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基于EMD-GWO-LSTM模型的新疆标准化降水蒸散指数预测方法研究 被引量：2
1
作者 许超杰 窦燕 孟琪琳 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期527-539,共13页
干旱预测一直是干旱研究领域的重大挑战,提高干旱预测的准确性是解决干旱问题的关键。基于1961—2019年新疆34个气象站点月降水和月平均气温数据,计算得到标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPE... 干旱预测一直是干旱研究领域的重大挑战,提高干旱预测的准确性是解决干旱问题的关键。基于1961—2019年新疆34个气象站点月降水和月平均气温数据,计算得到标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI),对新疆气象干湿变化进行分析,提出一种经验模态分解方法(empirical mode decomposition,EMD)-灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)-长短期神经网络(long short-term memory network,LSTM)的数据分解型干旱组合预测模型进行预测,并进行模型性能评价。结果表明:(1)干旱周期性变化整体呈现平稳且周期长的特点;(2)EMD能够有效优化数据的平稳性,GWO优化预测模型参数,组合模型的预测精度相较于单一预测模型有明显提高;(3)4个预测模型结果精度由高到低的排序为:EMD-GWO-LSTM、GWO-LSTM、GWO-支持向量回归(Support Vactor Regression,SVR)、LSTM,拟合优度分别为0.972、0.939、0.862、0.830,EMD-GWO-LSTM组合预测模型的预测精度优于其余3个预测模型。EMD-GWO-LSTM组合模型可有效提高气象干旱的预测精度,为新疆地区气象干旱预报及抗旱减灾工作提供了新的方法手段。 展开更多
关键词 EMD-GWO-LSTM模型 标准化降水蒸散指数 干旱预测 新疆
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数字经济空间关联与区域经济增长——来自中国省域层面的经验证据
2
作者 李磊 袁世昌 《新疆财经大学学报》 2024年第3期28-39,共12页
文章通过构建有向加权的空间关联网络刻画省域间数字经济空间关联关系,实证检验网络节点特征对区域经济增长的影响。研究发现:2013—2021年,我国数字经济整体发展水平显著提升,但区域间发展差异突出。我国省际数字经济空间关联网络的通... 文章通过构建有向加权的空间关联网络刻画省域间数字经济空间关联关系,实证检验网络节点特征对区域经济增长的影响。研究发现:2013—2021年,我国数字经济整体发展水平显著提升,但区域间发展差异突出。我国省际数字经济空间关联网络的通达性不强,呈现地理聚集性,具有典型的“核心-边缘”特征,由东部发达地区构成的净受益板块对数字资源的“虹吸效应”明显。此外,网络中节点地位的差异性明显,具有明显的层级分化特征,节点地区有向转变中心性和控制力对区域经济增长有显著的正向影响,说明数字经济产生的区域联动效应和关联溢出效应对提升经济发展水平具有重要的驱动作用。 展开更多
关键词 数字经济 空间关联 有向加权网络 社会网络分析 经济增长
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低碳城市建设对绿色全要素碳生产率的影响——基于低碳试点政策的研究
3
作者 徐宗文 克甝 《上海节能》 2024年第4期558-567,共10页
为准确评估低碳城市试点建设的绿色全要素碳生产率提升效应,将低碳城市作为研究对象,基于2003-2022年中国277个城市的面板数据,使用多期双重差分模型实证检验低碳城市建设对绿色全要素碳生产率的影响效应及其作用机制。结果显示,与非试... 为准确评估低碳城市试点建设的绿色全要素碳生产率提升效应,将低碳城市作为研究对象,基于2003-2022年中国277个城市的面板数据,使用多期双重差分模型实证检验低碳城市建设对绿色全要素碳生产率的影响效应及其作用机制。结果显示,与非试点城市相比,低碳试点政策能显著促进城市绿色全要素碳生产率提升。机制分析表明,低碳试点可以通过优化产业结构及产业技术创新促进绿色全要素碳生产率提升,且经过一系列稳健性检验后,上述结论依然成立。 展开更多
关键词 低碳城市建设 绿色全要素碳生产率 产业升级 产业技术创新
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基于耦合网络的舆情观点演化机制分析
4
作者 刘继 郭一凡 《情报杂志》 北大核心 2025年第2期136-143,182,共9页
[研究目的]在互联网时代,舆情观点演化并非局限于单一网络环境,而是在多个网络环境交织互动中协同演进。分析舆情观点在耦合网络中的演化机制,对提升舆情治理能力具有重要意义。[研究方法]根据社交网络结构特点设计了线上网络为BA无标... [研究目的]在互联网时代,舆情观点演化并非局限于单一网络环境,而是在多个网络环境交织互动中协同演进。分析舆情观点在耦合网络中的演化机制,对提升舆情治理能力具有重要意义。[研究方法]根据社交网络结构特点设计了线上网络为BA无标度网络,线下网络为WS小世界网络的线上线下耦合网络架构。结合影响力与Deffuant模型构建线上观点演化模型,结合影响力和沉默螺旋理论构建线下观点演化模型,基于用户倾向程度构建层间观点演化模型。[研究结果/结论]通过模型参数配置并进行仿真实验,对不同参数配置下的观点演化进行分析。研究结果表明,所构建的观点演化模型能更好地反映线上线下耦合网络中舆情观点演化的复杂特性,为网络舆情演化分析提供有力支持。 展开更多
关键词 耦合网络 网络舆情 舆情观点 舆情监控 演化机制 Deffuant模型
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基于网格近邻优化的密度峰值聚类算法 被引量：2
5
作者 刘继 杨金瑞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期1058-1063,共6页
密度峰值聚类(DPC)将数据样本点的局部密度和相对距离进行结合,能对任意形状数据集进行聚类处理,但密度峰值聚类算法存在主观选择截断距离、简单分配策略和较高时间复杂度等问题。为此,提出了一种基于网格近邻优化的密度峰值聚类算法(KG... 密度峰值聚类(DPC)将数据样本点的局部密度和相对距离进行结合,能对任意形状数据集进行聚类处理,但密度峰值聚类算法存在主观选择截断距离、简单分配策略和较高时间复杂度等问题。为此,提出了一种基于网格近邻优化的密度峰值聚类算法(KG-DPC算法)。首先对数据空间进行网格化,减少了样本数据点之间距离的计算量;在计算局部密度时不仅考虑了网格自身的密度值,而且考虑了周围k个近邻的网格密度值,降低了主观选择截断距离对聚类结果的影响,提高了聚类准确率,设定网格密度阈值,保证了聚类结果的稳定性。通过实验结果表明,KG-DPC算法比DBSCAN、DPC和SDPC算法在聚类准确率上有很大提升,在聚类平均消耗时间上DPC、SNN-DPC和DPC-NN算法分别降低38%、44%和44%。在保证基本聚类准确率的基础上,KG-DPC算法在聚类效率上有特定优势。 展开更多
关键词 密度峰值聚类 密度阈值 网格 近邻优化
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基于SimCSE和BERT混合模型的短文本情感分类
6
作者 刘继 李帅文 《计算机仿真》 2024年第5期348-352,435,共6页
为了解决BERT模型训练效果受到文本向量存在的各向异性问题,将对比学习(SimCSE)和BERT结合起来构建模型(SimCSE-BERT),分类器不但通过对比学习思想扩充了训练数据量,还可基于SimCSE模型获得“对齐”和“均匀性”俱佳的文本向量去优化基... 为了解决BERT模型训练效果受到文本向量存在的各向异性问题,将对比学习(SimCSE)和BERT结合起来构建模型(SimCSE-BERT),分类器不但通过对比学习思想扩充了训练数据量,还可基于SimCSE模型获得“对齐”和“均匀性”俱佳的文本向量去优化基础BERT模型以提高分类效果。实验结果表明,与基础BERT模型相比,混合模型的准确率在外卖、携程酒店和淘宝数据集上分别提升0.562、0.584和0.734个百分点。该模型在短文本情感分类数据集上的分类效果有明显提升,并且具有良好的泛化能力。 展开更多
关键词 情感分类 混合模型 文本向量
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耦合协调度模型的修正与改进 被引量：1
7
作者 范东军 克甝 曹润民 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第22期41-46,共6页
随着社会科学研究的不断深入,耦合协调度模型成为研究区域协调发展程度的重要评价工具,但伴随着模型的广泛应用,耦合协调度模型的问题也逐渐显露。为了提高耦合协调度模型的区分度,解决传统模型中的计算边界问题,正确反映耦合协调的本... 随着社会科学研究的不断深入,耦合协调度模型成为研究区域协调发展程度的重要评价工具,但伴随着模型的广泛应用,耦合协调度模型的问题也逐渐显露。为了提高耦合协调度模型的区分度,解决传统模型中的计算边界问题,正确反映耦合协调的本质含义,文章基于耦合协调度的内涵,构建了改进的耦合协调度模型;并提出应以等概率进行耦合协调度分级,通过核密度估计及蒙特卡洛方法进行了分级表的改进。新的分级表纠正了传统分级表中存在的耦合协调等级变化更稳定的判断偏误,考虑了不同系统个数下的耦合协调度的概率分布。通过实证对比发现,改进的耦合协调度模型及分级表较传统模型及分级表更适合于社会科学领域的耦合协调评价。 展开更多
关键词 耦合协调度 核密度估计 蒙特卡洛方法 模型改进
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基于MWST-CS-K2算法的贝叶斯网络结构学习 被引量：1
8
作者 刘继 熊月霞 李磊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第1期160-164,171,共6页
针对K2算法依赖最大父节点数和节点顺序的不足,提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法(MWST-CS-K2)。该算法先通过构造最大支撑树(MWST)得到最大父节点数;再利用变量间的关联度和更新系数对加边、减边和反转边进行规则设定,通过改进... 针对K2算法依赖最大父节点数和节点顺序的不足,提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法(MWST-CS-K2)。该算法先通过构造最大支撑树(MWST)得到最大父节点数;再利用变量间的关联度和更新系数对加边、减边和反转边进行规则设定,通过改进的布谷鸟算法对鸟巢位置进行寻优,应用广度优先搜索策略搜索遍历得到节点顺序;最后将最大父节点数和节点顺序作为K2算法的输入搜索得到最终网络。实验表明,所提出的MWST-CS-K2算法在标准的ASIA、SACHS和CHILD网络数据测试中的平均正确边比率分别达到了97.3%、87.7%和95.6%,学习效果优于其他对比算法,获得的网络结构和标准的网络结构最为相似。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 布谷鸟算法 K2算法 最大支撑树
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基于圈结构的LPANNI优化算法 被引量：1
9
作者 刘继 贾芳弟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第9期2717-2722,2744,共7页
针对重叠社区发现准确率提升问题,提出了一种基于圈结构的LPANNI优化算法CLPANNI(cycle label propagation algorithm with neighbor node influence)。该算法通过挖掘节点的最小圈信息,依据圈比指标衡量节点的重要性并按升序进行标签更... 针对重叠社区发现准确率提升问题,提出了一种基于圈结构的LPANNI优化算法CLPANNI(cycle label propagation algorithm with neighbor node influence)。该算法通过挖掘节点的最小圈信息,依据圈比指标衡量节点的重要性并按升序进行标签更新,增加了标签传播过程的稳定性,按照邻居节点影响力大小加权接收邻居节点传递的标签。与四种基准算法在NMI_LFK、NMI_MGH、M^(OV)指标下进行测试比较,CLPANNI算法在社区发现准确率方面表现较好。实验结果表明,该算法能够有效探测网络重叠社团结构,发现网络的紧密子团,识别的社团分布与真实网络结构更为接近。 展开更多
关键词 复杂网络 圈结构 标签传播算法 重叠社区发现
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基于边聚合的图卷积神经网络节点分类
10
作者 曹锦 刘继 《信息技术与信息化》 2023年第4期21-25,共5页
随着图网络和深度学习技术的发展,如何在图上构建深度学习模型近些年受到研究者的广泛重视。图卷积神经网络能够有效地学习图的语义信息和提取网络结构信息,在节点分类任务上取得了一定的效果,但如何更全面地利用图中丰富的语义信息,使... 随着图网络和深度学习技术的发展,如何在图上构建深度学习模型近些年受到研究者的广泛重视。图卷积神经网络能够有效地学习图的语义信息和提取网络结构信息,在节点分类任务上取得了一定的效果,但如何更全面地利用图中丰富的语义信息,使节点划分的结果更为准确仍面临着挑战。针对以上问题,提出了基于聚合过程的图卷积神经网络(aggregate graph convolution neural network,AGGCN)。通过设计聚合过程将边的信息经聚合方法汇聚至节点上,在后续进行图卷积时能更充分地利用图本身所包含的丰富语义信息,生成更为合理的节点语义表示。在三个公开的引文网络数据集上将AGGCN与五种基准方法进行了实验对比分析,实验结果验证了AGGCN的有效性,表明AGGCN能更加全面地利用图的语义信息提升节点分类的效果。 展开更多
关键词 图 深度学习 图卷积神经网络 聚合 节点分类
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