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基于图卷积循环神经网络的城市轨道客流预测

华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第3期50卷 21-27页

作者：刘晓磊段征宇余庆毛孝鑫马忠政同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 同济大学CAD研究中心上海201804 上海申通地铁集团有限公司上海201102

客流预测对于城市轨道交通运行组织和管理具有重要的意义。本文中组合图卷积网络和循环神经网络构建图卷积循环神经网络GCGRU模型,借助图卷积网络学习城市轨道网络的复杂拓扑结构,进而捕捉空间关联特征,通过循环神经网络变体门控循环单... 详细信息

客流预测对于城市轨道交通运行组织和管理具有重要的意义。本文中组合图卷积网络和循环神经网络构建图卷积循环神经网络GCGRU模型,借助图卷积网络学习城市轨道网络的复杂拓扑结构,进而捕捉空间关联特征,通过循环神经网络变体门控循环单元学习多特征客流量的趋势变化规律从而捕捉时间特征。利用上海市1年的全网地铁断面客流量展开研究,并应用随机森林的平均不纯度减少方法进行特征选择,实验结果表明:在大规模城市轨道交通客流预测中,GCGRU能够很好的捕捉城市轨道客流的时空相关性,具有良好的预测效果,预测精度达89%。模型预测结果可为管理者进行轨道交通客流管理与运行组织提供依据,为出行者提供乘车拥挤预警信息,保证城市轨道交通网络的安全高效运营。

关键词：客流预测图卷积网络门控循环单元时间特征空间特征

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百年变局下涉外法治中“涉外”的法理解读

政法论丛 2023年第1期 97-109页

作者：马忠法复旦大学法学院上海200438

“涉外”通常指“具有外国因素的现象或行为”,过去主要指涉及外国因素的民商事活动且重点指“引进来”,即外国民商事主体在华投资或进行其他民商事活动等。涉外法治中的“涉外”不仅指上述含义,还包括“走出去”的中国企业或公民在他... 详细信息

“涉外”通常指“具有外国因素的现象或行为”,过去主要指涉及外国因素的民商事活动且重点指“引进来”,即外国民商事主体在华投资或进行其他民商事活动等。涉外法治中的“涉外”不仅指上述含义,还包括“走出去”的中国企业或公民在他国或地区进行民商事活动所涉及的国外因素;此外,在民商事活动外,它还涉及有关公法活动如参与国际规则谈判及反恐、反腐败中的合作以及为相关国家提供法律服务等内容,即一般意义上的对外关系法之内容。涉外法治概念的提出及其“涉外”含义的扩充主要是应对百年变局下某些霸权国家过度扩张其国内法的域外效力、滥用“长臂管辖”以及采取单边制裁等而进行的法治斗争,后者对他国主权带来伤害,对国际法治造成阻碍和扭曲。作为负责任的大国,以“涉外法治”这一嫁接国内法治和国际法治的桥梁,既能维护本国国家、企业和公民正当合法权益,又能匡扶国际正义,为国际法治的推进和完善做出积极贡献。因此,准确解读“涉外法治”中“涉外”意义十分重大。

关键词：百年变局涉外涉外法治法律的域外效力长臂管辖构建人类命运共同体

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基于深度强化学习的网络流量异常检测研究

基于深度强化学习的网络流量异常检测研究

作者：魏忠达北京化工大学

学位级别：硕士

互联网与信息化突飞猛进的进步,有线网络以及无线网络已经成为我们生活中必不可少的部分。同样的,网络信息技术水平不断提升,网络安全方面也足够需要引起我们的重视,因为这种发展会引发一些非法入侵者对于网络安全产生威胁。比如他们会... 详细信息

互联网与信息化突飞猛进的进步,有线网络以及无线网络已经成为我们生活中必不可少的部分。同样的,网络信息技术水平不断提升,网络安全方面也足够需要引起我们的重视,因为这种发展会引发一些非法入侵者对于网络安全产生威胁。比如他们会盗取你的信息,会向网络中散播木马病毒等等。所以我们要提高警惕来识别这些入侵者,从而保障我们的网络安全不受侵害。由于计算机技术发展的较快,网络网络流量异常检测技术也变得多种多样,这些技术手段变得十分的智能,而且还十分的复杂。传统的方法对于网络流量异常检测不能适用于当前的大环境,在此环境下不具有识别率高,误报率低的特点。除此之外,这些传统的机器学习模型算法在应用到网络异常检测领域的时候,会存在一些不好解决的问题,首先是传统的这些机器学习模型存在着性能较差的问题,即分类的准确程度比较的差,尤其是针对于多分类的问题上,效果都不是很理想。然后还有一个比较重要的一点,就是这些机器学习的方法都需要人为的单独做一步特征提取,这样就会造成特征提取不准确从而导致模型分类识别不准确,所以选择合适的特征组合成为了这些模型的重要问题。同时,深度学习模型虽然识别效果有所提高,但是存在训练时间预测时间长,模型性能差的问题。还有,公开数据集存在数据不平衡情况会导致入侵检测的准确率降低和误报率增高,数据不平衡问题也是一个不好解决的难题之一。本文作出的研究主要是针对了上述问题展开,针对于传统机器学习分类效果差以及需要人工提取特征的问题,本文提出了基于深度学习卷积神经网络的网络流量异常检测模型,提高了识别效果,针对深度学习模型存在的训练时间预测时间长的问题,提出了基于深度强化学习深度Q网络网络流量异常检测模型,提高了训练速度以及预测速度,同时针对深度Q网络存在的过高估计问题,进一步提出了深度双Q网络网络流量异常检测模型,并且也取得了更优的识别效果,同时也针对网络入侵数据集的数据不平衡问题进行了解决,从而是识别效果更为良好。本文提出的深度学习网络流量异常检测模型提高了模型的分类效果,构建的深度强化学习的网络流量异常检测模型是一种训练时间预测时间短,分类效果更优的网络流量异常检测模型,同时也为网络流量异常检测领域提供了新的思路,所以有着十分高的研究意义。

关键词：强化学习深度学习深度强化学习网络异常流量检测卷积神经网络深度Q网络深度双Q网络

生命的阈限与乡村的自我救赎——论杨仕芳小说的边地叙事

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民族文学研究 2020年第5期38卷 66-72页

作者：余达忠(侗族) 三明学院

侗族作家杨仕芳的小说以湘黔桂边区为背景,表现社会转型中乡村秩序的失序和重建,乡村伦理的沉沦和救赎,乡村人性的堕落、挣扎、忏悔、重塑。“救赎”始终是其小说的主题,包括乡村的自我救赎和人生的自我救赎。在他的作品中,边地叙事不... 详细信息

侗族作家杨仕芳的小说以湘黔桂边区为背景,表现社会转型中乡村秩序的失序和重建,乡村伦理的沉沦和救赎,乡村人性的堕落、挣扎、忏悔、重塑。“救赎”始终是其小说的主题,包括乡村的自我救赎和人生的自我救赎。在他的作品中,边地叙事不单纯是一种创作方法,更是人物命运和作家生命情怀的书写和诠释方式,是观照生活与体验生命的一种视界。

关键词：杨仕芳阈限救赎边地叙事

横向常磁场中铁磁圆板的主共振特性与静载效应

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振动与冲击 2021年第1期40卷 308-316页

作者：马冰冰胡宇达燕山大学建筑工程与力学学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省重型装备与大型结构力学可靠性重点实验室河北秦皇岛066004

针对横向常磁场中铁磁圆板的主共振问题进行研究。基于电磁基本理论,得到薄板在常磁场中所受的磁体力和洛伦兹力,应用哈密顿变分原理,推导出磁场中铁磁圆板磁弹性耦合横向振动微分方程。常磁场中铁磁圆板受到的磁体力为静载荷,根据伽辽... 详细信息

针对横向常磁场中铁磁圆板的主共振问题进行研究。基于电磁基本理论,得到薄板在常磁场中所受的磁体力和洛伦兹力,应用哈密顿变分原理,推导出磁场中铁磁圆板磁弹性耦合横向振动微分方程。常磁场中铁磁圆板受到的磁体力为静载荷,根据伽辽金法得到周边夹支边界条件下铁磁圆板在静载荷作用下的初挠度,进一步应用多尺度法对周期载荷作用下的非线性方程进行一阶和二阶近似求解,得到主共振下系统幅频响应方程。通过算例,给出了系统幅频特性曲线图、振幅随磁场强度和激励力变化的曲线图,分析了板厚、磁场强度、激励力对系统共振振幅的影响,并对比了一阶近似和二阶近似计算结果的不同。结果表明,共振区域内振幅显著增加,磁场强度较小时一阶近似与二阶近似计算结果相近,而磁场强度较大时,二阶近似计算结果更加准确。

关键词：铁磁圆板常磁场磁弹性主共振多尺度法