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卫星在轨故障预防策略优化方法
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作者 陈思雅 龙洗 +1 位作者 范俊 金光 《宇航学报》 北大核心 2025年第4期698-711,共14页
针对目前数据驱动的卫星在轨状态检测方法无法为后续决策提供信息的问题,提出了一种卫星在轨故障预防策略优化方法,给出建议采取的行动以预防故障。将行动视为因果推理中的干预,首先在多元传递熵的基础上,构建了卫星遥测参数的结构因果... 针对目前数据驱动的卫星在轨状态检测方法无法为后续决策提供信息的问题,提出了一种卫星在轨故障预防策略优化方法,给出建议采取的行动以预防故障。将行动视为因果推理中的干预,首先在多元传递熵的基础上,构建了卫星遥测参数的结构因果模型(SCM),SCM可以对干预后的卫星状态进行预测;为了制定效果最佳、成本最小的干预措施,提出了一种基于随机搜索-自适应粒子群的最佳干预措施制定方法。在真实的卫星姿态控制系统遥测数据集上进行了卫星状态预测与故障预防策略制定的实验。实验结果表明,相比于当前先进方法,提出的卫星状态预测模型的均方误差平均降低36.6%,平均绝对误差平均降低31.4%,故障预防策略的成本平均降低53.34%。实验证明了提出方法的有效性,为卫星故障预防策略的制定提供了一种新思路。 展开更多
关键词 结构因果模型(scm) 卫星故障预防 遥测数据 因果推理 反事实解释
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LLMs监督的因果威胁评估模型
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作者 王紫东 贺楚超 +2 位作者 高晓光 闫栩辰 张青富 《指挥与控制学报》 北大核心 2025年第2期191-201,共11页
为解决因果可解释的前提下构建兼容数据分布与专家知识的威胁评估网络的问题,提出LLMs监督的因果威胁评估模型L-CTA。使用LLMs模拟传统建模中的专家角色,融合提示词对威胁要素与决策变量构造因果图,基于仿真数据进行参数学习,并通过k折... 为解决因果可解释的前提下构建兼容数据分布与专家知识的威胁评估网络的问题,提出LLMs监督的因果威胁评估模型L-CTA。使用LLMs模拟传统建模中的专家角色,融合提示词对威胁要素与决策变量构造因果图,基于仿真数据进行参数学习,并通过k折交叉检验以验证集上的推理精度作为该因果图的适应度;引入合理的进化算子,迭代搜索寻找更优的图结构。实验结果表明,L-CTA构建的因果威胁评估网络比专家设计的朴素模型和数据驱动学习的模型在分布外推理任务上精度高出11.2%与28.9%,验证了L-CTA在威胁评估建模中的高效性、鲁棒性以及泛化性。 展开更多
关键词 威胁评估 大语言模型 因果结构 进化算法
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Causal association rule mining methods based on fuzzy state description 被引量:1
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作者 Liang Kaijian Liang Quan Yang Bingru 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第1期193-199,共7页
Aiming at the research that using more new knowledge to develope knowledge system with dynamic accordance, and under the background of using Fuzzy language field and Fuzzy language values structure as description fram... Aiming at the research that using more new knowledge to develope knowledge system with dynamic accordance, and under the background of using Fuzzy language field and Fuzzy language values structure as description framework, the generalized cell Automation that can synthetically process fuzzy indeterminacy and random indeterminacy and generalized inductive logic causal model is brought forward. On this basis, a kind of the new method that can discover causal association rules is provded. According to the causal information of standard sample space and commonly sample space, through constructing its state (abnormality) relation matrix, causal association rules can be gained by using inductive reasoning mechanism. The estimate of this algorithm complexity is given,and its validiw is proved through case. 展开更多
关键词 knowledge discovery language field language value structure generalized cell automation generalized inductive logic causal model causal association rule.
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基于非稳态加性噪声模型的因果发现算法 被引量:1
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作者 郝志峰 丁凯培 +1 位作者 蔡瑞初 陈薇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期78-86,共9页
因果发现旨在通过观测数据挖掘变量间的因果关系。现有的因果发现方法大多假定数据的产生过程是平稳的,然而在实际环境下往往不满足稳态假设,导致结果不可靠。研究发现,在一些场景中的非稳态扰动与时序信息高度相关。因此,在加性噪声模... 因果发现旨在通过观测数据挖掘变量间的因果关系。现有的因果发现方法大多假定数据的产生过程是平稳的,然而在实际环境下往往不满足稳态假设,导致结果不可靠。研究发现,在一些场景中的非稳态扰动与时序信息高度相关。因此,在加性噪声模型基础上将非稳态扰动刻画为一项关于时序信息的函数,设计非稳态加性噪声模型,并给出非稳态加性噪声模型的识别条件,提出一种两阶段的因果关系学习算法。第1阶段利用回归计算得到变量残差,再检验残差与回归特征集的独立性从而选出叶子节点,迭代得到观测变量集的因果次序;第2阶段再次进行回归计算和独立性检验,消除第1阶段中冗余的因果关系,从而得到观测变量集的因果结构。实验结果表明,与基于约束的异构/非平稳因果发现、LPCMCI和Ti MINo算法相比,该算法在仿真数据集上取得了最优的效果,平均F1值达到0.85;而在真实因果结构数据集中,该算法的F1值平均提升41.12%,能够从非稳态数据集中恢复出更多因果结构的信息。 展开更多
关键词 因果发现 因果结构 非稳态扰动 加性噪声模型 函数式因果模型
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基于因果正则化极限学习机的风电功率短期预测方法 被引量:7
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作者 杨茂 张书天 王勃 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期127-136,共10页
随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal reg... 随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal regularized extreme learning machine, CRELM)的风电功率短期预测方法。首先将极限学习机(extreme learning machine, ELM)建模为结构因果模型(structural causal model, SCM),在此基础上计算隐藏层神经元与输出层神经元之间的平均因果效应向量。然后将该平均因果效应向量与输出层权重相结合构成因果正则化项,在最小化训练误差的同时最大化网络的因果关系,以进一步提升模型的预测准确性和预测稳定性。最后,以国内蒙西某风电场数据为例,与采用特征选择或不采用特征选择的预测模型相对比,验证了所提方法的有效性和适用性。 展开更多
关键词 特征选择 因果正则化 结构因果模型 平均因果效应向量 极限学习机
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因果关系表示增强的跨领域命名实体识别
6
作者 刘小明 曹梦远 +2 位作者 杨关 刘杰 王杭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第18期176-188,共13页
跨领域命名实体识别在现实应用中,尤其在目标领域数据稀缺的小样本场景中具有重要价值。然而,现有方法主要是通过特征表示或模型参数共享实现的跨领域实体能力迁移,未充分考虑由于样本选择偏差而引起的虚假相关性问题。为了解决跨领域... 跨领域命名实体识别在现实应用中,尤其在目标领域数据稀缺的小样本场景中具有重要价值。然而,现有方法主要是通过特征表示或模型参数共享实现的跨领域实体能力迁移,未充分考虑由于样本选择偏差而引起的虚假相关性问题。为了解决跨领域中的虚假相关性问题,提出一种因果关系表示增强的跨领域命名实体识别模型,将源域的语义特征表示与目标域的语义特征表示进行融合,生成一种增强的上下文语义特征表示。通过结构因果模型捕捉增强后的特征变量与标签之间的因果关系。在目标域中应用因果干预和反事实推断策略,提取存在的直接因果效应,从而进一步缓解特征与标签之间的虚假相关性问题。该方法在公共数据集上进行了实验,实验结果得到了显著提高。 展开更多
关键词 跨领域命名实体识别 迁移学习 因果关系 结构因果模型 语义特征表示
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基于因果熵的无人集群对抗评估指标分配方法 被引量:1
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作者 范波 钟季龙 +4 位作者 徐丽霞 吕筱璇 王鹥喆 刘禹 侯新文 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2034-2043,共10页
针对传统无人集群对抗评估指标分配方法仅能选出相关性较好的评估指标,存在指标混淆和虚假相关问题,提出因果熵概念,用于度量评估指标和对抗任务完成效果间的确定性程度,从而滤除评估指标之间的混淆效应。以仿真环境下的无人集群空地协... 针对传统无人集群对抗评估指标分配方法仅能选出相关性较好的评估指标,存在指标混淆和虚假相关问题,提出因果熵概念,用于度量评估指标和对抗任务完成效果间的确定性程度,从而滤除评估指标之间的混淆效应。以仿真环境下的无人集群空地协同围捕试验为例,通过评估指标因果分配和约简优选出更能反映无人集群对抗能力且相对独立的评估指标。仿真结果表明,所提方法可以有效地优化评估指标体系,获取更具代表性的评估指标,具有一定的普适性。 展开更多
关键词 结构因果模型 因果熵 指标分配 指标约简 冗余度
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基于因果自回归流模型的因果结构学习算法
8
作者 卢小金 陈薇 +1 位作者 郝志峰 蔡瑞初 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期131-136,共6页
因果自回归流模型已经在非独立噪声等场景的因果方向推断问题上取得了一定的进展,但在多个结点的场景下仍存在全局结构搜索带来的准确度低和计算时间复杂度高的问题。面向非时序观察数据设计一种两阶段因果结构学习算法。在第一阶段,基... 因果自回归流模型已经在非独立噪声等场景的因果方向推断问题上取得了一定的进展,但在多个结点的场景下仍存在全局结构搜索带来的准确度低和计算时间复杂度高的问题。面向非时序观察数据设计一种两阶段因果结构学习算法。在第一阶段,基于观测数据的条件独立性,对完全无向图通过条件独立性检验得到基本的因果骨架;在第二阶段,基于因果自回归流模型,通过标准化流的方法计算骨架中每条无向边在不同方向上的边缘似然概率,进而通过比较边缘似然概率进行因果方向推断。实验结果表明:该算法在多组不同参数生成的仿真因果结构数据集上均有较好的表现,与现有的主流因果结构学习算法相比,F1值平均提升15%~28%;在真实因果结构数据集实验中,该算法能够较为完整准确地学习到变量间的因果关系,与主流的因果结构学习算法相比,F1值平均提升28%~48%,具有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 因果结构学习 因果发现 加性噪声模型 因果自回归流模型 标准化流
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基于因果模型的破碎机故障树自动构建方法
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作者 吴乐舟 钱晓龙 张迪 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第10期1905-1912,共8页
圆锥破碎机的安全运行是矿山正常生产的前提,利用故障树对其进行可靠性分析是十分必要的。传统的完全基于专家经验构建故障树的方法自动化程度低,系统迭代升级后需要重新进行安全检查,故障树维护成本高。为了解决上述问题,提出了一种基... 圆锥破碎机的安全运行是矿山正常生产的前提,利用故障树对其进行可靠性分析是十分必要的。传统的完全基于专家经验构建故障树的方法自动化程度低,系统迭代升级后需要重新进行安全检查,故障树维护成本高。为了解决上述问题,提出了一种基于因果模型的圆锥破碎机故障树自动构建方法。首先,通过部件故障之间的因果关系检查,将圆锥破碎机无向图转换为对应故障下的有向图;然后,基于此有向图,利用图遍历方法和模块图设计模式自动构建故障树结构。将所提方法应用到实际的圆锥破碎机生产率故障树构建中,应用结果证明了所提方法的实用性和有效性。基于此故障树构建的圆锥破碎机故障自动诊断系统在东鞍山露天矿的实际应用中起到了有效的辅助诊断作用。 展开更多
关键词 故障树 因果模型 圆锥破碎机 拓扑结构
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教育经济学定量研究方法:回顾与前沿 被引量:1
10
作者 曹宇莲 《教育与经济》 CSSCI 北大核心 2024年第1期75-85,共11页
教育经济学学科兼具人文和科学双重属性,其科学属性使得定量研究在教育经济学研究中具有重要的地位。在实证研究可信性革命和大数据驱动的挑战与机遇下,教育经济学定量研究方法不断更迭。本文首先回顾了教育经济学定量研究方法从传统计... 教育经济学学科兼具人文和科学双重属性,其科学属性使得定量研究在教育经济学研究中具有重要的地位。在实证研究可信性革命和大数据驱动的挑战与机遇下,教育经济学定量研究方法不断更迭。本文首先回顾了教育经济学定量研究方法从传统计量经济学到因果推断的发展历程;接着介绍了前沿的机器学习和结构计量模型的原理、优劣势及其在教育经济学中的运用。本文有助于教育经济学和其他社会科学领域研究者了解定量研究方法发展脉络和最新动态,拓展定量研究工具和思路,为有价值的研究问题选择适切的研究方法。 展开更多
关键词 教育经济学 定量研究 因果推断 机器学习 结构计量模型
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基于线性结构因果模型的服务故障传播路径识别
11
作者 李荣宸 姜瑛 姒鉴哲 《现代电子技术》 北大核心 2024年第3期97-101,共5页
在云计算环境中,当一个服务发生故障时,故障会随着服务之间的交互行为不断传播,导致产生大规模服务失效的风险。复杂且动态变化的服务调用关系加大了识别服务故障传播路径的难度。针对该问题,提出一种基于因果图的服务故障传播路径识别... 在云计算环境中,当一个服务发生故障时,故障会随着服务之间的交互行为不断传播,导致产生大规模服务失效的风险。复杂且动态变化的服务调用关系加大了识别服务故障传播路径的难度。针对该问题,提出一种基于因果图的服务故障传播路径识别方法。监测并收集服务的运行数据,通过服务运行数据对服务故障事件完成度量;根据因果图模型推断服务故障事件之间的因果关系并构建服务故障传播图;利用服务故障传播图确定故障传播路径。实验结果表明,该方法能够有效识别服务故障传播路径。 展开更多
关键词 云计算 服务故障 故障传播路径 线性结构因果模型 贝叶斯网络 路径识别
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基于非时序观察数据的因果关系发现综述 被引量:40
12
作者 蔡瑞初 陈薇 +1 位作者 张坤 郝志峰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1470-1490,共21页
探索和发现事物间的因果关系是数据科学的一个核心问题,其中蕴含着丰富的科学发现机会和巨大的商业价值.基于非时序观察数据的因果关系发现方法能够从被动观察获得的数据中发现变量之间的因果关系,因而在各领域有广泛应用.这一类方法在... 探索和发现事物间的因果关系是数据科学的一个核心问题,其中蕴含着丰富的科学发现机会和巨大的商业价值.基于非时序观察数据的因果关系发现方法能够从被动观察获得的数据中发现变量之间的因果关系,因而在各领域有广泛应用.这一类方法在过去三十年取得很大进展,已经成为因果关系发现的重要途径.文中从因果关系方向推断、高维数据上的误发现率控制和不完全观察数据上的隐变量检测这三个研究热点出发,对现有的因果关系模型与假设、基于约束的方法、基于因果函数模型的方法和混合型方法这三大类方法,验证与测评涉及的数据集及工具等方面进行了详尽的介绍与分析.基于约束的方法主要包括因果骨架学习和因果方向推断两个阶段:首先基于因果马尔可夫假设,采用条件独立性检验学习变量之间的因果骨架,然后基于奥卡姆剃刀准则利用V-结构确定因果方向,典型的算法有Peter-Clark算法、Inductive Causation等,这类方法的主要不足是存在部分无法判断的因果关系方向,即存在Markov等价类难题.基于因果函数模型的方法则基于数据的因果产生机制假设,在构建变量之间的因果函数模型的基础之上,基于噪声的非高斯性、原因变量与噪声的独立性、原因变量分布与因果函数梯度的独立性等因果假设推断变量之间的因果关系方向,典型的算法有针对线性非高斯无环数据的Linear NonGaussian Acyclic Model算法、针对后非线性数据的Post-NonLinear算法、适用于非线性或离散数据的Additive Noise Model等,这类方法的主要不足是需要较为严格的数据因果机制假设,且Additive Noise Model等方法主要适用于低维数据场景.混合型方法则希望充分发挥基于约束的方法和基于因果函数类方法的优势,分别采用基于约束的方法进行全局结构学习和基于因果函数模型进行局部结构学习和方向推断,典型的算法有SADA、MCDSL等,理论分析较为不足是这类方法目前遇到的主要困难.最后,文中还基于研究现状分析讨论了因果方向推断、高维数据上的误发现率控制、隐变量发现、与机器学习的关系等未来可能的研究方向. 展开更多
关键词 因果关系 因果关系发现 观察数据 结构学习 加性噪声模型 人工智能 机器学习
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区域综合交通运输需求与产业结构的协整关系分析 被引量:26
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作者 冯旭杰 孙全欣 +1 位作者 钱堃 刘明君 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期10-16,共7页
为揭示区域综合交通运输需求与产业结构间的联系,运用协整理论,研究了客货运量与第一、二、三产业间的相互关系.结果表明:上海市综合交通客货运量分别与第二、三产业产值存在长期均衡关系;第一产业的发展不能用来解释客货运输需求的增长... 为揭示区域综合交通运输需求与产业结构间的联系,运用协整理论,研究了客货运量与第一、二、三产业间的相互关系.结果表明:上海市综合交通客货运量分别与第二、三产业产值存在长期均衡关系;第一产业的发展不能用来解释客货运输需求的增长;传统的采用单位GDP(Gross Domestic Product)产生的货运量指标预测货运需求已不能完全适用产业发展方向;在10%置信水平下,认为货运量是第三产业产值的Granger原因,且第三产业产值是客运量的Granger原因,客运量对数关于第三产业产值对数的短期弹性为1.15,长期弹性为0.41,采用单位三产产值产生的客运量来预测客运需求是合理的;在25%置信水平下,客运量和第三产业产值互为因果关系,但客运需求对第三产业的促进作用要强于后者对前者的拉动作用,说明交通基础设施建设适度超前对引导经济发展和产业结构调整有显著作用. 展开更多
关键词 综合交通运输 产业结构 协整理论 GRANGER因果关系 误差修正模型
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基于贝叶斯网络的地震液化概率预测分析 被引量:20
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作者 胡记磊 唐小微 裘江南 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1745-1752,共8页
基于解释结构模型和因果图法,选取12个具有代表性的定性和定量因素,在大量数据不完备的情况下提出了建立贝叶斯网络液化模型的方法。以2011年日本东北地区太平洋近海地震液化不完备数据为例,采用总体精度、ROC曲线下面积、准确率、召回... 基于解释结构模型和因果图法,选取12个具有代表性的定性和定量因素,在大量数据不完备的情况下提出了建立贝叶斯网络液化模型的方法。以2011年日本东北地区太平洋近海地震液化不完备数据为例,采用总体精度、ROC曲线下面积、准确率、召回率和F_1值5项指标对模型进行综合评估,并与径向基神经网络模型进行对比。结果表明:贝叶斯网络液化模型的回判和预测效果都优于径向基神经网络模型,且对于数据缺失的样本的预测效果也较理想。此外,该模型对于不同土质的液化评估均有较好的适用性。分类不均衡和抽样偏差会对模型的学习和预测效果产生很大影响,建议应同时采用上述5项评估指标进行综合评估模型的优劣。 展开更多
关键词 地震液化 贝叶斯网络 解释结构模型 因果图法 概率预测 评估指标
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供应链管理对企业竞争力及绩效影响的实证分析 被引量:11
15
作者 周湘峰 郭艳 《企业经济》 CSSCI 北大核心 2011年第7期48-50,共3页
本文构建了供应链管理模型对制造企业竞争力及企业绩效影响的分析模型,并以江西省146家制造企业为调查对象,采用结构方程模型对企业资源能力、供应链管理、竞争优势与企业绩效之间的关系进行了实证研究。研究结果表明,供应链管理实施不... 本文构建了供应链管理模型对制造企业竞争力及企业绩效影响的分析模型,并以江西省146家制造企业为调查对象,采用结构方程模型对企业资源能力、供应链管理、竞争优势与企业绩效之间的关系进行了实证研究。研究结果表明,供应链管理实施不仅对组织绩效有显著的直接正向影响,而且还通过竞争优势对组织绩效产生显著的间接正向影响;企业资源能力对企业绩效的直接影响不显著,但对供应链管理实施有显著的正向影响;企业资源能力与供应链管理实施对竞争优势均有显著的正向影响,竞争优势对组织绩效有显著的正向影响。 展开更多
关键词 供应链管理 竞争力 绩效 结构方程模型
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基于因果模型的中医证候研究探讨 被引量:6
16
作者 宇文亚 谢雁鸣 +2 位作者 耿直 翁维良 王永炎 《世界科学技术-中医药现代化》 2007年第5期30-33,44,共5页
中医学的的基本特点之一是辨证论治,传统的辨证方法往往带有主观性和模糊性。由于证候的确定缺乏客观、定量的研究方法,以致许多诊治经验难以重复,因此,探索中医证候的客观化和量化研究方法是一个重要课题。近年来,在统计学、临床流行... 中医学的的基本特点之一是辨证论治,传统的辨证方法往往带有主观性和模糊性。由于证候的确定缺乏客观、定量的研究方法,以致许多诊治经验难以重复,因此,探索中医证候的客观化和量化研究方法是一个重要课题。近年来,在统计学、临床流行病学和数据挖掘领域的研究中,因果推断越来越受到重视。目前,有若干种因果推断的模型,其中结构方程模型和贝叶斯网络模型被越来越多地应用在中医证候研究中,其可以客观、量化研究中医证候。本文主要介绍、分析这两种模型的原理、构建方法、在中医证候研究中的应用情况。 展开更多
关键词 因果模型 结构方程模型 贝叶斯网络模型 证候
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基于因果贝叶斯网络的接触网风险评估模型研究 被引量:5
17
作者 陈雍君 李晓健 +2 位作者 王劲 王卫东 邱实 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期3061-3071,共11页
针对接触网建设阶段风险管控研究相对薄弱的问题,在充分研析接触网施工过程风险因素的基础上,判断风险因素间因果关系,建立接触网建设阶段风险评估模型,从因果逻辑视角分析接触网建设阶段风险。首先,从建设阶段、参建部门及建设要素3个... 针对接触网建设阶段风险管控研究相对薄弱的问题,在充分研析接触网施工过程风险因素的基础上,判断风险因素间因果关系,建立接触网建设阶段风险评估模型,从因果逻辑视角分析接触网建设阶段风险。首先,从建设阶段、参建部门及建设要素3个维度分析接触网建设过程风险因素的外生变量与内生变量;然后,利用结构方程式描述变量之间的因果关系,建立多层次接触网风险结构因果模型网络关系分析图,并引入专家评议确定外生变量的先验概率与内生变量的条件概率,构建基于贝叶斯网络的接触网建设阶段风险评估模型;最后,通过贝叶斯网络敏感性分析和逆向推理分析找到接触网建设风险的事故最大因果链以及重要风险节点,在施工过程薄弱环节制定相应的风险预防与控制措施,降低风险发生的概率及影响,保证接触网工程按期交付以及运维阶段的检修效率。研究结果表明:在接触网建设阶段,风险发生的概率为0.6,所构建的接触网建设过程风险评估模型中有敏感性较高的节点4个,事故致因链5条。在假设接触网风险发生的条件下,逆向推理的结果显示预装配阶段和安装阶段的后验概率较高,分别为0.74和0.67。通过严格执行提出的风险控制措施,有助于提升接触网建设效率,降低运维阶段的维护成本。 展开更多
关键词 接触网 结构因果模型 贝叶斯网络 风险评估模型
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基于STM和格兰杰因果分析的网络新闻媒体倾向研究 被引量:15
18
作者 吴俊 欧阳书凡 李晓华 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期446-458,共13页
网络媒体报道倾向对互联网新闻舆情热点传播及公众认知有着重要影响.为揭示互联网媒体在新闻报道中存在语义和传播倾向,采用纳入文档协变量的结构化主题模型量化不同媒体报道热点主题的语义强度,同时结合格兰杰因果分析检验不同媒体对... 网络媒体报道倾向对互联网新闻舆情热点传播及公众认知有着重要影响.为揭示互联网媒体在新闻报道中存在语义和传播倾向,采用纳入文档协变量的结构化主题模型量化不同媒体报道热点主题的语义强度,同时结合格兰杰因果分析检验不同媒体对热点主题时间序列的影响.研究结果表明,5家互联网媒体在报道共享单车热点新闻时,存在主题选择及传播倾向性.表现在与用户关系密切的话题,媒体间存在跟风造势的倾向,与用户关联不大的话题,媒体间则较少传播或单向传播.提出的融合结构化主题模型的格兰杰因果分析方法为测度网络舆情主体对网络舆情事件的演化影响提供了新手段. 展开更多
关键词 结构化主题模型 格兰杰因果分析 共享单车新闻 媒体倾向
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基于因果关系的林分自适应模型研究 被引量:4
19
作者 刘素青 李际平 《中南林学院学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期92-94,共3页
对两个林分因子——个胸径和树高进行G ranger因果关系分析的基础上,根据G ranger理论,建立了基于协整系统的林分因子自适应模型.分析了模型系数和模型结构的生物学特性.由于模型具有的自适应性,模型运行中不断修正结果,所以模型检验精... 对两个林分因子——个胸径和树高进行G ranger因果关系分析的基础上,根据G ranger理论,建立了基于协整系统的林分因子自适应模型.分析了模型系数和模型结构的生物学特性.由于模型具有的自适应性,模型运行中不断修正结果,所以模型检验精度均在92%以上,更有1/3的精度达到100%. 展开更多
关键词 林学 森林结构 因果关系 林分 自适应模型
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基于DAG方法的经济变量因果关系研究 被引量:3
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作者 蔡风景 蔡周策 李元 《统计与信息论坛》 CSSCI 2008年第9期28-31,48,共5页
经济变量因果关系研究一直是学术界讨论的焦点问题,以往的研究主要是通过Granger理论和方差分解分析变量间的动态因果关系,尽管Granger因果理论能够表明变量间短期因果关系动态,但却不能解释经济变量间的同期因果关系。在介绍并利用近... 经济变量因果关系研究一直是学术界讨论的焦点问题,以往的研究主要是通过Granger理论和方差分解分析变量间的动态因果关系,尽管Granger因果理论能够表明变量间短期因果关系动态,但却不能解释经济变量间的同期因果关系。在介绍并利用近年来新发展的DAG方法基本理论和算法的基础上,对浙江省宏观经济变量的因果关系进行研究。实证研究表明:投资和出口既是浙江经济增长的同期原因,又是经济增长的短期和长期原因,而消费只是经济增长的长期原因。 展开更多
关键词 有向非循环图 因果关系 结构VAR模型
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