换使它适合农村生态环境的管理。为了改善农村环境保护,我们必须完善和改进现有法律法规,以反映不同地区的不同特点和情况;开发一个更全面的环境法律体系,加强环境污染预防和惩罚。加强农村环境治理从生态文明的角度来看,我们必须坚持绿色发展理念,不断促进农业绿化,加强绿色科技研究和开发,促进农业模型转换,加强农村生态文明建设,注重生态权益。农村环境保护和治理,相反,从行政管理是不可分割的,所以必须建立一个全面的环境保护和治理系统从上到下。确定环境保护系统可以成为相对独立于政府的行政管理体制。政府批准的环境保护部门有权独立行动的范围内适用的规则和法律,和上级环保部门有权力和责任直接监督下环境保护部门。

有许多力量在农村生态环境治理的过程中,导致多中心治理结构。我们将一起工作来创建一个生态环境优美通过这些力量的共同努力。政府、非政府力量,和非政府组织占大多数的这些力量。基层组织的自治是强调多中心治理。一般来说,我们必须首先提高非政府组织水平为了加强建设。我们应该能够清楚地看到自己的优缺点,逐步减少对政府的依赖。第二,应该改进政府对非政府组织的管理。目前,加强农村环境保护的立法,我们可以从以下三个方面:(1)适时修改环境保护的基本法,(2)明确规定农民和相关概念的基本环境权利在宪法的乡村环境,和(3)制定和完善其他法律法规和规则与农村环境的保护。为了预防和控制农村地区的生态环境,实现可持续发展在农村地区,政府必须改变传统的行政干预的作用,充分利用经济手段和激励手段,并使生产和消费发展的方式更有利于环境保护。领导的政府的生态文明建设,农民为主体的生态文明建设,必须站在整体的高度和生态文明融入农村基础设施建设的各个方面。

3.3。建设农村生态环境治理基于决策树的质量评价模型

生态管理的质量评估是指评估某一地区的生态环境质量,使用适当的方法根据所选择的指标体系和质量标准。决策树是一个树结构。也叫因为它的形状像一棵树,可以帮助用户做出决策。类似于流程图,每个树的叶节点代表一个类别,nonleaf节点表示一个测试在一个属性,和每个分支代表一个测试的输出结果。在决策树从根指向最低的叶子节点,中间每个nonleaf节点对应一个noncategory属性,和决策树的分支代表这个属性的值。决策树的C5.0算法是一种改进的决策树构造算法基于C4.5算法。构造决策树的概念是一致的与C4.5算法,但它与C4.5算法相比有许多改进。整个方法是解决一个大的二次规划问题在所有训练样本一次并同时将其分类。这个方法很简单的想法,但有许多变量用于解决优化问题的过程中,和适用的计算复杂度太高。分解主要实现multicategory分类通过构造多个2-category subclassifiers,包括一对一分类、一对一分类,和决策树分类。 The simulation process of this paper is shown in Figure2。

农村自然环境治理的评价参数分为盖茨,确保完美的分析逻辑;即逻辑门的术语分析方法旨在表达评价农村自然环境要素之间的关系和后续治理手段的不连续性。对于非线性情况下,非线性映射可以将原始数据转换为一个高维特征空间,在线性支持向量机可以设计和内积操作可以使用原始空间的函数实现的。摘要信息增益率是用来选择属性的信息增益率。从分裂属性,属性信息增益与高于平均水平是首次发现,然后,选择最高的获得率。修剪能完成连续属性的离散化和过程在建树过程中默认的数据。样本类内相似性最大化的原则同时最小化样本类之间的相似性用于集群和组样本。同时,它表明形成了一组对象。然而,物体在一个集群中有高度的相似性,但不同于其他集群。每个集群可以被认为是一个对象类,可以通过分析每个集群和规则。

假设内核函数 使用原始数据映射到高维特征空间,然后内核函数的特征空间是什么

相应的决策函数

不同的核函数可以构造不同类型的输入空间的非线性决定表面。信息熵的减少价值分裂后,当它不分可以被看作是“纯洁”的改进带来的属性的使用划分的数据量,这叫做信息增益。属性的值是

所有样本的值在属性被表示为 ;然后,

信息增益率 在哪里的内在价值 。可能的值的属性 ,越大和获得率越小。

内核参数对模型精度也很重要。内核是原始的映射函数非线性样本在高维特征空间。实际上,内核参数隐式的变化改变了映射函数,从而改变的子空间分布的复杂性决定了最大尺寸的样本数据,这也决定了super-optimal分类的最小经验误差表面可以实现。有一个固有偏见的信息增益度规,这有利于更多的值的属性。一个极端的例子,如果一个属性是时间,将会有大量的价值观,和太多的属性值将把训练样本分成一个很小的空间。可以完全预测培训的目标属性数据在一个单一的时间属性,所以这次属性可能有很高的信息增益。信息增益值代表了样本集纯度指数。C4.5算法并不直接选择最高的属性增益率划分,但首先发现属性的信息增益高于平均水平最高的分裂属性,然后选择属性获得率。在评估农村生态环境的综合情况,环境保护因素可以简单地视为各种参数向量;每个参数表示一个逻辑因素,所有逻辑因素可以共同构造一个逻辑的身体。 In this paper, the biological abundance index, vegetation cover index, water network density index, land degradation index, and pollution load index are selected to construct a comprehensive evaluation index system of ecological environment quality.

假设污染物浓度满足 ,它的分指数

当污染物浓度 ,选择分 和 确定一个线性函数。它的指数是

给出一个实例,它属于类的概率是

然后,样本集的类别信息熵是

应用预测函数分类时,加权投票是用来确定预测实例的类别归属:

其中, 在哪里合适的弱分类器的错误率吗和 弱分类器的重量吗在迭代,每个预测函数的重量是由相应的决策树的重量。

在培训过程中,该算法可以把一个训练样本的属性特征或少量的训练样本作为整个数据样本的属性特征和使用此功能的参考标准数据集分类。我们称之为“过度拟合。“修剪,顾名思义,就是切断不可靠的分支。通常,统计测量用于修剪。修剪是用来解决问题的“过度拟合”的过程中,模型的训练。修剪之后,决策树分类的效率提高,正确的决策树分类的可靠性也得到了改善。数据集是有效的基于属性值排序,然后是数据集动态阈值除以不同。如果输出变化,那么一个封闭的价值决定。两个实际值的中点通常被认为是一个封闭的价值。然后,把样品分成子集,每个子集包含所有的样品。 Gains and gain ratios are calculated after all possible closed values have been found. Each attribute will have two values: less than or equal to the closed value and greater than or equal to the closed value. More branches and more detailed classification in the data set process cannot represent the high quality of the decision tree model, which may lead to some self-characteristics of the training data set being applied to all data, resulting in deviation in actual prediction. Traditional rural ecological environment governance methods are ineffective due to the high dispersion of characteristic vectors across all rural natural environments, which leads to a lack of overall hierarchy and logical structure compactness. This paper introduces the static tower logic analysis structure with the static eigenvector as the core to avoid this problem. The training sample set is created using the C5.0 algorithm and the sample point data and segmentation vector are collected. Then, based on the training sample set, a rule set is created, and decision tree classification is performed using the decision tree rule set.

4所示。结果分析和讨论

摘要Weka,一个开源平台,用作实验环境,农村环境治理质量的特定数据用于许多实验。在本节中,结合生态环境质量评价的五级标准,采用区间插值法插入30样本集,分别,180年共有180个训练样本集和验证数据集是由类似的方法生成的。最后,验证样本集的训练样本集和规范化。通过分析大量的数据集,一个新的空气质量分类规则的形式描述二叉树。当面对新数据,分类结果可以根据决策树模型。图3是一个比较图的建模时间不同的算法。

建模时间反映了算法的效率,缩短建模时间,提高算法的效率。从图可以看出3,该算法的建模时间明显低于其他两种算法,表明该算法的效率很高。选择评价指标的分级标准如表所示1。

自然环境治理的分散元素是一个重要的指标来量化自然环境治理措施的针对性和有效性。色散越低,越高的针对性和有效性的措施。离散程度不同的农村生态环境治理策略进行比较,结果如图所示4。

从图中的数据4可以看到,它的分散治理措施本文显然低于其他方法。本文模型在数据处理中得到了极大的改进,处理速度和预测精度。一个十倍交叉验证方法是用于验证该算法的精度和召回。描述的方法如下:将数据集划分为十个相等的部分,然后需要9个训练数据和测试数据的其他,和测试每个分类的精度和召回。最后,把这十个结果的平均值作为该算法的分类精度和召回结果。召回率的算法如图5。算法的分类精度图所示5。

从图可以看出6的分类精度和召回率决策树算法在本文中是最高的。摘要质量评价方法分类精度可以达到96.82%,召回率最高可以达到96.63%。摘要迭代训练样本集训练和培训结果验证的验证样本集。结果如表所示2。

可以看出,该方法的评价结果是严格的,它可以准确地反映每个索引的情况,反映了农村生态环境治理质量的现状。本文模型分析历史数据与明确的结果,查找数据的特性,并根据这些预测新数据结果。不同的生态环境质量的预测结果模型如图7。

信息增益的值是减少属性的内在信息,属性信息增益率最大的是选择分裂属性,避免在某些情况下属性偏差的问题。该算法收敛速度快,精度高,弥补了传统方法的主观性,这使得它容易忽视或过分强调的作用主要污染指标在评估生态环境的质量。此外,该模型可以评价各区域的生态环境质量,使预测结果更接近现实。

5。结论

人们越来越关注自己的生活环境,他们的生活质量提高了。农村环境保护,相反,对国家的经济和社会发展至关重要。农村地区人民长期忽视加剧了农村生态环境问题,导致许多事故和危机,损害了国家和农村地区的长期发展。我们只能找到有效解决中国农村环境问题完全面对现状,分析原因和基本因素导致其恶化,和促进新农村建设的发展更加文明、健康的方向发展。本文分析和探讨了农村生态环境治理的对策和观点的相关工作,基于多中心治理的基本理论,污染和治理的实际情况在当前农村生态环境建设。同时,本文提出了一种评价方法的基础上,讨论常见的空气质量评价方法。同时,决策树算法是用来评估六个污染参数,目前具有最大的对空气质量的影响,产生一个精确的评价模型与明确的分类规则。开展本文的几个实验,以验证模型的各个方面的性能。结果表明,本文的质量评价方法的分类精度为96.82%,召回率为96.63%。农村生态环境治理的有效性和实用性质量评价方法提出了进一步证实了这一实验结果,表明该方法是可行的。 However, given my limited time and knowledge, there are still many issues to be resolved in the algorithm research process, allowing the research to be improved further. This paper will then investigate a more efficient method of discretizing continuous attributes and select a classification algorithm that is better suited for large data sets.

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了青年社会科学和人性的基础,中国教育部“研究行动逻辑和机制创新农村生态合作治理在农村振兴战略”(没有。20 yjc810016),江苏社会科学的基础,“农民集体行动研究和农村生态合作治理基于利益博弈”(没有。18 zzb006)。