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基于贝叶斯优化支持向量回归的煤自燃温度预测模型 被引量:1
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作者 杨海燕 胡新成 +1 位作者 蔡佳文 余照阳 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期36-43,51,共9页
针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标... 针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标气体数据进行收集与处理。利用Spearman相关性分析选择与煤温相关性较强的指标气体并分析指标气体生成量间的共线性;对选择的指标气体进行主成分分析,解决多重共线性问题的同时降低维数;采用5折交叉验证方法划分训练集和测试集,通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和判定系数(R^(2))指标,对BO-SVR模型的性能与SVR、粒子群优化SVR(PSO-SVR)和遗传算法优化SVR(GA-SVR)模型进行定量评价。结果表明,BO-SVR模型的MAE较其他3种模型分别降低了74.2%,36.7%和10.2%,RMSE分别降低了71.9%,33.3%和11.4%,R^(2)达0.9885,高于其他模型。选取山西煤炭进出口集团河曲旧县露天煤业有限公司的烟煤煤样开展平行试验,BO-SVR模型在新数据集上的MAE为4.9279℃,RMSE为6.4899℃,R^(2)达0.9853,与原数据集预测结果保持高度一致性。表明BO-SVR模型具有较好的泛化性、预测精度和鲁棒性,有助于提高预测煤自燃温度的准确性。 展开更多
关键词 煤自燃 贝叶斯优化 支持向量回归 指标气体 预测模型
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基于优化支持向量回归机的气浮单元水质预测模型 被引量:1
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作者 陈霖 晏欣 +4 位作者 唐智和 冉照宽 李斌莲 栾辉 陈春茂 《工业水处理》 北大核心 2025年第5期157-165,共9页
为解决炼化污水处理系统气浮单元出水水质获取时滞严重的问题,构建了基于支持向量回归机(SVR)的气浮单元水质预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)、斯皮尔曼相关系数(SCC)以及平均影响值算法(MIV)对模型输入参数进行降维,在此基础上利用... 为解决炼化污水处理系统气浮单元出水水质获取时滞严重的问题,构建了基于支持向量回归机(SVR)的气浮单元水质预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)、斯皮尔曼相关系数(SCC)以及平均影响值算法(MIV)对模型输入参数进行降维,在此基础上利用交叉验证算法(K-CV)和网格搜索算法(GSA)对模型进行参数优化。结果表明,气浮单元出水COD和进水NH_(3)-N相关性最强,去除冗余变量,将NH_(3)-N作为模型输入可以有效提升模型预测精度。当惩罚因子c趋近于1,核函数参数g趋近于2000时,模型预测均方误差(MSE)最小(MSE=0.00067),预测精度最高;优化后SVR模型决定系数(R^(2))和相关性系数(r)分别为0.69和0.85,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.05,预测精度远高于传统SVR和经典BP-ANN模型。现场验证结果表明该模型能实现对气浮单元出水水质的有效预测,平均百分比误差<5%,预测时间<1 min,极大程度提高了水质数据的时效性。 展开更多
关键词 炼化企业 污水处理系统 气浮单元 支持向量回归 水质预测模型
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旅游消费对区域居民收入差距的影响研究——采用面板数据回归模型 被引量:3
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作者 刘佳雪 谭小莉 《商业经济研究》 北大核心 2024年第18期176-179,共4页
本文基于面板数据回归模型,探讨旅游消费对区域居民收入差距的影响。文章基于文献研究法、实证研究法以及综合分析法开展本次研究。本研究提出了旅游消费对区域居民收入差距影响的理论模型,并设计了面板数据回归模型进行实证分析。在实... 本文基于面板数据回归模型,探讨旅游消费对区域居民收入差距的影响。文章基于文献研究法、实证研究法以及综合分析法开展本次研究。本研究提出了旅游消费对区域居民收入差距影响的理论模型,并设计了面板数据回归模型进行实证分析。在实证研究中,利用2018-2022年的面板数据,选取了涵盖旅游消费和区域居民收入差距相关的六个指标作为模型变量开展研究。研究结果显示,旅游消费对区域居民收入差距的影响存在显著性。得出结论:在推动旅游业发展的同时,应强化对区域居民收入分配的关注,采取相应的政策措施,以缩小区域居民收入差距,实现可持续和均衡发展。 展开更多
关键词 旅游消费 区域居民收入差距 面板数据回归模型
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机车前端薄壁吸能管仿真模型模糊参数的支持向量回归反求 被引量:1
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作者 许平 黄启 +3 位作者 邢杰 何家兴 徐凯 许拓 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期28-35,共8页
为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限... 为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 耐撞性 薄壁圆管 有限元模型 模糊参数反求 支持向量回归(SVR) 遗传算法
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基于逻辑回归和支持向量机耦合模型的滑坡易发性分析 被引量:13
5
作者 李成林 刘严松 +3 位作者 赖思翰 王地 何星慧 刘琦 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期75-86,共12页
滑坡灾害的发生具有累进性,进行滑坡易发性评价是防灾减灾的前提。以四川省旺苍县为例,使用频率比法判断12个滑坡影响因子的各分级区间滑坡敏感性,经波段集统计确定11个滑坡影响因子作为滑坡易发性评价因子,通过建立逻辑回归-支持向量机... 滑坡灾害的发生具有累进性,进行滑坡易发性评价是防灾减灾的前提。以四川省旺苍县为例,使用频率比法判断12个滑坡影响因子的各分级区间滑坡敏感性,经波段集统计确定11个滑坡影响因子作为滑坡易发性评价因子,通过建立逻辑回归-支持向量机(logistic regression-support vector machine,LR-SVM)耦合模型,搭建滑坡易发性评价体系,完成旺苍县滑坡易发性评价并进行模型精度比较。研究结果表明:逻辑回归-支持向量机耦合模型的评价指标结果均优于逻辑回归模型,易发性分区结果更合理,预测精度更高;在低易发区选取非滑坡点为提高滑坡易发性评价性能作用明显;研究区内道路、高程和NDVI对滑坡发育的敏感性较强;高易发区主要分布于低海拔的水系和道路两侧。 展开更多
关键词 滑坡易发性评价 逻辑回归 支持向量 耦合模型 旺苍县
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技术选择、产业结构升级与经济增长——基于半参数空间面板向量自回归模型的研究 被引量:18
6
作者 陈生明 张亚斌 陈晓玲 《经济经纬》 CSSCI 北大核心 2017年第5期87-92,共6页
利用1997—2013年31个省份的面板数据,通过构建半参数空间面板向量自回归模型(SSPVAR)及时空脉冲响应函数,实证检验我国技术选择、产业结构升级和经济增长之间的时空传导效应,并探讨对外开放度对三者的异质性影响。结果发现,技术选择、... 利用1997—2013年31个省份的面板数据,通过构建半参数空间面板向量自回归模型(SSPVAR)及时空脉冲响应函数,实证检验我国技术选择、产业结构升级和经济增长之间的时空传导效应,并探讨对外开放度对三者的异质性影响。结果发现,技术选择、产业结构升级及经济增长受到彼此的冲击后,大部分都呈现出正向的响应特征。其中,技术选择推进本省份及周边省份的产业结构升级,并在短期阻碍了经济增长,但长期内促进整体区域经济增长;产业结构升级不仅推进整体区域产业结构升级,还促进本省份及周边省份经济增长;经济中心的拉动效应较强且持久,经济增长会促进整个区域的技术选择、产业结构升级。此外,对外开放度对技术选择、产业结构升级的效应呈现出"N"形特征,对外开放度对经济增长的效应前期较为平稳,随后呈现出"倒U"形特征。 展开更多
关键词 技术选择 产业结构升级 经济增长 半参数面板空间向量自回归模型
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外部冲击对蔬菜价格波动的影响——基于面板向量自回归模型(PVAR)的实证分析 被引量:7
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作者 罗超平 李伟毅 翟琼 《中国蔬菜》 北大核心 2013年第05X期16-22,共7页
构建面板向量自回归模型(PVAR)的基础上,实证分析了外部冲击对蔬菜价格波动的影响,结果发现:除GDP增长率对蔬菜价格波动具有明显的冲击影响外,其他变量对蔬菜价格方差贡献都非常小,在1.5%~3.3%之间。同时,从变量冲击反应观察,当给蔬菜... 构建面板向量自回归模型(PVAR)的基础上,实证分析了外部冲击对蔬菜价格波动的影响,结果发现:除GDP增长率对蔬菜价格波动具有明显的冲击影响外,其他变量对蔬菜价格方差贡献都非常小,在1.5%~3.3%之间。同时,从变量冲击反应观察,当给蔬菜补贴LBT一标准差冲击,蔬菜价格LJG表现为负响应并在第3期达到最大;当给蔬菜成灾面积LCZ一标准差冲击,蔬菜价格LJG最初表现为负响应并在第3期转为正响应;当给GDP增长率一标准差冲击,蔬菜价格LJG表现为明显的正响应;当给城镇居民收入LCZSR一标准差冲击,蔬菜价格LJG表现为负响应。由此可见,蔬菜价格对外部冲击反应的效果并不理想,对部分外部冲击的反应存在明显的不合理的滞后性。健全蔬菜产业市场机制、提高蔬菜流通效率、保障蔬菜供需平衡等是抑制蔬菜价格剧烈波动的重要措施。 展开更多
关键词 蔬菜价格 外部冲击 面板向量自回归模型(PVAR)
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基于面板向量自回归模型高技术产业创新动态影响的研究 被引量:7
8
作者 魏洁云 江可申 《系统管理学报》 CSSCI 2014年第4期572-577,584,共7页
采用中国30省(市、区)1997-2010年高技术产业的面板数据,建立PVAR模型,研究不同技术来源与创新动态关系。通过使用正交脉冲响应函数和方差分解分离出自主研发、技术引进、购买国内技术和研发人员对创新影响水平。实证研究发现:①创... 采用中国30省(市、区)1997-2010年高技术产业的面板数据,建立PVAR模型,研究不同技术来源与创新动态关系。通过使用正交脉冲响应函数和方差分解分离出自主研发、技术引进、购买国内技术和研发人员对创新影响水平。实证研究发现:①创新产出、研发经费、国内技术和研发人员都会对创新产出产生促进作用;技术引进对创新产出先抑制后促进;②研发与技术引进之间存在替代关系,研发与购买国内技术之间存在同向互动关系;③研发人员对创新成果始终存在稳定的促进作用,其影响要滞后二期才达到最大。最后,提出针对性政策建议。 展开更多
关键词 研发 技术引进 购买国内技术 面板向量自回归模型 脉冲响应 方差分解
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中国财政政策、货币政策的就业效应——基于面板向量自回归模型的研究 被引量:14
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作者 牟俊霖 闫里鹏 《人口与经济》 CSSCI 北大核心 2017年第3期77-89,共13页
以中国省级面板数据为基础,采用面板向量自回归模型估计了财政政策、货币政策对中国就业与经济增长的影响,结果发现:第一,扩张性财政政策对城镇就业和经济增长都有很强的促进作用;第二,增加货币供给的扩张性货币政策对城镇就业的促进作... 以中国省级面板数据为基础,采用面板向量自回归模型估计了财政政策、货币政策对中国就业与经济增长的影响,结果发现:第一,扩张性财政政策对城镇就业和经济增长都有很强的促进作用;第二,增加货币供给的扩张性货币政策对城镇就业的促进作用有限,然而对经济增长有很强的促进作用;第三,降低利率的货币政策对城镇就业和经济增长的促进作用有限,并且要滞后两年才能显现出来。因此,为了促进就业增长,应当以扩张性的财政政策为主,同时辅之以增加货币供给的扩张性货币政策,以发挥其促进经济增长的作用,从而夯实就业增长的基础。鉴于利率对就业和经济增长的影响具有滞后性,应当保持利率政策的稳定性。 展开更多
关键词 财政政策 货币政策 就业 面板向量自回归模型
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经济增长、教育投入及反馈效应——基于面板向量自回归模型的研究 被引量:4
10
作者 浦小松 《现代教育管理》 CSSCI 北大核心 2017年第10期35-42,共8页
教育已经成为经济社会发展的一个重要因素。研究发现:教育投入、资本投入以及居民消费对经济增长均有显著影响,教育投入对经济增长的贡献为9%,滞后一期、二期、三期的人均GDP对其自身均有显著影响也说明了经济发展的系统性、连续性和惯... 教育已经成为经济社会发展的一个重要因素。研究发现:教育投入、资本投入以及居民消费对经济增长均有显著影响,教育投入对经济增长的贡献为9%,滞后一期、二期、三期的人均GDP对其自身均有显著影响也说明了经济发展的系统性、连续性和惯性。教育投入主要受到其自身的影响,经济增长对教育投入有显著影响,即经济增长对教育发展的正反馈效应。经济增长对资本投入和居民消费也具有正反馈效应,教育投入亦对资本投入和居民消费具有溢出效应,经济和教育均能够在自身发展的同时促进资本投入的增长。居民消费自身的发展具有显著的惯性,而且居民消费通过"家庭-企业"间的资本流动对资本投入有显著的促进作用,资本投入亦对居民消费具有显著的带动作用。 展开更多
关键词 教育投入 经济增长 C-D生产函数 面板向量自回归模型 脉冲响应 反馈效应
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基于灰色支持向量回归的起伏管线临界携液流速预测模型 被引量:1
11
作者 何鹏 韩建红 +4 位作者 丁鲁振 艾昕宇 梁裕如 由洋 卢雄 《西安石油大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期103-111,119,共10页
延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体... 延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体物性方程,采用最小压力梯度法结合均匀设计构建了临界携液流速样本数据集,同时采用灰色关联计算了样本标签权重,并将其引入支持向量回归算法,构建了临界携液流速的回归预测模型,随后利用网格寻优算法,通过采用K-CV(交叉验证)对模型中超参数进行了优化设计,最后采用延安气田现场运行数据进行了模型准确性验证。研究结果表明:管径大小对临界携液流速影响最大,其次为上坡倾角、含水率和运行压力,其他因素的影响差距相对较小,网格分段寻优对比遗传、粒子群算法在模型超参数优化上具有较强稳定性。该预测模型对延安气田内部采气管线的临界携液流速预测具有较强准确性,可对其积液预测和防治提供理论支撑。 展开更多
关键词 气液混输管线 临界携液流速 支持向量回归模型 起伏输气管线 均匀设计 全局优化算法
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地方政府债务与区域协调发展研究--基于半参数空间面板向量自回归模型的分析 被引量:1
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作者 温来成 徐磊 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2023年第6期12-26,共15页
地方政府债务在区域经济发展中扮演着重要角色,探讨地方政府债务的时空分布是否均衡、时空经济效应是否存在区域异质性,不仅有利于加强地方政府债务管理,也切合我国当下新型城镇化和区域协调的政策背景与发展方向。本文从地方政府债券... 地方政府债务在区域经济发展中扮演着重要角色,探讨地方政府债务的时空分布是否均衡、时空经济效应是否存在区域异质性,不仅有利于加强地方政府债务管理,也切合我国当下新型城镇化和区域协调的政策背景与发展方向。本文从地方政府债券发行实际出发,建立半参数空间面板向量自回归模型,分析增量和存量地方政府债务在时间和空间上的经济效应,并根据举债冲击的时空传导效应,讨论地方政府债务在区域协调发展中的作用。研究发现:地方政府债务时空分布和举债冲击在新增地方政府债务、基础设施存量和人民生活福利水平之间的时空传导效应的共同作用下,区域经济未能实现彼此协同促进、共同发展,区域经济协调发展任重而道远。在此基础上,本文提出改革地方政府债券发行额度分配制度、支持国家重点区域发展战略、关注区域债务风险等政策建议,以促进区域经济协调、可持续和高质量发展。 展开更多
关键词 地方政府债务 区域协调发展 半参数空间面板向量自回归模型
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全球流动性扩张如何影响通货膨胀?——基于面板向量自回归模型的实证研究
13
作者 张天顶 李汶骏 《南方金融》 CSSCI 北大核心 2022年第12期61-75,共15页
近年来全球范围内通货膨胀问题不断凸显,已成为备受瞩目的经济热点问题。为探究全球通货膨胀现象背后的助推因素,本文对全球流动性扩张如何影响全球通货膨胀进行考察,从全球金融市场数据中识别出货币政策、信贷供给和信贷需求等全球流... 近年来全球范围内通货膨胀问题不断凸显,已成为备受瞩目的经济热点问题。为探究全球通货膨胀现象背后的助推因素,本文对全球流动性扩张如何影响全球通货膨胀进行考察,从全球金融市场数据中识别出货币政策、信贷供给和信贷需求等全球流动性因子,通过附加符号约束识别因子模型对全球流动性进行测量。在此基础上,将全球流动性指标纳入面板向量自回归模型框架,利用跨国面板数据实证研究金融、经济变量对全球流动性扩张冲击的反应。研究结果表明:充沛的全球流动性已成为全球范围内通货膨胀的重要推动力,降低了短期利率水平,对货币总量、国内生产总值以及股票价格亦具有明显的推动作用。在全球流动性扩张和供应链瓶颈、大宗商品价格波动等结构性因素相互交织的作用下,全球通货膨胀的持续性预期将长期存在,我国有必要储备足够的政策调节工具,通过深化改革,建立更加灵活的市场机制,妥善应对全球通胀危机。 展开更多
关键词 全球流动性 通货膨胀 货币政策 供应链 面板向量自回归模型
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基于最小二乘支持向量回归的上边界模型构建
14
作者 刘小雍 曾成斌 +2 位作者 刘赟 何国锋 闫庚龙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第12期139-150,共12页
目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏... 目前,基于数据驱动的传统非线性系统建模方法主要着眼于模型拟合和应用,鉴于此,该文针对来自系统的某个重要参数受不确定性影响的最大容忍极限输出,构建基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)的上边界模型,深入剖析了上边界模型的精度与稀疏特性之间的平衡关系对上边界模型输出的影响。首先,借助LSSVR的优化问题,将原等式线性约束变成满足上边界模型的不等式约束;接着,为提高模型精度,引入基于上边界模型预测输出与实际输出之间逼近误差的不等式约束;与此同时,借助LSSVR的权值二范数来控制上边界模型结构的复杂度,从而构建出新的目标函数,并与满足上边界模型的不等式约束建立新的优化问题;最后,对所建立的优化问题引入拉格朗日函数并借助Karush-Kuhn-Tucker最优化条件来获取相应的对偶优化问题,并将其转化为标准的二次规划问题来求解上边界模型的参数。由于所构造的新优化问题满足凸性,因此模型系数解是全局最优的。该文还通过实验分析了反映模型精度的最大逼近误差、均方根误差及反映模型稀疏特性的指标,论证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 上边界模型 对偶优化问题 全局最优解 最小二乘支持向量回归 二次规划
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FDI技术溢出对中国计算机、通信和其他电子设备制造业技术进步的影响——基于面板平滑转化回归模型
15
作者 齐丽暘 王维然 《现代管理科学》 北大核心 2024年第2期52-62,共11页
随着经济全球化的发展,外商直接投资作为加强国际经济联系、促进本国经济发展的重要手段成为各国政府和学术研究的重点关注领域,直接投资产生的技术溢出效应对东道国技术进步的影响也引起国内外学者的广泛关注。基于2001—2021年中国25... 随着经济全球化的发展,外商直接投资作为加强国际经济联系、促进本国经济发展的重要手段成为各国政府和学术研究的重点关注领域,直接投资产生的技术溢出效应对东道国技术进步的影响也引起国内外学者的广泛关注。基于2001—2021年中国25个省份的计算机、通信和其他电子设备制造业面板数据,利用Matlab采用面板平滑转化回归模型,研究以R&D研发经费投入、R&D研发人员投入为转换变量的FDI水平溢出效应对行业技术进步的影响。研究发现:(1)FDI水平技术溢出与该行业技术进步呈非线性关系,且线性关系有明显的区域差异;(2)从全国的层面来看,FDI水平技术溢出对该行业技术进步起到促进作用,但研发人员投入超过门槛值后,FDI水平技术溢出对该行业的技术进步起到阻碍作用;(3)从地区层面来看,东部地区FDI水平技术溢出对该行业的技术进步起到促进作用,但是研发经费投入与研发人员投入超过各自的门槛值后,FDI水平技术溢出对该行业的技术进步起到阻碍作用;中、西部地区FDI水平技术溢出与该行业技术进步呈线性关系。(4)东部地区FDI水平技术溢出的增加,会带来该行业技术进步途径的转变,即由依赖技术溢出转向自主研发。 展开更多
关键词 FDI水平溢出 面板平滑转化回归模型 计算机、通信和其他电子设备制造业 技术进步 吸收能力
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基于SARIMA-SVM模型的季节性PM_(2.5)浓度预测 被引量:1
16
作者 宋英华 徐亚安 张远进 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期51-59,共9页
空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARI... 空气污染是城市环境治理的主要问题之一,而PM_(2.5)是影响空气质量的重要因素。针对传统时间序列预测模型对PM_(2.5)浓度预测缺少季节性因素分析,预测精度不够高的问题,提出一种基于机器学习的季节性差分自回归滑动平均-支持向量机(SARIMA-SVM)融合模型。该融合模型为串联型融合模型,将数据拆分为线性部分与非线性部分。SARIMA模型在差分自回归滑动平均(ARIMA)模型的基础上增加了季节性因素提取参数,能有效分析PM_(2.5)浓度数据的季节性规律变化趋势,较好地预测数据未来的线性变化趋势。结合SVM模型对预测数据的残差序列进行优化,利用滑动步长预测法确定残差序列的最优预测步长,通过网格搜索确定最优模型参数,实现对PM_(2.5)浓度数据的长期预测,同时提高整体预测精度。通过对武汉市近5年的PM_(2.5)浓度监测数据进行分析,结果表明该融合模型的预测准确率相较于单一模型有很大提升,在相同的实验环境下比单一的ARIMA、Auto ARIMA、SARIMA模型分别提升了99%、99%、98%,稳定性也更好,为PM_(2.5)浓度预测研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 季节性差分自回归滑动平均 支持向量 融合模型 PM_(2.5)浓度 季节性预测
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基于深度自回归模型的电网异常流量检测算法 被引量:4
17
作者 李勇 韩俊飞 +2 位作者 李秀芬 王鹏 王蓓 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期24-28,共5页
针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取... 针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取的特征进行分类,实现对异常流量的检测。仿真实验结果表明,所提算法可以分析不同攻击向量,避免噪声数据的干扰,进而提高电网异常流量检测的精度,对于流量数据处理具有重要意义。 展开更多
关键词 自回归模型 深度学习 异常检测 海量数据 分析周期 支持向量
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基于支持向量回归改进的温带草原总初级生产力估算
18
作者 曹云刚 赵俊 +3 位作者 杜蒲英 曾雅慧 张成利 杨秀春 《草业科学》 北大核心 2025年第9期2153-2165,共13页
植被生产力是衡量生态系统应对气候变化和人类活动影响的重要指标。本研究的主要目的是提高总初级生产力(GPP)估算的准确性,以满足精确生态监测的迫切需要。为此,本研究在光能利用率模型的基础上,提出了优化的GPP估算模型:CASA_SVR。植... 植被生产力是衡量生态系统应对气候变化和人类活动影响的重要指标。本研究的主要目的是提高总初级生产力(GPP)估算的准确性,以满足精确生态监测的迫切需要。为此,本研究在光能利用率模型的基础上,提出了优化的GPP估算模型:CASA_SVR。植被冠层光合有效辐射占比(FPAR)是光能利用率模型的重要参数,CASA_SVR模型结合支持向量回归算法(SVR),利用归一化植被指数(NDVI)和修正土壤调整植被指数(MSAVI)改进了FPAR的估算。结果表明:1)CASA_SVR模型估算GPP的R^(2)为0.71(P<0.001),比CASA模型提高0.19,RMSE和MAE均有所降低。同样,与VPM模型相比,VPM_SVR模型也有改善,R^(2)值增加0.25,RMSE和MAE均有所降低,凸显了将SVR纳入GPP估算模型以及引入MSAVI优化FPAR计算的作用。2)与CASA模型相比,利用CASA_SVR模型估算草甸草原、典型草原和荒漠草原的GPP,RMSE值分别降低7.11、2.31和10.41 g∙(m^(2)∙month)^(−1)。CASA_SVR模型能够显著改善草地的GPP估算,与传统模型和现有的MODIS产品相比,RMSE降低明显,且CASA_SVR在不同草原类型中表现出更广泛的适用性和更高的准确性。 展开更多
关键词 温带草原 总初级生产力 陆地资源卫星 支持向量回归 光合有效辐射占比 土壤植被指数 光能利用效率模型
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城市夜间经济释放消费潜力评价及影响因素研究——基于TOPSIS和动态面板模型 被引量:2
19
作者 晏玲玲 《商业经济研究》 北大核心 2024年第9期65-68,共4页
夜间经济发展能够提高城市活力、创造就业机会、拉动内需,对推动区域高质量发展具有重要作用。本文采用熵权法和TOPSIS模型对我国各省会城市的夜间经济释放消费潜力进行了综合评价,而后构建了动态面板数据模型,考察了影响夜间经济释放... 夜间经济发展能够提高城市活力、创造就业机会、拉动内需,对推动区域高质量发展具有重要作用。本文采用熵权法和TOPSIS模型对我国各省会城市的夜间经济释放消费潜力进行了综合评价,而后构建了动态面板数据模型,考察了影响夜间经济释放消费潜力的主要因素。实证结果表明:我国省会城市夜间经济释放消费潜力有较大差异;产业结构、财政支出和人均可支配收入是影响省会城市夜间经济释放消费潜力的重要因素;对于夜间经济释放消费潜力较弱的地区,产业结构升级和增加财政支出对于提升夜间经济释放消费潜力的影响更加突出。根据实证结果提出以下政策建议:加强顶层设计引领,完善夜间经济政策运行机制;强化基础性支撑与保障,构筑优质夜间消费环境;加强特色品牌建设,提升夜间经济核心竞争力。 展开更多
关键词 夜间经济 消费潜力 TOPSIS综合评价 动态面板模型 分位数回归
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模型和数据联合驱动的ARIMA-IDSSA-LSSVM建筑安全事故预测
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作者 曹红梅 陈元 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第2期129-139,共11页
针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improv... 针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improved adaptive salp swarm algorithm optimized least squares support vector machine,IDSSA-LSSVM)的组合预测模型。首先利用ARIMA模型获得时序数据中线性部分,利用IDSSA-LSSVM模型分析ARIMA模型获得的残差,获得时序数据中非线性部分;然后通过线性部分和非线性部分相加获得最终组合预测值;最后通过2010—2020年房屋市政工程生产安全事故数据对所提算法进行验证。结果表明,所提预测模型在E_(rmse)上较其他算法分别下降73.73%、77.21%、46.09%、46.80%、78.19%,在E_(mae)上较其他算法分别下降74.20%、77.44%、48.15%、48.85%、77.50%,在E_(mape)上较其他算法分别下降84.95%、87.77%、75.97%、88.49%、80.27%。在不同规模的数据集下,文中算法在E_(rmse)指标下均最优。同时能够通过预测未来阶段事故,提供辅助决策。表明ARIMA-SSA-LSSVM组合模型能够充分挖掘建筑安全事故数据的隐藏信息,在准确性、泛化性和应用性3个角度均表现不错,优势明显。 展开更多
关键词 建筑安全 事故预测 联合驱动 差分自回归移动平均模型 支持向量
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