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基于离群点视角的颠覆性专利预测研究

图书情报工作 2024年第5期68卷 74-86页

作者：王丹周潇赵捧未樊嘉逸西安电子科技大学经济与管理学院西安710126

[目的/意义]在日趋激烈的国际竞争背景下,颠覆性技术被认为是引领技术和产业发展方向、助推企业和产业实现“弯道超车”的绝佳机会窗口。为此,预测和部署颠覆性技术对于国家抢占科技制高点、重塑价值链均具有重大战略意义。[方法/过程]... 详细信息

[目的/意义]在日趋激烈的国际竞争背景下,颠覆性技术被认为是引领技术和产业发展方向、助推企业和产业实现“弯道超车”的绝佳机会窗口。为此,预测和部署颠覆性技术对于国家抢占科技制高点、重塑价值链均具有重大战略意义。[方法/过程]结合深度学习和离群点检测算法,构建基于离群点视角的颠覆性专利预测框架。该研究框架包括五个关键步骤:首先,利用BERT模型和TF-IDF算法将专利文本和专利分类号转化为可计算的高维向量表示,并结合PCA算法进行降维和特征融合;其次,采用三种离群点检测算法,以增量迭代的方式识别离群专利;再者,通过数据集修正,从离群专利中保留新技术专利;在此基础上,通过深度剖析新技术形式颠覆性专利的核心特征,构建有效的测度指标体系;最后,利用深度学习DNN模型拟合专利指标和颠覆性专利标签之间的关联关系,从而实现从大量的新技术专利中对潜在颠覆性专利的有效预测。[结果/结论 ]以人工智能为例,验证了该方法的有效性。结果共预测出411条颠覆性专利,这些专利主要涉及六大颠覆性方向:多模态预训练大模型、增强现实、生成式AI、自动驾驶、图像识别与处理和智能通信。这些技术的推广和应用,将对未来的科技和产业发展产生重大影响。研究结果可为国家政策制定和企业技术布局提供重要的决策参考。

关键词：颠覆性技术离群点检测预测研究深度学习专利分析

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中国铜需求量景气指数编制与预测研究

价格理论与实践 2024年第3期 138-143,223页

作者：王书平(译) 冀承秀卢子晗北方工业大学经济管理学院

铜是全球走向净零排放道路上最关键的原材料,编制中国铜需求量指数对我国绿色低碳发展具有重要意义。本文首先选取了宏观经济领域及5个铜下游行业的32个指标构建中国铜需求量景气指数指标体系;其次,采用主客观赋权法结合确定指标权重,... 详细信息

铜是全球走向净零排放道路上最关键的原材料,编制中国铜需求量指数对我国绿色低碳发展具有重要意义。本文首先选取了宏观经济领域及5个铜下游行业的32个指标构建中国铜需求量景气指数指标体系;其次,采用主客观赋权法结合确定指标权重,在此基础上选用月度指标数据编制景气指数;再次,根据界限值将景气度分为“偏热”“正常”“偏冷”三个区间,并输出景气信号灯;最后,分类预测32个指标,用延长一个月的数据编制景气指数作为其预测值。研究发现:景气指数与铜需求量增长率之间相关性较高,两者趋势基本保持一致;PMI调整对景气信号灯的预测精度有一定的提升效果。整体来看,该研究与国内铜需求量发展状况吻合良好,能为国内铜矿和铜材企业的生产计划、进出口计划提供前瞻性指导。

关键词：铜需求量景气指数预测研究 PMI调整

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我国区际商贸流通业发展潜力评估与预测研究

商业经济研究 2024年第12期 30-34页

作者：刘娟樊帆荆州学院管理学院长江大学经济与管理学院湖北荆州434000

本文创新提出了一种区际商贸流通业发展潜力评估方法,通过对我国省际发展潜力的实际评估发现:第一,距离较近的省份之间,商贸流通业发展潜力比较大;第二,经济发展水平偏低的省份与其他省份之间商贸流通业发展潜力较大,但也会受到地理位... 详细信息

本文创新提出了一种区际商贸流通业发展潜力评估方法,通过对我国省际发展潜力的实际评估发现:第一,距离较近的省份之间,商贸流通业发展潜力比较大;第二,经济发展水平偏低的省份与其他省份之间商贸流通业发展潜力较大,但也会受到地理位置的限制;第三,地区经济关联比较密切、经济一体化水平比较高的地区间商贸流通业发展潜力较小;第四,中部省份和广东省同周边其他省份的商贸流通业发展潜力比较大;第五,西北、西南地区随着交通基础设施的完善,地区之间的联系变得更加方便,商贸流通业发展潜力比较大。进一步通过两种不同方法预测区际商贸流通业发展潜力,发现两个发达且联系紧密的地区间商贸流通业发展潜力将趋于变小;而地区经济发展水平偏低,但与其他省份交通条件还不错的地方商贸流通业发展潜力趋于变大。

关键词：区际商贸流通业发展潜力评估分析预测研究

基于Stacking集成算法的抛石护岸水毁破坏预测研究

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水电能源科学 2024年第1期42卷 185-188页

作者：王浩晏田田郭剑波张金涛马利群安杰河南大学土木建筑学院河南开封475004 河南大学地理与环境学院河南开封475004 中建八局安徽建设发展有限公司安徽阜阳236000 河南省建筑设计研究院有限公司河南郑州450000

抛石护岸在顶冲等极端情况下易发生水毁破坏,给人民的生命财产带来威胁。通过水槽试验获取496组样本数据,利用互信息(MI)筛选出6个关键特征属性,并采用支持向量机(SVR)、广义回归神经网络(GRNN)和随机森林(RF)等机器学习算法构建多个预... 详细信息

抛石护岸在顶冲等极端情况下易发生水毁破坏,给人民的生命财产带来威胁。通过水槽试验获取496组样本数据,利用互信息(MI)筛选出6个关键特征属性,并采用支持向量机(SVR)、广义回归神经网络(GRNN)和随机森林(RF)等机器学习算法构建多个预测模型。然后,将这些模型作为基学习器,结合BP神经网络(BPNN)作为元学习器,采用Stacking集成学习方法构建抛石护岸破坏程度预测模型。最后,通过决定系数(R^(2))、均方根误差(R_(RMSE))及平均绝对误差(M_(MAE))等评价指标对模型性能进行评估。结果表明,Stacking模型在抛石护岸破坏高度、长度、范围上的平均R^(2)为0.98、RRMSE为0.02、M_(MAE)为0.03,相较于单一模型(SVR、GRNN、RF),Stacking模型的R_(RMSE)、M_(MAE)皆为最小,R2最高。在抛石护岸水毁破坏程度的预测中,融合的Stacking模型展现出更高的准确性与稳定性。

关键词：抛石护岸水毁破坏 Stacking集成算法预测研究

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中国铜需求量景气指数编制与预测研究

中国铜需求量景气指数编制与预测研究

作者：冀承秀北方工业大学

学位级别：硕士

铜作为具有战略意义的国际大宗商品,是全球走向净零排放道路上最关键的原材料,在经济建设中必不可少,因此监测国内铜需求运行状态并预测未来发展趋势是至关重要的。目前,现有研究缺乏对国内铜需求市场的景气监测预警分析,基于此,本文针... 详细信息

铜作为具有战略意义的国际大宗商品,是全球走向净零排放道路上最关键的原材料,在经济建设中必不可少,因此监测国内铜需求运行状态并预测未来发展趋势是至关重要的。目前,现有研究缺乏对国内铜需求市场的景气监测预警分析,基于此,本文针对中国铜需求量开展景气分析及预测研究,可以及时把握铜需求市场变化规律,为铜下游企业的生产生活、进出口计划提供前瞻性指导,对助力“十四五”绿色低碳发展规划具有重要意义。本文在分析中国铜需求量形势与影响因素的基础上,总结铜需求量景气分析方法,构建铜需求量景气指标体系,编制铜需求量景气指数并开展预测研究,具体内容如下:(1)构建中国铜需求量景气指标体系。首先,考虑国内铜消费结构和宏观经济影响,选取我国宏观经济领域及5个铜下游行业(电力、家电、交通运输、房地产、电子信息)的62个指标作为初选组。然后,对指标数据进行预处理、季节调整和正向化处理,并利用时差相关分析等方法最终筛选得到32个指标作为铜需求量景气指标体系。(2)编制中国铜需求量合成指数。根据时差相关分析结果,将指标分为先行、一致指标,基于合成指数原理,编制2016至2023年先行合成指数与一致合成指数,并分析其波动趋势。研究发现:a)先行合成指数的预警功能并不强;b)一致合成指数值在样本期内均大于100,表明国内铜需求量一直处于景气状态,整体稳定增长;c)一致合成指数与国内实际铜消费走势高度吻合,说明本文编制的合成指数能较好反映中国实际铜需求市场的整体状况。(3)建立中国铜需求量景气指数信号灯系统。采用景气信号灯模型编制2020年至2023年全社会和5个铜下游行业的铜需求量景气指数,确定景气界限并输出景气信号灯,对景气指数进行可靠性分析。结果发现:本文编制的铜需求量景气指数与中国实际铜消费增长率每月的变化趋势基本吻合,说明该指数可较为准确描述每月铜消费的变化波动,验证了其有效性。(4)建立中国铜需求量景气指数预测系统。首先,将32个景气指标采用4种模型分类预测,并延长一个月数据;然后,编制景气指数作为下个月的预测值,并使用制造业PMI指数进行调整优化;最后,对比分析了36个月的实际值与预测值。结果表明:a)2021年和2023年,铜需求量景气指数平均预测误差在7%左右,景气信号灯的匹配精度达到65%以上,证明本文建立的景气指数预测系统预测精度较高,与实际铜需求景气运行状况吻合良好,解决了景气指数预警功能较弱的问题;b)五个铜下游行业的预测效果同样比较理想,其中,电力行业景气信号灯预测精度最高,达到70%;c)PMI调整对景气指数和景气信号灯的预测精度均有提升作用,且在突变因素较多的2022年效果最为显著。

关键词：铜需求量景气指数指标体系景气信号灯预测研究

社会生态学理论视域下青少年运动健康行为预测研究

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同方学位论文库

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体育师友 2024年第2期47卷 48-55页

作者：尹瑶邱程韩金明李成北京财贸职业学院贯通教育学院北京100026 中国人民公安大学警体战训学院北京100076 北京教育学院体育与艺术教育学院 100009

目的:探讨青少年运动健康行为影响因素,通过多因素计算、分析青少年运动健康行为发生概率,为学校——家庭——社会制定健康促进策略提供参考依据。方法:采用分层整群随机抽样方法,在北京市4个区共抽取8所中学学生作为调查对象,采用自填... 详细信息

目的:探讨青少年运动健康行为影响因素,通过多因素计算、分析青少年运动健康行为发生概率,为学校——家庭——社会制定健康促进策略提供参考依据。方法:采用分层整群随机抽样方法,在北京市4个区共抽取8所中学学生作为调查对象,采用自填式问卷调查人口学特征、学校环境、社区环境、个体自我感知、周围环境以及政策层面等。结果:青少年整体运动健康行为率62%,男生运动健康行为占比64.2%,女生占比60%。通过多因素二元Logistic回归结果得出性别、体育课堂内容学习、课外体育活动开展情况、自我效能感、锻炼效益、增进健康、母亲锻炼、同伴支持(P均预测公式。结论:青少年运动健康行为受多种因素影响,青少年运动健康行为干预的工作应重点关注同伴支持、母亲锻炼、增进健康、锻炼效益等。

关键词：社会生态学青少年运动健康行为预测研究

基于数据挖掘技术的道路交通流量分析预测研究

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运输经理世界 2024年第3期 64-66页

作者：袁莹莹淄博市公安局交通警察支队周村大队山东淄博255300

为完善智能交通系统,提升道路交通状态分析预测能力,对基于数据挖掘技术的道路交通流量分析和预测方法进行研究。首先,对数据样本的采集方式和交通流量特征进行分析;其次,对基于数据挖掘技术的交通流量分析预测过程及预测结果的准确性... 详细信息

为完善智能交通系统,提升道路交通状态分析预测能力,对基于数据挖掘技术的道路交通流量分析和预测方法进行研究。首先,对数据样本的采集方式和交通流量特征进行分析;其次,对基于数据挖掘技术的交通流量分析预测过程及预测结果的准确性进行研究;最后,分析交通流量分析预测模型的应用场景。该研究最终取得预期成果,所构建的模型不仅能及时获取指定地点的交通流量信息,且能为智慧交通场景的实现提供数据支持,可为同类研究提供参考。

关键词：数据挖掘道路交通流量分析技术支持预测研究

基于ARIMA和GM(1,1)模型的互联网肿瘤专科门诊接诊现状预测研究

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现代医院 2024年第2期24卷 275-279页

作者：徐彦杰辛亮刘俊卿李岩李世云王若臻董恒磊天津医科大学肿瘤医院//国家肿瘤临床医学研究中心//天津市“肿瘤防治”重点实验室//天津市恶性肿瘤临床医学研究中心天津300060

目的充分了解互联网肿瘤门诊接诊现状的变化趋势,为互联网医院的发展及管理提供支持。方法利用某肿瘤专科医院2021年1月—2023年6月互联网门诊接诊数据,分别构建ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效... 详细信息

目的充分了解互联网肿瘤门诊接诊现状的变化趋势,为互联网医院的发展及管理提供支持。方法利用某肿瘤专科医院2021年1月—2023年6月互联网门诊接诊数据,分别构建ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊接诊比例及互联网门诊人次占线下门诊比例。结果通过ARIMA(1,1,2)和GM(1,1)模型对互联网门诊接诊比例进行预测,平均绝对误差分别为2.06%和2.41%,均方根误差分别为3.01%和3.17%;通过ARIMA(0,1,1)和GM(1,1)模型对互联网门诊人次占线下门诊比例进行预测,平均绝对误差分别为0.58%和1.08%,均方根误差分别为0.75%和1.31%,表明ARIMA模型的预测效果更好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊接诊比例预测值为90.35%,互联网门诊人次占线下门诊比例预测值为16.46%。结论2021—2023年某肿瘤专科医院互联网接诊比例呈现持续稳定趋势,互联网门诊人次占线下门诊比例呈现持续上升的趋势。因此,医院需建立持续的监测机制,不断调整管理策略和措施,以满足患者的需求,持续推动互联网医疗服务高质量发展。

关键词： ARIMA GM(1,1) 互联网接诊现状预测研究

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基于动态膜神经网络的高校网络舆情预测研究

情报探索 2024年第3期 30-38页

作者：徐蓓蓓刘希玉孙琦齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东济南250014 山东省科学院情报研究所山东济南250014 山东师范大学商学院管理科学研究院山东济南250014 上海交通大学安泰经济与管理学院上海200030

[目的/意义]高校网络舆情预测在高校应急管理中占据着重要的地位,正确的预测分析能够为舆情的引导和管理提供基础,对增强高校网络舆情应对能力、维护高校和谐稳定有着重要的作用和意义。[方法/过程]应用细胞型P系统的结构和操作,以及膜... 详细信息

[目的/意义]高校网络舆情预测在高校应急管理中占据着重要的地位,正确的预测分析能够为舆情的引导和管理提供基础,对增强高校网络舆情应对能力、维护高校和谐稳定有着重要的作用和意义。[方法/过程]应用细胞型P系统的结构和操作,以及膜算法的规则,结合遗传算法设计动态算子,优化LSTM神经网络,得到基于动态膜驱动的长短期记忆神经网络预测模型(DM-LSTM),开展高校网络舆情预测研究。[结果/结论]提出一种基于动态膜驱动的长短期记忆神经网络预测模型(DM-LSTM),通过实证研究和对比分析,证明所提出的DM-LSTM模型在预测精度和算法性能方面具有更好的优越性和稳定性。

关键词： LSTM 高校网络舆情膜算法预测研究