简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。
简介:随着深圳城市化水平越来越高,垃圾分类处理已经成为推进社会经济绿色发展、提升城市管理和服务水平、优化人居环境的重要举措.本文基于深圳市生活垃圾处理的情况,分别建立了垃圾焚烧、垃圾填埋的成本分析模型,在计算成本的过程中计入了政府投入成本、环境污染治理成本以及居民健康成本.首先对深圳未来垃圾量进行预测,利用Logistic模型将经济与时间关联,再将人口与经济关联,以深圳未来人口预测量乘以人均垃圾清运量预测未来垃圾总量.垃圾焚烧成本模型,包括直接成本(焚烧厂建设成本、土地成本、垃圾处理费和补贴经费税收减免成本)、间接成本(垃圾焚烧产生二噁英对居民健康造成的损失、垃圾焚烧造成周围物业价值的下降和垃圾焚烧厂建设时安置居民的成本等).根据高斯点源扩散方程可以计算二噁英最不利风向条件下的最大落地浓度与扩散范围,根据二噁英的毒理分析估算出居民健康成本,根据扩散范围与当地房价计算出居民搬迁成本.垃圾填埋成本模型,包括直接成本(垃圾填埋场的建设成本、土地用地成本、垃圾处理费、补贴经费税收减免成本)、间接成本(垃圾填埋产生的填埋气、垃圾填埋场臭气造成的周围物业价值的下降和填埋场建设时安置居民的成本).
简介:通过构建数据科技乌托邦,对火星移民计划的可持续性问题进行探讨。首先,对比火星与地球的异同点,根据移民的生存目标分析火星乌托邦的社会构成,并制定火星移民的选拔标准;其次,对火星乌托邦的人口分布情况运用Leslie人口模型进行动态演化,并基于人口的演化结果分析收入、教育、平等问题;采用生产法确定火星的经济生产总值,并建立双对数线性模型求解四大产业不同学历劳动者的工资增长函数;通过对火星教师数量与教育产出水平指标的评估,借鉴柯布-道格拉斯生产函数分析教育的投入与产出情况,综合考察火星教育的发展状况;再从人格尊严、经济产出、学历教育角度,引用基尼系数全面地评价火星乌托邦的平等问题,以验证火星移民计划的可行性与可持续性。
简介:上海市社会总抚养比受到诸多因素的影响,导致数据波动性较大,单纯地采用灰色预测模型无法更加准确地进行预测,因此文章提出了基于最小二乘法的改进GM(1,1)模型.首先文章介绍了普通GM(1,1)模型的建立方法与步骤;接着通过采用最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,加强其规律性从而建立新的GM(1,1)模型;最后结合2007-2011年上海市社会总抚养比数据建立新的预测模型,并用2012年数据对模型进行验证合格,可以用来预测未来几年上海市社会总抚养比,便于该市对未来经济的发展宏观调控.结果表明该预测方法是合理可行的,为其他相关预测提供了理论依据.