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基于组合模型的城市轨道站点短时客流分类预测

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铁道科学与工程学报 2023年第6期20卷 2004-2012页

作者：王金水欧雪雯陈俊岩唐郑熠福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 福建省大数据挖掘与应用重点实验室福建福州350118

轨道交通客流预测是轨道交通线网规划的重要内容,是确定轨道交通系统的线网规模、设置轨道站点及布设线路基础。不同类型的轨道站点在城市中的功能定位和布局要求等方面均存在差异,进而导致站点的进出客流量呈现显著的时空分布不均衡性... 详细信息

轨道交通客流预测是轨道交通线网规划的重要内容,是确定轨道交通系统的线网规模、设置轨道站点及布设线路基础。不同类型的轨道站点在城市中的功能定位和布局要求等方面均存在差异,进而导致站点的进出客流量呈现显著的时空分布不均衡性。为了挖掘各类型站点的客流变化规律,将站点自身特征和周边环境特征组成向量因子,运用K-means聚类方法对站点进行分类。在此基础上,将影响乘客出行的多源数据作为输入特征,分别构建了随机森林(RF)模型、门控制循环单元(GRU)模型以及RF-GRU组合模型,从而进行站点短时客流分类预测。利用杭州地铁站自动检票系统(AFC)采集的刷卡客流数据,对所构建的预测模型的有效性进行检验。研究结果表明:利用7个刻画站点自身特征和周边环境特征的参数作为聚类因子,并结合站点客流时间分布数据,可将杭州市地铁站点分为就业导向型车站、职住混合型车站和住宅偏远型车站;采用平均绝对误差以及均方根误差作为评价指标,参数化模型(ARIMA),非参数化模型(SVR),深度学习模型(LSTM,GRU,SAEs和GCN),组合模型(DCRNN,STGCN,STHGCN和DSTHGCN)的预测误差依次降低,其中RF-GRU组合模型的预测精度优于其他的组合模型;对站点进行分类之后,单一模型和组合模型预测结果的精度均有提高。

关键词：智能交通短时客流量预测组合预测模型多源数据随机森林门控制循环单元

基于时空超图卷积模型的城市轨道站点客流预测

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铁道科学与工程学报 2023年第12期20卷 4506-4516页

作者：王金水欧雪雯陈俊岩唐郑熠廖律超福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 福建工程学院智能交通系统研究中心福建福州350118 福建省大数据挖掘与应用重点实验室福建福州350118

城市轨道客流预测是智能交通系统的重要环节,准确的短时客流量预测有助于缓解城市轨道运营压力并提升地铁系统的服务质量。为挖掘交通系统中的时空交互特性并实现客流的精确预测,提出一种基于时空超图卷积模型(Spatio-Temporal Hypergra... 详细信息

城市轨道客流预测是智能交通系统的重要环节,准确的短时客流量预测有助于缓解城市轨道运营压力并提升地铁系统的服务质量。为挖掘交通系统中的时空交互特性并实现客流的精确预测,提出一种基于时空超图卷积模型(Spatio-Temporal Hypergraph Convolutional,ST-HConv)的短时进站客流预测方法。门控卷积层用于提取客流的时间特征,双层超图卷积用于获取站点间的近邻性和路网中的全局性,实现空间特征的提取;时空交互模块由时间门控卷积和空间超图卷积组成,将时空特征融合进而获取时空交互信息。以杭州地铁自动检票系统(AFC)采集的乘客刷卡数据为例,对模型的有效性进行检验。研究结果表明,与传统机器学习模型、传统深度学习模型和图网络模型相比,ST-HConv模型同时考虑时间特征和空间特征,并实现了时空特征的有效融合,使得ST-HConv模型的平均绝对误差和均方根误差都低于其他模型。在图结构性能方面,与时空图卷积模型(Spatio-Temporal Graph Convolutional,ST-GConv)相比,ST-HConv模型中的超图卷积层获得了路网中的局部特征和全局特征,有效地降低了预测误差。在不同的时间间隔(15 min/30 min/45 min/60 min)下,ST-HConv相较于ST-GConv,平均绝对误差分别降低了1.3,1.05,1.51和2.29,均方根误差分别降低了2,1.44,2.48和2.89。由此可见,ST-HConv模型综合考虑了时空交互信息,能够提高客流预测的准确性。

关键词：城市轨道交通客流预测耦合时空特征超图卷积门控卷积

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政府环境规制对企业绿色创新的影响研究

财会通讯 2024年第3期 59-63页

作者：郑熠雯杨震华北理工大学公共管理学院河北唐山063210

本文探究环境规制对企业绿色创新决策的影响,通过选取2007—2020年我国A股上市公司为样本,采用固定效应模型实证检验了环境规制对企业绿色创新的影响。本文发现,更强的环境规制会提高企业的绿色创新程度。考察产权性质差异发现,对于国... 详细信息

本文探究环境规制对企业绿色创新决策的影响,通过选取2007—2020年我国A股上市公司为样本,采用固定效应模型实证检验了环境规制对企业绿色创新的影响。本文发现,更强的环境规制会提高企业的绿色创新程度。考察产权性质差异发现,对于国有企业而言,环境规制对企业绿色创新的提升作用更显著。本文同时考察了企业社会责任感差异,研究发现在更愿意履行社会责任的企业,环境规制对企业绿色创新的提升作用更显著。

关键词：环境规制绿色创新产权性质企业社会责任

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Dolev-Yao攻击者模型的形式化描述

计算机工程与科学 2010年第8期32卷 36-38,45页

作者：唐郑熠李祥贵州大学计算机软件与理论研究所贵州贵阳550025

模型检测技术能够实现安全协议的自动化分析,是一种高效的形式化分析方法。然而,对于攻击者的建模却一直缺乏通用的方法,这导致了模型检测方法的自动化程度降低。本文为安全协议分析中,应用最为广泛的Dolev-Yao攻击者模型建立了一套形... 详细信息

模型检测技术能够实现安全协议的自动化分析,是一种高效的形式化分析方法。然而,对于攻击者的建模却一直缺乏通用的方法,这导致了模型检测方法的自动化程度降低。本文为安全协议分析中,应用最为广泛的Dolev-Yao攻击者模型建立了一套形式化描述方法。遵循这一方法,可以使用任何建模语言机械地建立Dolev-Yao攻击者模型,从而大大地减少了人工分析的成份。同时,本文还使用该方法验证了两个目的完全不同的协议,证明了它的通用性。

关键词： Dolev-Yao攻击者模型形式化描述模型检测 SPIN NSPK A(0)

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基于区块链的微电网电力交易匹配机制

电力自动化设备 2021年第12期41卷 95-101页

作者：邓明辉唐郑熠黄达胡文瑜福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 湖南工商大学移动商务智能湖南省重点实验室湖南长沙410205 福建工程学院福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福建福州350118

针对分布式微电网新能源电力交易问题,基于主体的历史交易完成比提出一种适用于交易的匹配策略。将匹配度量化为对实体信用与电力售价的考察,并借助区块链实现信用数据的有效共享与周期评估。当消费者在进行购电行为收到不同生产者的电... 详细信息

针对分布式微电网新能源电力交易问题,基于主体的历史交易完成比提出一种适用于交易的匹配策略。将匹配度量化为对实体信用与电力售价的考察,并借助区块链实现信用数据的有效共享与周期评估。当消费者在进行购电行为收到不同生产者的电价信息时,可从区块链账本中得知该生产者的交易信用值,并筛选出合适的交易方。算例分析表明:所提策略能够有效量化信用,结合售电价格匹配到最适合的交易方。

关键词：区块链电力交易新能源匹配策略分布式

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多特征融合的电气领域主观题自动评分方法

贵州大学学报（自然科学版） 2022年第2期39卷 77-82页

作者：王金水郭伟文陈俊岩唐郑熠福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 福建工程学院大数据挖掘与应用技术重点实验室福建福州350118

智慧教育运用人工智能等技术来实现教育的智能化,将智慧教育应用到电气类高校教学、注册电气工程师考试和电网员工入职培训等领域,有助于学生和工作人员快速掌握电气专业知识。基于电气领域本体和自然语言处理技术,探索了电气领域主观... 详细信息

智慧教育运用人工智能等技术来实现教育的智能化,将智慧教育应用到电气类高校教学、注册电气工程师考试和电网员工入职培训等领域,有助于学生和工作人员快速掌握电气专业知识。基于电气领域本体和自然语言处理技术,探索了电气领域主观题自动评分方法。针对通用词语相似度计算存在的不足,设计了一种融合《同义词词林》和《知网》的词语相似度方法,并结合文本的表层结构信息以及语义信息,提出了一种结合句子的词序、词形和搭配词对三种特征的电气领域主观题自动评分方法。试验表明,该方法能够有效解决传统评分算法对专业术语的识别不全面和未考虑文本中句子的语义关系等问题,有效地提升了评分结果的准确度。

关键词：电气领域主观题自动评分领域本体相似度计算

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基于模型检测技术的语义Web服务自动组合

吉林大学学报（工学版） 2013年第2期43卷 391-396页

作者：唐郑熠许道云王晓峰王正才贵州大学计算机科学与信息学院贵阳550025

提出一种以OWL-S和模型检测技术为基础的Web服务自动组合方法,通过时间自动机建立语义Web服务的模型,能够刻画接口和过程交互的语义信息,并且能够表达复合用户需求。利用对应的模型检测工具,可以实现高效的自动组合。仿真实验证明,该方... 详细信息

提出一种以OWL-S和模型检测技术为基础的Web服务自动组合方法,通过时间自动机建立语义Web服务的模型,能够刻画接口和过程交互的语义信息,并且能够表达复合用户需求。利用对应的模型检测工具,可以实现高效的自动组合。仿真实验证明,该方法有效地提高了服务组合的效率及质量,同时在状态空间的表示和维持方面具有显著的优势。

关键词：人工智能语义Web服务服务组合模型检测

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基于LSTM模型的无线物联网设备识别方法

无线电通信技术 2024年第3期50卷 597-602页

作者：郑熠田辉马茜中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081 中国移动通信集团河北有限公司河北石家庄050035

随着无线物联网(Internet of Things,IoT)业务的兴起,海量设备的接入,无线网络受攻击的可能性大大增加,无线IoT设备的安全问题越来越重要。提出了一个基于深度机器学习长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的无线IoT设备识别方... 详细信息

随着无线物联网(Internet of Things,IoT)业务的兴起,海量设备的接入,无线网络受攻击的可能性大大增加,无线IoT设备的安全问题越来越重要。提出了一个基于深度机器学习长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的无线IoT设备识别方法,用于甄别非法入侵的设备或者发现已经被入侵后通信异常的设备。所提方法的创新点在于通过深度机器学习对IoT设备公开传输的帧头信息进行分析识别,而不必深入分析承载信息,不依赖于易被修改和伪装的IP地址等身份信息,因此不受通信信息加密的影响,也不受各类伪装地址及其他入侵方法的影响。所提方法的应用可以自动快速地识别出非授权设备或者被入侵的授权设备,更好地保障网络安全。

关键词：网络安全深度机器学习无线物联网时间序列长短期记忆模型

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基于行为时序逻辑的入侵取证研究

计算机应用研究 2011年第7期28卷 2742-2745页

作者：李均涛唐郑熠李祥贵州大学计算机科学与信息学院贵阳550025

提出一种基于行为时序逻辑的入侵取证的形式化方法,其描述语言能够准确描述入侵证据、系统知识以及攻击行为,并具有在部分数据缺失的情况下进行非确定性推理的能力;其自动验证工具能够寻求额外的证据并可检查是否有可能的攻击与这些证... 详细信息

提出一种基于行为时序逻辑的入侵取证的形式化方法,其描述语言能够准确描述入侵证据、系统知识以及攻击行为,并具有在部分数据缺失的情况下进行非确定性推理的能力;其自动验证工具能够寻求额外的证据并可检查是否有可能的攻击与这些证据相符。实例研究表明,这种方法不依赖于具体的攻击技术和操作系统,不惧证据的缺失,能够有效搜寻更多的证据并重建可能的攻击场景。

关键词：入侵取证行为时序逻辑逻辑描述语言系统验证