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基于轨迹大数据的城市交通感知和路网关键节点识别 被引量：22
1
作者 冯慧芳 柏凤山 徐有基 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期42-47,54,共7页
结合城市道路网络的拓扑结构特征和交通流特性,建立基于有向加权复杂网络的城市交通网络关键节点识别模型.以兰州市连续7天的出租车GPS数据为基础,分析并可视化呈现兰州市在工作日和非工作日的城市交通流状态,并采用基于DWNode Rank的... 结合城市道路网络的拓扑结构特征和交通流特性,建立基于有向加权复杂网络的城市交通网络关键节点识别模型.以兰州市连续7天的出租车GPS数据为基础,分析并可视化呈现兰州市在工作日和非工作日的城市交通流状态,并采用基于DWNode Rank的有向加权复杂网络关键节点识别方法对兰州市路网关键节点进行识别研究.本文研究方法和结果可为交通管理部门的规划、设计和管理提供科学指导. 展开更多
关键词 城市交通 关键节点 有向加权 复杂网络 轨迹大数据
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基于LSTM和多头注意力机制的企业违约预测模型
2
作者 柏凤山 迟国泰 温武军 《管理工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期213-226,共14页
违约预测是指用企业过去时刻的数据和违约状态预测企业未来的违约概率。违约预测对股票投资、债券投资和银行贷款等具有极为重要的意义。本研究涉及两个科学问题:一是如何使用连续多年的企业数据预测企业违约概率;二是研究输入模型的每... 违约预测是指用企业过去时刻的数据和违约状态预测企业未来的违约概率。违约预测对股票投资、债券投资和银行贷款等具有极为重要的意义。本研究涉及两个科学问题:一是如何使用连续多年的企业数据预测企业违约概率;二是研究输入模型的每个时间窗口对违约预测状态的影响程度。用LSTM网络建立违约预测模型,用连续多年的企业数据预测违约概率,改变了违约预测建模时只用一个时间窗口预测违约概率的现状,并首次将多头注意力机制应用于违约预测模型,探索每个时间窗口对违约预测值的影响程度,避免了现有模型只做预测不揭示时间窗口对违约预测影响程度的弊端。研究表明:一是在违约预测建模时考虑企业数据的时序性更合理且会提升模型预测精度;二是违约预测的最佳时间窗口个数可以是5到10之间的数,总体上时间窗口越多违约预测精度越高;三是本文搭建的违约预测模型框架有效减少了违约预测结果的第2类错误,降低了坏客户被预测为好客户的风险。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 多头注意力机制 违约预测
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盆栽月季的栽培技术
3
作者 郭瑞 王宏艳 +2 位作者 庄红军 薛长锐 柏凤山 《黑龙江农业》 2003年第12期73-73,共1页
关键词 月季 盆栽 栽培技术 修剪 病虫害防治
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地膜马铃薯应用丰田液体肥试验效果研究
4
作者 薛长锐 赵剑飞 +1 位作者 柏凤山 王春梅 《黑龙江农业》 2003年第11期37-37,共1页
关键词 马铃薯 地膜覆盖 丰田液体肥 生长发育 产量 经济效益
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玉米丝黑穗病防治药剂筛选试验
5
作者 庄红军 柏凤山 +1 位作者 薛长锐 赵剑飞 《黑龙江农业》 2003年第11期48-48,共1页
关键词 玉米 丝黑穗病 防治 杀菌剂 筛选试验
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