结合深度学习的网络邻居结构研究及应用

通过研究网络的拓扑结构可以探索到丰富的知识,特别是网络中节点的邻居可以形成不同的邻居结构,而不同的结构蕴含着不同的意义,进而也有着不同的影响。实际上,邻居结构与节点的交互行为之间是互相影响、互为因果的。对三种最为普遍的邻居结构进行分析,并提出结合深度学习的网络邻居结构影响力模型DNSI(neighbor structure influence based on deep learning)。通过对图片格式的网络数据提取特征,DNSI可以得到三种邻居结构影响力。分别在几个真实世界网络数据集上进行节点属性预测、类别中心度度量和用户行为预测等任务,实验结果表明该模型在绝大多数情况下具有优越性。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

公交车到站时间预测模型研究

为了研究影响公交车到站时间的机理,以广州公交140路相邻的3个站点为例,经数据处理和挖掘后,提取停靠时间、行驶时间和社会车速度这3个特征向量,并运用BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等6个模型来预测公交车到站时间。根据公交车到站时间预测的特征和6个预测模型的特征等提出了可拓预测模型。可拓预测模型的RMSE和MAE在所运用模型中是最低的,证明该方法有效。     

人员行为对住宅建筑热负荷需求的影响研究

本文对西安市某居民住宅楼不同人员的作息规律和用能行为进行了调研测试,利用马尔可夫链模型和事件机制模拟了不同人员的在室情况,结合DeST软件对考虑人员在室情况和人员行为影响后的住宅建筑热负荷需求进行了模拟,并与传统负荷计算方法下得到的建筑热负荷需求进行比较.结果表明,人员行为对住宅建筑热负荷需求的影响较大,考虑人员行为影响因素后建筑的热负荷需求呈现显著地波动变化且供暖季近92％的时刻建筑的负荷率均不超过60％,上述结果可为供暖系统的设计和运行管理提供指导.     

基于降噪时序深度学习网络的风电功率短期预测方法

利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析SSA(singular spectrum analysis)和长短时记忆LSTM(long-short term memory net⁃work)网络的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM网络为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验结果表明,奇异谱分析对风电场的历史数据具有良好的降噪性,SSA+LSTM模型在测试数据上取得了较好的预测性能,能够有效进行短期风功率的预测。     

基于P波模量的原位胶结充填体强度预测模型研究

原位胶结充填体质量评价通常采用单轴抗压强度作为表征指标,由于在现场工程中无法快速、准确获取充填体的强度值,因此需要建立一种参数易于获取且准确的原位胶结充填体强度预测模型。基于胶结充填体物理力学参数的内在联系,从量纲平衡的角度探索了胶结充填体单轴抗压强度与P波模量的关系。根据C矿和I矿两种原位胶结充填体的密度、P波速度及取芯强度的测试数据,采用线性拟合的方法获得了基于P波模量的原位胶结充填体强度预测模型。通过对C矿和I矿的强度预测模型拟合效果分析可知,P波模量与取芯强度呈正相关性,且拟合效果较好,证明原位胶结充填体强度预测模型精度高,具有很强的实用性。     

周刊IT指数

美国证券交易委员会延期执行萨班斯法案，北京红孩子牵手上海小阿华,信息产业部“通知”挑战新浪模式,     

福建持续暴雨灾情严重 电力系统全力抗洪保供电保安全

根据电监会网站6月7日讯从今年l号台风“珍珠”5月中旬影响以来，福建进入较长时间连续降雨过程，特别是5月底至今，福建各地普降大暴雨。6月5日到7目，福建省主要水库过程降雨分别为水口134mm、沙溪口114mm、古田181mm、池潭142mm、芹山302mm。受强降雨量影响，福建境内主要河流闽江、九龙江、汀江和赛江等均发生超危险水位的洪水，闽江干流水口电厂7日12时入库洪峰流量达30000m^3／s，为二十年一遇左右的大洪水。由于降雨仍将持续到6月10日左右，闽江流域可能发生更大的洪水。