VisIOT:经济产业结构关联可视分析

发布时间：2022-08-23 12:19

　　随着经济统计范畴的精细化以及统计过程的规范化,能够表现产业部门关联关系的投入产出表（Input-Output Table,IOT）数据日益呈现复杂的结构特性。传统的统计分析软件和方法形式单一且传达信息有限,面对结构关系复杂且动态演化的IOT数据,难以有效分析和探索其中复杂的关联模式和时序变化特征。为此,本文设计面对IOT数据分析的经济产业结构关联特征可视化工具——VisIOT。首先设计双向力导向图描述国民经济结构关联网络,并对网络中的顶点和边进行属性映射;然后构建时序矩阵图,直观地展示IOT数据差异,并按照时间顺序依次嵌入时序IOT数据;其次利用部门间的经济技术联系优化模块度算法,发掘经济产业结构关联网络中隐含的社区特征,有效支持关联紧密的社区结构的交互式分析和提取;再次设计社区时序演变图展示社区结构特征的时序演化规律,借助交叉优化算法和前后向的扫描算法,优化部门排列顺序,减少部门交叉,帮助用户有效捕捉社区结构的稳定性;最后有效设计交互方案关联可视化界面,实现经济产业结构关联可视分析系统。本文利用真实的IOT数据进行实例分析与验证,结果表明本文设计的VisIOT系统能够帮助用户快速识别... 

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
一、引言
二、相关工作
三、系统流程
四、VisIOT系统设计
    (一)投入产出关联网络可视化
        1. IOT产业关联网络可视化。
        2. IOT基础流量数据可视化。
    (二)产业关联可视化
五、实验结果及分析
    (一)系统设计结果
    (二)特征识别结果
    (三)特征演化结果
六、总结


【参考文献】：
期刊论文
[1]中国国家价值链:区域关联特征与增加值收益变化[J]. 潘文卿.  统计研究. 2018(06)
[2]动态网络可视化与可视分析综述[J]. 刘真,吴向阳,郑秋华.  计算机辅助设计与图形学学报. 2016(05)
[3]基于投入产出模型的中国海洋产业关联及海陆产业联动发展分析[J]. 王莉莉,肖雯雯.  经济地理. 2016(01)
[4]G7与BRIC产业结构网络演进特征研究[J]. 马东,黎平,杨友宁.  管理世界. 2014(08)
[5]人民币低估之谜:一个投入产出分析[J]. 唐翔.  经济研究. 2012(10)
[6]关于投入产出系数结构分析方法的研究[J]. 刘起运.  统计研究. 2002(02)



本文编号：3677751