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题名网络舆情危机演变特征及其预警方案研究
被引量:6
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作者
袁国栋
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机构
重庆市委党校
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出处
《现代情报》
CSSCI
2021年第7期154-159,共6页
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基金
2019年国家社会科学基金青年项目“中国网络空间主流意识形态的传播效果及其优化研究”(项目编号:19CKS030)
2018年国家社会科学基金西部项目“面向新兴风险的城市社区公共安全治理研究”(项目编号:18XGL015)。
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文摘
[目的/意义]采用当前方法分析网络舆情危机演变特征时,无法明确网络舆情传播过程中演变特征影响因素之间的因果关系,导致分析结果的灰色关联度低、小误差概率小、均方差比大,因此研究了网络舆情危机演变特征及其预警方案创新方法,采用系统动力学对网络舆情危机演变变量和影响因素进行仿真和建模,获取网络舆情危机演变的主要影响因素,结合网络舆情传播热度与各因素之间的因果关系分析网络舆情传播系统。[方法/过程]结合Verhulst模型和灰色理论模型构建灰色Verhulst预测模型,根据各影响因素之间存在的因果关系分析网络舆情危机演变特征,根据分析结果提出构建信息汇集分析机制、预警机制、信息发布机制和引导机制的预警方案。[结果/结论]实验结果表明,采用所提方法分析网络舆情危机演变特征时,分析结果的灰色关联度高、小误差概率大、均方差比小。
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关键词
网络舆情危机
演变特征
灰色verhulst预测模型
预警方案
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Keywords
internet public opinion crisis
evolution characteristics
grey verhulst prediction model
early warning plan
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分类号
G206
[文化科学—传播学]
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题名尾矿坝变形规律的灰色Verhulst预测
被引量:3
- 2
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作者
赵小稚
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机构
山东理工大学
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出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
2012年第11期90-94,共5页
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文摘
尾矿坝变形规律预测是矿山尾矿库安全技术管理的重要内容。尾矿坝的变形受多种因素的影响,其中有些因素是可知的,但有部分因素是不确定的,因此尾矿坝本身实际上是一个灰色系统。为了实现对尾矿坝变形趋势的预测,在充分认识尾矿库工程系统及坝体变形数据特性的基础上,采用灰色Verhulst模型对尾矿坝的变形进行预测,并结合某铁矿尾矿坝变形监测实际数据进行预测,模型精度满足要求,表明灰色Verhulst模型用于尾矿坝变形规律预测具有很好的适用性。
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关键词
尾矿坝
变形规律
灰色verhulst预测
预测模型
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Keywords
tailing dam
deformation law
grey verhulst prediction
prediction model
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分类号
X936
[环境科学与工程—安全科学]
TD7
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名石膏矿采空区顶板下沉量的灰色Verhulst预测
被引量:2
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作者
赵小稚
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机构
山东理工大学资源与环境工程学院
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出处
《烟台大学学报(自然科学与工程版)》
CAS
2013年第1期66-68,共3页
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文摘
采空区顶板下沉量预测是采用空场类采矿方法的矿山安全生产管理的重要内容之一,也是实现采空区重大危险源有效监控的基本要求.在充分认识采空区顶板下沉特性的基础上,采用灰色Verhulst方法,建立了顶板下沉量预测模型.用该模型对某石膏矿采空区顶板监测的实际数据进行了分析,结果表明该矿采空区已进入危险期.模型精度能满足要求,说明灰色Verhulst模型用于采空区顶板下沉趋势预测具有很好的适用性.
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关键词
石膏矿
采空区
顶板下沉
灰色verhulst预测
预测模型
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Keywords
gypsum mine
goaf
roof subsidence
grey verhulst prediction
prediction model
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分类号
TD7
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名矿床地质品位的灰色Verhulst预测
- 4
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作者
陆军波
张蒙
秦连元
岳远宪
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机构
山东烟台鑫泰黄金矿业有限责任公司
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出处
《铜业工程》
CAS
2012年第6期26-28,80,共4页
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文摘
矿石品位的分布受成矿规律支配,客观上存在有一定规律性。矿石品位灰色Verhulst预测就是将矿床作为一个整体,通过已知的钻探或坑探品位的一组灰色数据,利用相应的数学模型,估计、预测无探矿工程点的矿石品位,弥补了地质探矿过程中工程网度控制不够,资料欠缺的不足,为矿山编制采掘计划,规划生产提供必要的依据。灰色Verhulst预测模型需要的原始数据少,精度能满足要求,表明该方法用于矿石品位预测具有很好的适用性。
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关键词
金矿
矿石品位
预测线
灰色verhulst预测
预测模型
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Keywords
gold mine
ore grade
forecast line
grey verhulst prediction
prediction model
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分类号
TD163
[矿业工程—矿山地质测量]
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题名双循环新发展格局下来华留学生教育规模预测模型
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作者
雷红艳
权亭亭
林泽华
李孝诚
王国华
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机构
淮北师范大学数学科学学院
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出处
《高师理科学刊》
2022年第5期23-30,共8页
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基金
安徽省人文社科重点项目(SK2019A0390)
淮北师范大学重大教学研究项目(2020xjxyj006)
安徽省自然科学基金项目(1808085MF174)。
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文摘
来华留学生教育在双循环新发展格局中发挥着日益显著的作用.为了给精准制定我国来华留学教育政策提供科学依据,基于2001—2018年来华留学生规模,建立多元线性回归模型分析来华留学生规模的影响因素,选用线性拟合预测模型、灰色Verhulst模型和BP神经网络预测模型预测2021—2030年来华留学生人数.结果表明,我国GDP、普通高等教育专任教师数和高等教育毛入学率对来华留学生规模有显著性影响,来华留学生规模将呈现稳步增长的趋势.
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关键词
来华留学教育
线性拟合预测模型
灰色verhulst模型
BP神经网络预测模型
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Keywords
education of international students in China
linear fitting prediction model
grey verhulst model
BP neural network prediction model
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分类号
O29
[理学—应用数学]
G648.9
[理学—数学]
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