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数字经济、区域一体化对共同富裕的影响——基于长江三角洲数据的实证
被引量：
14
1
作者
祁芳梅
吴文菲
+1 位作者
徐庆
裴潇
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023年第21期70-74,共5页
文章基于长江三角洲2011—2021年的统计数据,运用固定效应模型和中介效应模型,实证检验数字经济、区域一体化对共同富裕及其不同维度的影响,并探究区域一体化是否具有中介效应。结果显示:数字经济、区域一体化对共同富裕均有显著正向促...
文章基于长江三角洲2011—2021年的统计数据,运用固定效应模型和中介效应模型,实证检验数字经济、区域一体化对共同富裕及其不同维度的影响,并探究区域一体化是否具有中介效应。结果显示:数字经济、区域一体化对共同富裕均有显著正向促进作用,数字经济、区域一体化对共同富裕发展性、共享性、可持续性三个维度的影响系数均显著为正,数字经济既能直接促进共同富裕,也能通过区域一体化对共同富裕产生积极促进作用。
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关键词
数字经济
区域一体化
共同富裕
固定效应模型
中介效应模型
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职称材料
改进KPCA结合多目标蜻蜓算法优化BP神经网络的联合收割机故障诊断
2
作者
孟桐
雷鸣
+2 位作者
宋文广
王丹丹
黄梦可
《机电工程》
北大核心
2025年第7期1258-1267,共10页
针对联合收割机数据维度高、诊断效果不理想的问题,提出了一种改进核主成分分析(KPCA)结合多目标蜻蜓算法(MTDA)优化反向传播(BP)神经网络的联合收割机故障诊断方法。首先,采用Morlet小波作为KPCA的核函数,其融合了高斯包络与正弦波特性...
针对联合收割机数据维度高、诊断效果不理想的问题,提出了一种改进核主成分分析(KPCA)结合多目标蜻蜓算法(MTDA)优化反向传播(BP)神经网络的联合收割机故障诊断方法。首先,采用Morlet小波作为KPCA的核函数,其融合了高斯包络与正弦波特性,能够有效捕捉收割机的瞬态变化与局部异常,从而提取出了不同工况下的主要成分,降低了数据维度,减少了冗余信息;其次,针对传统蜻蜓算法的局限性,引入了自适应变异策略、非线性惯性权重及动态收敛因子,构建了多目标蜻蜓算法,对Schaffer、Michalewicz和Rastrigin函数进行了求解,验证了MTDA能显著提升全局与局部搜索平衡能力;最后,利用MTDA对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,构建了MTDA-BP综合故障诊断模型,将模型应用于联合收割机的故障诊断中,通过实验验证了其有效性。研究结果表明:故障诊断平均精度达到96.7%,通过与当前主流方法的实验对比分析,采用Micro-average ROC进行了模型评价,结果显示该模型的曲线下面积(AUC)为0.967。实验结果充分证明了该模型在检测精确度与泛化性方面均具有显著优势,该研究也为解决智能农业机械中的诊断提供了一种有效的方法。
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关键词
核主成分分析
MORLET小波
多目标蜻蜓算法
反向传播神经网络
联合收割机
故障诊断
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职称材料
题名
数字经济、区域一体化对共同富裕的影响——基于长江三角洲数据的实证
被引量：
14
1
作者
祁芳梅
吴文菲
徐庆
裴潇
机构
长江大学
经济与管理学院
长江大学
城市建设学院
长江大学计划财务处
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023年第21期70-74,共5页
基金
国家哲学社会科学基金一般项目(22BGL082)。
文摘
文章基于长江三角洲2011—2021年的统计数据,运用固定效应模型和中介效应模型,实证检验数字经济、区域一体化对共同富裕及其不同维度的影响,并探究区域一体化是否具有中介效应。结果显示:数字经济、区域一体化对共同富裕均有显著正向促进作用,数字经济、区域一体化对共同富裕发展性、共享性、可持续性三个维度的影响系数均显著为正,数字经济既能直接促进共同富裕,也能通过区域一体化对共同富裕产生积极促进作用。
关键词
数字经济
区域一体化
共同富裕
固定效应模型
中介效应模型
分类号
F061.5 [经济管理—政治经济学]
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职称材料
题名
改进KPCA结合多目标蜻蜓算法优化BP神经网络的联合收割机故障诊断
2
作者
孟桐
雷鸣
宋文广
王丹丹
黄梦可
机构
长江大学
城市建设学院
长江大学
计算机科学学院
长江大学计划财务处
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第7期1258-1267,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51778065)
国家科技重大专项(2021DJ1006)。
文摘
针对联合收割机数据维度高、诊断效果不理想的问题,提出了一种改进核主成分分析(KPCA)结合多目标蜻蜓算法(MTDA)优化反向传播(BP)神经网络的联合收割机故障诊断方法。首先,采用Morlet小波作为KPCA的核函数,其融合了高斯包络与正弦波特性,能够有效捕捉收割机的瞬态变化与局部异常,从而提取出了不同工况下的主要成分,降低了数据维度,减少了冗余信息;其次,针对传统蜻蜓算法的局限性,引入了自适应变异策略、非线性惯性权重及动态收敛因子,构建了多目标蜻蜓算法,对Schaffer、Michalewicz和Rastrigin函数进行了求解,验证了MTDA能显著提升全局与局部搜索平衡能力;最后,利用MTDA对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,构建了MTDA-BP综合故障诊断模型,将模型应用于联合收割机的故障诊断中,通过实验验证了其有效性。研究结果表明:故障诊断平均精度达到96.7%,通过与当前主流方法的实验对比分析,采用Micro-average ROC进行了模型评价,结果显示该模型的曲线下面积(AUC)为0.967。实验结果充分证明了该模型在检测精确度与泛化性方面均具有显著优势,该研究也为解决智能农业机械中的诊断提供了一种有效的方法。
关键词
核主成分分析
MORLET小波
多目标蜻蜓算法
反向传播神经网络
联合收割机
故障诊断
Keywords
kernel principal component analysis(KPCA)
Morlet wavelet
multi-target dragonfly algorithm(MTDA)
back propagation(BP)neural network
combine harvester
fault diagnosis
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
S225 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数字经济、区域一体化对共同富裕的影响——基于长江三角洲数据的实证
祁芳梅
吴文菲
徐庆
裴潇
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023
14
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职称材料
2
改进KPCA结合多目标蜻蜓算法优化BP神经网络的联合收割机故障诊断
孟桐
雷鸣
宋文广
王丹丹
黄梦可
《机电工程》
北大核心
2025
0
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