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题名中国省际碳排放预测及达峰情景模拟研究
被引量：11
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作者
李金超
鹿世强
郭正权
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机构
华北电力大学经济与管理学院
新能源电力与低碳发展研究北京市重点实验室
北方工业大学经济管理学院
北方工业大学北京城市治理研究基地
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出处
《技术经济与管理研究》
北大核心
2023年第3期21-25,共5页
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基金
北京市自然科学基金项目(9222011)
教育部人文社会科学研究规划基金项目(20YJA790018)。
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文摘
中国不同省级的碳排放量呈现明显差异。文章采用STIRPAT模型分析得到碳排放影响因素,运用遗传算法优化的极限学习机模型和中国30个省(自治区、直辖市)1997—2020年的面板数据,对不同发展情景下中国30个省(自治区、直辖市)未来20年的碳排放量进行了预测分析,并将预测结果和误差指标与ELM、BP、GWO-SVM模型进行对比。同时,文章以行政区域为单位划分东北、华北等7个区域进行碳达峰、碳减排能力分析。研究结果显示:使用遗传算法改进的极限学习机模型可以克服ELM模型容易陷入局部最优解的缺点,获得更高的预测精度;在绿色发展情景下中国7个区域均能在2030前实现碳达峰。
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关键词
碳排放
碳达峰
STIRPAT模型
遗传算法
极限学习机
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Keywords
Carbon emission
Carbon peak
STIRPAT model
Genetic algorithm
Extreme learning machine
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分类号
F832.6
[经济管理—金融学]
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题名一种多种群二进制算术优化算法及其应用
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作者
王若宾
耿芳东
王佳伟
徐琳
段建勇
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机构
北方工业大学信息学院
北方工业大学北京城市治理研究基地
西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室
南澳大学科学技术工程与数学学部
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第12期3664-3670,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61972003)。
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文摘
针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算术优化算法(multi-swarm binary arithmetic optimization algorithms,MS-BAOA)。该算法将原始种群划分为多个子种群,子种群间通过通信策略进行交流,并使用突变策略进一步增强种群多样性,克服了BAOA_S无法跳出局部最优解的缺陷。基于CEC2013基准函数将MS-BAOA与BAOA_S、二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization algorithm,BPSO)、二进制灰狼优化算法(binary gray wolf optimizer,BGWO)、二进制鱼群迁徙算法(binary fish migration optimization algorithm,BFMO)以及二进制均衡优化器(binary equilibrium optimizer,BiEO)进行了对比,实验结果显示MS-BAOA总体上优于对比算法。将MS-BAOA应用于配电网故障区段定位中,实验结果显示该算法能够对配电网单点故障以及多点故障实现快速精准定位,进一步验证了该算法的实用性。
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关键词
算术优化算法
离散二进制
多种群
配电网
故障定位
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Keywords
arithmetic optimization algorithm(AOA)
discrete binary
multi-swarm
distribution network
fault location
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于句间信息的图注意力卷积网络的文档级关系抽取
被引量：3
- 3
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作者
段建勇
杨潇
王昊
何丽
李欣
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机构
北方工业大学信息学院
CNONIX国家标准应用与推广实验室
北京城市治理研究基地
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S01期181-186,共6页
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基金
国家自然科学基金(61972003)
教育部人文社科基金项目(21YJA740052)
+1 种基金
北京哲社基地建设专项经费(110051360019XN142)
北京市教育委员会科学研究计划项目(KM202210009002)。
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文摘
为解决现有模型对文档的结构信息挖掘不足的问题,提出一种基于句间信息的图注意力卷积网络模型。该模型改进了一种文档级编码器,该编码器使用了一种新的注意力机制--句间注意力机制,使得句子的最终表示更加关注前一个句子和之前文档中的重要信息,更有利于挖掘文档的结构信息。实验结果表明,所提模型在DocRED数据集上的F 1评价指标达到56.3%,性能优于基线模型。在融入句间注意力机制时,由于模型需要对每一句话分别进行句间注意力操作,因此训练模型时需要消耗更多的内存和时间。基于句间信息的图注意力卷积网络模型可以有效地对文档中的相关信息进行聚合,并且增强对文档的结构信息的挖掘能力,从而使得模型在文档级关系抽取任务中效果得到提升。
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关键词
文档级关系抽取
注意力机制
文档级编码器
图卷积网络
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Keywords
Document-level relation extraction
Attention mechanism
Document-level encoder
Graph convolutional network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名科技创新与中国产业结构升级
被引量：12
- 4
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作者
赵晓男
代茂兵
郭正权
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机构
北方工业大学经济管理学院/北京城市治理研究基地
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出处
《经济与管理研究》
CSSCI
北大核心
2019年第7期61-74,共14页
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基金
国家社会科学基金重大项目“清洁能源价格竞争力及财税价格政策研究”(15ZDB165)
北京市教委基本科研业务费项目“北京产业转型升级的理论与实证研究”(110052971803/057)
北京市教委一般项目“北京生产性服务贸易出口技术结构测度及提升研究”(110052971803/100)
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文摘
本文建立产业结构分解模型,将一国总体产业结构分解为国内、简单贸易和全球价值链(GVC)三个层面,并从产业的产出供给端和投入需求端两个视角刻画中国三个层面的产业结构在2000—2014年的动态演变趋势,进而采用二阶段最小二乘法分析科技创新与各层面产业结构的相互关系。研究表明:中国产业结构优化主要体现在产出供给端上的位置提升,但在投入需求端产业结构优化程度不高;中国科技创新促进产业结构升级主要发生在产出供给端;在简单贸易和GVC层面,出口贸易创新不足限制了产业结构升级,同时产业结构水平不高也限制了出口贸易中科技含量的提高。
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关键词
生产分解模型
产业结构
科技创新
产业关联
全球价值链
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Keywords
production decomposition model
industrial structure
technological innovation
industrial connection
global value chain
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分类号
F121.3
[经济管理—世界经济]
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题名基于特征映射和联合学习的可解释新闻推荐
被引量：1
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作者
何丽
王京豪
段建勇
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机构
北方工业大学信息学院
北方工业大学CNONIX国家标准应用与推广实验室
北京城市治理研究基地
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第9期2851-2858,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61972003,61672040)。
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文摘
为解决现有个性化推荐系统大多是黑箱模式,无法提供可靠的推荐理由这一问题,对可解释性推荐进行深入研究。为在消除元数据需求的情况下,实现推荐的可解释性和性能之间权衡,提出一种特征映射方法,将不可解释的一般特征映射到可解释的方面特征,该方面特征可用于解释生成;同时使用一个联合学习模型平衡准确预测和生成解释这两个任务,实现推荐中令人满意的准确性和可解释性。通过在真实数据集上的实验,验证了该方法在推荐准确度和解释语句质量两方面都有所提升。
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关键词
可解释推荐
联合学习
注意力机制
神经网络
新闻推荐
特征映射
自然语言处理
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Keywords
explainable recommendation
joint learning
attention mechanism
neural network
news recommendation
feature mapping
natural language processing
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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