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融合用户信任及遗忘机制的社交网络传播预测模型
被引量：
4
1
作者
卢新元
胡智慧
易亚琦
《现代情报》
CSSCI
2020年第7期52-62,共11页
[目的/意义]研究在线社交网络中信息的传播模型与演化规律,对于预测微博话题传播的规模与效率有重要参考意义。[方法/过程]从信息传播网络的三大要素出发,基于传统传播模型,构建融合用户信任机制与遗忘机制的社交网络传播预测模型,通过M...
[目的/意义]研究在线社交网络中信息的传播模型与演化规律,对于预测微博话题传播的规模与效率有重要参考意义。[方法/过程]从信息传播网络的三大要素出发,基于传统传播模型,构建融合用户信任机制与遗忘机制的社交网络传播预测模型,通过Matlab仿真对模型进行稳态分析及演化分析,最后爬取微博中热门话题的相关数据对模型的预测效果进行验证。[结果/结论]用户、信息和媒体的不同特征因素对信息的传播过程产生不同的影响,考虑了用户信任与遗忘机制的模型预测效果相比传统模型更好,更加符合实际情况,为信息的趋势预测提供了重要依据,也为微博的监控与管理提供一定的建议。
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关键词
用户信任
遗忘机制
传播预测模型
社交网络
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职称材料
基于非马尔可夫传播模型和马尔可夫传播模型的流行病预测
2
作者
吴荐钊
葛伦
管曙光
《华东师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期124-136,共13页
非马尔可夫传播模型和马尔可夫传播模型是两种常见的传染病传播模型,二者的本质区别在于传播过程是否依赖历史动力学状态.尽管有研究揭示了二者在一定条件下可以相互等价,但对于它们在真实流行病传播中的预测准确性还缺乏足够的认识.基...
非马尔可夫传播模型和马尔可夫传播模型是两种常见的传染病传播模型,二者的本质区别在于传播过程是否依赖历史动力学状态.尽管有研究揭示了二者在一定条件下可以相互等价,但对于它们在真实流行病传播中的预测准确性还缺乏足够的认识.基于SHIJR(susceptible,hidden,infected,confirmed,removed)模型,比较和分析了非马尔可夫传播模型和马尔可夫传播模型对COVID-19(coronavirus disease 2019)疫情态势的预测能力.假设系统处于均匀混合模式,可将非马尔可夫模型中状态转变的时间分布转化为马尔可夫模型中的相应转变速率,进而可以分别模拟出两种模型下的最优传播参数.模拟结果显示,非马尔可夫模型模拟出的参数更符合实证结果,而且短期和长期预测效果更理想.这一工作填补了这两种传播模型之间预测性比较这一领域的空白,有助于进一步认识和理解这两种模型的预测能力及适用条件.
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关键词
流行病
传播
非马尔可夫特性
传播预测模型
疫情态势
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职称材料
基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
被引量：
2
3
作者
徐韧
李君宇
+3 位作者
周明
刘林波
张志富
黄其柏
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第10期1833-1843,共11页
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优...
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。
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关键词
多翼离心风机
变权重
基于变权重粒子群优化算法的反向
传播
神经网络风机性能
预测
模型
白鲸优化算法
基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法
预测
模型
风机全压
风机效率
风机噪声
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职称材料
题名
融合用户信任及遗忘机制的社交网络传播预测模型
被引量：
4
1
作者
卢新元
胡智慧
易亚琦
机构
华中师范大学信息管理学院
湖北省电子商务研究中心
出处
《现代情报》
CSSCI
2020年第7期52-62,共11页
基金
国家社会科学基金面上项目“用户消极使用行为对社交网络平台的作用机理及管理策略研究”(项目编号:19BGL267)。
文摘
[目的/意义]研究在线社交网络中信息的传播模型与演化规律,对于预测微博话题传播的规模与效率有重要参考意义。[方法/过程]从信息传播网络的三大要素出发,基于传统传播模型,构建融合用户信任机制与遗忘机制的社交网络传播预测模型,通过Matlab仿真对模型进行稳态分析及演化分析,最后爬取微博中热门话题的相关数据对模型的预测效果进行验证。[结果/结论]用户、信息和媒体的不同特征因素对信息的传播过程产生不同的影响,考虑了用户信任与遗忘机制的模型预测效果相比传统模型更好,更加符合实际情况,为信息的趋势预测提供了重要依据,也为微博的监控与管理提供一定的建议。
关键词
用户信任
遗忘机制
传播预测模型
社交网络
Keywords
user trust
forgetting mechanism
communication prediction model
social network
分类号
G206 [文化科学—传播学]
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职称材料
题名
基于非马尔可夫传播模型和马尔可夫传播模型的流行病预测
2
作者
吴荐钊
葛伦
管曙光
机构
华东师范大学物理与电子科学学院
出处
《华东师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期124-136,共13页
基金
国家自然科学基金(12231012,11975099)。
文摘
非马尔可夫传播模型和马尔可夫传播模型是两种常见的传染病传播模型,二者的本质区别在于传播过程是否依赖历史动力学状态.尽管有研究揭示了二者在一定条件下可以相互等价,但对于它们在真实流行病传播中的预测准确性还缺乏足够的认识.基于SHIJR(susceptible,hidden,infected,confirmed,removed)模型,比较和分析了非马尔可夫传播模型和马尔可夫传播模型对COVID-19(coronavirus disease 2019)疫情态势的预测能力.假设系统处于均匀混合模式,可将非马尔可夫模型中状态转变的时间分布转化为马尔可夫模型中的相应转变速率,进而可以分别模拟出两种模型下的最优传播参数.模拟结果显示,非马尔可夫模型模拟出的参数更符合实证结果,而且短期和长期预测效果更理想.这一工作填补了这两种传播模型之间预测性比较这一领域的空白,有助于进一步认识和理解这两种模型的预测能力及适用条件.
关键词
流行病
传播
非马尔可夫特性
传播预测模型
疫情态势
Keywords
epidemic spreading
non-Markov property
spreading prediction model
epidemic situation
分类号
O415 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
被引量：
2
3
作者
徐韧
李君宇
周明
刘林波
张志富
黄其柏
机构
华中科技大学机械科学与工程学院
法雷奥-华中科技大学振动与噪声联合实验室
法雷奥汽车空调湖北有限公司
海南大学机电工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第10期1833-1843,共11页
基金
广西科技重大专项(桂科AA22068060-6,桂科AA23062073-3)。
文摘
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。
关键词
多翼离心风机
变权重
基于变权重粒子群优化算法的反向
传播
神经网络风机性能
预测
模型
白鲸优化算法
基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法
预测
模型
风机全压
风机效率
风机噪声
Keywords
multi-blade centrifugal fan
variable weight
back-propagation neural network fan performance prediction model based on variable weight particle swarm optimization algorithm(WPSO-BP)
beluga whale optimization(BWO)
multi-objective beluga whale optimization algorithm based on logistic chaos initialization(L-MBWO)
prediction model
fan total pressure
fan efficiency
fan noise
分类号
TH432 [机械工程—机械制造及自动化]
U463.851 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合用户信任及遗忘机制的社交网络传播预测模型
卢新元
胡智慧
易亚琦
《现代情报》
CSSCI
2020
4
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职称材料
2
基于非马尔可夫传播模型和马尔可夫传播模型的流行病预测
吴荐钊
葛伦
管曙光
《华东师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
徐韧
李君宇
周明
刘林波
张志富
黄其柏
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
2
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职称材料
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