基于粒子群优化机器学习模型的水面蒸发量估算模型研究

水面蒸发是估算区域水资源平衡的重要参数之一,实测的蒸发皿蒸发量(E_pan)是重要的水温变量,为找出估算区域的E_pan最优模型,以江西省为研究区域,基于极限学习机(ELM)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、BP神经网络4种机器学习模型,以粒子群算法(PSO)为基础建立了4种优化模型,对不同站点E_pan进行了估算,结果表明：在日值、月值估算中,PSO-RF模型精度最高,其在不同时期的相对误差最低,在3—10月及全年的相对误差在4.1%～4.4%,同时在不同训练及预测组合下,该模型均能保持较高的精度。     

政府购买农村留守儿童家庭教育服务机制研究

随着我国城市化进程的不断加快,大量农村劳动力外出务工,导致农村留守儿童的家庭教育缺失问题日趋严重。家庭是社会的细胞,家庭教育在孩子的性格完善、价值观培养等过程中起到关键作用,它关乎着民族的发展和未来。通过政府购买家庭教育服务的模式可以有效缓解目前农村留守儿童家庭教育的供求矛盾,缩小城乡教育差距。本文作者通过对我国目前政府购买家庭教育的政策和实践分析,基于我国留守儿童发展现状,参考国内外经验,探究了符合我国国情的政府购买农村留守儿童家庭教育服务的运行机制。