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作者：吴环宇华东师范大学

学位级别：硕士

进入经济,科技,文化全球化的大数据时代,复杂网络与非线性时间序列的应用研究越来越受到关注,例如流行病传播,大脑功能网络,气候干旱事件以及金融股票波动等,时间序列的分析方法可以为我们提供新颖的思考与探索方向。目前,传统的研究非... 详细信息

进入经济,科技,文化全球化的大数据时代,复杂网络与非线性时间序列的应用研究越来越受到关注,例如流行病传播,大脑功能网络,气候干旱事件以及金融股票波动等,时间序列的分析方法可以为我们提供新颖的思考与探索方向。目前,传统的研究非线性时间序列的方法受到复杂网络研究的影响而得到了快速的发展,然而由于实际研究中序列长度和噪声的影响,极大限制了时间序列网络方法的广泛应用。本文着眼于气候干旱极端事件的时间序列,讨论复杂网络方法在实际序列分析碰到的共性问题,并提供解决办法。本文关注巴西东北部（NEB）近些年来持续的干旱事件,因为该地区自2010年就开始处于持续干旱状态,造成了重大的社会影响与经济损失。NEB极端干旱事件的物理机制是周边热带海洋不同的相互作用时间尺度引起的,因此本文以1979-2018年降雨量数据以及大西洋、太平洋、厄尔尼诺等不同区域的海表温度数据,将事件时间序列转化为ordinal pattern符号序列并构建序列间的转换网络。此外我们根据Kullback-Leibler散度（KLD）计算符号序列间的非均匀性,得到两个时间序列间的耦合时滞信息。并且本文提出基于KLD计算统计可靠性的假设检验,得到了很好的验证。最后我们用时滞信息与干旱周期长度（DPL）定量分析了NEB降水的季节性时间尺度的动态变化。本文提出的非线性时间序列网络方法为研究事件时间序列间的相互作用提供了新的研究思路,并进一步提出了耦合方向结果显著性的统计假设检验方法,这也为后续研究多个系统间的耦合关系奠定了基础。

关键词：复杂系统降雨量海表温度时间序列网络预测

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基于时间序列网络相似度模型的港城协同时滞效应研究

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物流科技 2021年第10期44卷 12-18页

作者：郑建平胡永仕宁德职业技术学院教务处福建宁德355000 福建工程学院交通运输学院福建福州350116

在经济全球化的推动下,持续增长的国际贸易不仅促进了经济发展,也加强了国际贸易对港口的依赖性。如何科学、准确地衡量腹地经济发展与港口建设的时滞效应,是在城市经济发展中发挥港口及临港产业作用急需解决的问题。针对港城协同发展... 详细信息

在经济全球化的推动下,持续增长的国际贸易不仅促进了经济发展,也加强了国际贸易对港口的依赖性。如何科学、准确地衡量腹地经济发展与港口建设的时滞效应,是在城市经济发展中发挥港口及临港产业作用急需解决的问题。针对港城协同发展存在的时滞效应,基于时间序列网络相似度模型构建论证和设计时滞效应分析方法,并以上海港、宁波—舟山港和深圳港实证分析,通过构建2000~2020年腹地城市GDP和集装箱吞吐量时间序列网络,测度其网络相似度和时滞效应滞后期。研究表明:(1)时间序列网络相似度能够反映价值转化参数向量的映射关系。(2)中国三大集装箱港口腹地经济和集装箱吞吐量时间序列网络相似度均为1.00,网络结构呈现高度相似。(3)上海港、宁波—舟山港和深圳港的时间序列网络时滞效应的滞后期分别为4年、1年和4年,不同港口受到现实中政治、地理、经济等方面因素的影响,其港城协同时滞效应也有所差异。

关键词：时滞效应港城协同滞后期时间序列网络相似度模型

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创新价值转化时滞效应模型构建及实证研究

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科研管理 2022年第3期43卷 192-200页

作者：宋砚秋胡军齐永欣中央财经大学管理科学与工程学院北京100081

针对创新从投入到产出的多阶段性及各阶段价值转化时滞效应的差异性,本文提出了利用时间序列网络相似度与价值转化系统时滞效应关系来计算滞后期的方法。将创新价值链转化分为知识开发、成果转化和产业化三个阶段,在证明了价值转化系统... 详细信息

针对创新从投入到产出的多阶段性及各阶段价值转化时滞效应的差异性,本文提出了利用时间序列网络相似度与价值转化系统时滞效应关系来计算滞后期的方法。将创新价值链转化分为知识开发、成果转化和产业化三个阶段,在证明了价值转化系统的滞后效应与时间序列向量间的关系的基础上,构建各子系统的时间序列网络,进而采用余弦相似定理计算网络相似度,并求解最优映射关系以确定滞后效应及滞后期,利用中国1998—2016年省域创新价值转化数据,对创新价值链时滞效应进行验证。研究表明:价值转化系统的滞后效应与投入产出向量的时间序列网络结构有关,时间序列网络相似度能够反映价值转化参数向量的映射关系,其最大相似度反映了滞后效应,且对应的时间反映了滞后期;知识开发、成果转化和产业化阶段的平均滞后期分别为3~4年、2~3年和3~4年,专利驱动、论文驱动的价值转化期分别约为8.66年、9.66年;其中11个省份为双路径驱动、9个省份论文驱动创新速度较快、2个省份专利驱动速度较快;同时知识开发阶段与产业化阶段的滞后期存在互补,知识开发较长的地区产业化速度较快。

关键词：创新价值链多阶段时滞效应滞后期时间序列网络余弦相似度

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海量数据下的社区演化分析系统的研究与实现

海量数据下的社区演化分析系统的研究与实现

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作者：杨泓宇北京邮电大学

学位级别：硕士

现如今,网络科学主要是研究来自不同应用和领域的复杂系统之间的共性问题及处理这些问题的普适方法。由于社会的进步,互联网信息时代的来临,复杂网络范围扩大,传统的依靠网络内存计算的社区发现技术早已无法满足这种繁杂的网络需求。为... 详细信息

现如今,网络科学主要是研究来自不同应用和领域的复杂系统之间的共性问题及处理这些问题的普适方法。由于社会的进步,互联网信息时代的来临,复杂网络范围扩大,传统的依靠网络内存计算的社区发现技术早已无法满足这种繁杂的网络需求。为了应对这一挑战,采用并行化技术可以有效地处理海量数据,从而更好地实现社区发现。在本文研究的第一个关键算法中,首先提出了一个基于核心节点扩展的单机社区发现算法,算法通过计算网络中相邻节点之间的节点相似度筛选出网络中的核心节点,将核心节点作为基础计算出第一阶段的社区结构,并通过研究不同社区结构之间的相同节点进行社区的合并,最终计算得到最终的社区结构。本文提出了一种采用Hadoop平台的复杂网络分布式处理建模,它采用HDFS文件格式来初始化网络文件,并利用分布式数据库来储存和读写数据,同时还建立了多层次MapReduce数据处理模式,以实现更高效的网络管理。最后,将提出的单机社区发现算法与多阶段分布式处理模型相结合,提出了一个基于MapReduce的分布式社区发现算法。通过对比实验,本文提出的算法模型在社区发现方面表现出了良好的准确性和时间效率,而且通过改变MapReduce框架中任务数量也能够提高不同规模数据下网络的算法计算效率。另一方面,现如今生活中的网络更多呈现动态性,随着时间的发展而发展,静态网络分析错过了捕捉动态网络中演化行为的机会。检测社区的演变,可以深入了解网络的基本行为。在本文中,提出了一个检测动态网路中社区演化行为的框架,首先提出了一个新的社区匹配算法,能够追踪和识别一段时间内的相似社区,为他们建立关系,作为演化行为的基础。接着提出了一个基于节点数量与重要性的社区演化行为检测算法,通过考虑节点之间的关系与影响力,进一步分析动态网络的演化过程。本文将框架运用于多个真实的数据集来验证框架的能力和适用性,实验研究表明本文提出的算法能够准确地挖掘出更多动态网络中的社区演化行为,本文还同时研究了算法中参数对不同演化行为检测结果的影响,从而进一步提高算法的准确性。本文提出了一个新的社区发现与动态演化行为检测系统,它可以有效地处理海量数据,并且通过网页前端的方式提供给没有算法经验的研究者,使他们能够更加轻松地进行复杂网络的研究。这种系统不仅可以支撑社区发现和社区动态演化行为检测两个重要的应用,而且还可以协助研究者良好地理解和应用这些方法。本文旨在深入探讨该问题的研究背景和含义,并结合国内的研究状况和有关方法,从业务场景出发,对关键需求进行分析,提出有效的解决方案,最后介绍实验的整体流程。接下来,本文将介绍整个系统的设计和实现,并讨论如何部署和测试它。最后,将总结本文的所有工作,并对未来的研究进行展望。

关键词：分布式技术社区发现时间序列网络演化行为检测

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基于时序卷积网络的刀具磨损预测平台的研究与实现

基于时序卷积网络的刀具磨损预测平台的研究与实现

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作者：杨晓辉沈阳化工大学

学位级别：硕士

在机床加工过程中,刀具会随着机器切割工序的进行而产生磨损,刀具的磨损是无法避免的,并且刀具发生严重的磨损将可能会导致崩刃,引发事故,影响生产安全。如果不能准确的预估刀具的磨损,还会出现刀具还未完全磨损就更换,而造成刀具造成... 详细信息

在机床加工过程中,刀具会随着机器切割工序的进行而产生磨损,刀具的磨损是无法避免的,并且刀具发生严重的磨损将可能会导致崩刃,引发事故,影响生产安全。如果不能准确的预估刀具的磨损,还会出现刀具还未完全磨损就更换,而造成刀具造成浪费。有效地预测刀具磨损值是铣削过程中不可或缺的一个环节,因此,设计和实现一个可进行磨损情况监控和磨损值预测报警的刀具磨损预测平台对现实工程具有重要价值。本文通过对机床加工过程中刀具磨损情况的研究,设计并实现了基于残差时序卷积网络的刀具磨损预测算法。在机床的加工过程中,采集主轴X,Y和Z三个方向上的切削力信号和振动信号,以及声发射传感器的信号,共七个维度的信号数据。先对数据的无效值进行消除,并采用数据降采样等预处理手段来缩小数据集,然后分别对原始信号数据进行时域、频域和时频域特征提取和分析,共168个特征。最后对多维特征,通过相关系数法筛选,将高相关性的前30个特征组成新的特征矩阵,用于刀具磨损预测的训练。在刀具磨损预测模型中,针对现有残差网络对于特征信息丢失的问题,将原有步幅进行调整,采用小步幅来学习更多的特征内容。同时为了提高预测准确率,将注意力机制与时序卷积网络相结合,构建了残差时间序列卷积网络,并且通过与主流算法的对比说明了本预测算法的有效性和准确性,在与LSTM比较中,平均绝对误差减少了14%,运行速度提高了4倍。本文最后设计并实现了刀具磨损预测平台,利用刀具磨损预测算法将刀具磨损预测结果实时的通过可视化方式展示出来,并构建了在线服务和离线服务等模块,在线服务提供了用户管理、刀具管理、工艺管理和刀具磨损预测功能,离线服务主要提供模型训练服务。通过功能和性能测试对系统进行验证,并对移动客户端和Web端做了适配,以满足易用性要求,保证了算法的良好应用和工程意义。

关键词：刀具磨损预测时间序列网络残差网络注意力机制

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