链路预测算法的改进及其在产业结构调整中的应用研究

发布时间：2020-08-07 13:18

【摘要】：近年来,我国开始实施经济发展路径战略调整策略,经济增速放缓,经济发展方式进入稳增长、调结构、转方式和防风险状态。其中,在调整产业结构方面,统一调整产业结构,促进各部门协调统一、可持续发展是调结构的侧重点。随着部门产业间合作更加广泛,流通更加自由,我国产业部门间网络由链式结构发展成为网状结构。因此,基于复杂网络的理论分析产业结构的优化问题更能体现出优化方案的协调统一性和可持续性。本文运用复杂网络理论以及链路预测现有算法对链路预测算法进行升级,优化链路预测相似性算法,提出一种基于试验设计的链路预测相似性算法。随后分析我国产业部门间关系及发展状态,建立产业部门网络模型,并在此模型上运用链路预测相似性算法进行测算,提出优化产业路径的合理方案。本文主要研究内容如下:(1)基于试验设计的链路预测算法的改进:现有链路预测算法中的相似性指标大多是单一指标,且仅适合于特定的网络结构。本文提出了一种混合链路预测相似性指标,利用试验设计方法对该混合相似性指标中的权重进行优化调整,从而提出了一种基于试验设计的最优混合相似性指标的链路预测算法。同时将该算法应用于微博社交网络及新陈代谢网络进行实证性分析,结果表明基于混合相似性指标的链路预测算法的精确度较高,且其适用性也较好。(2)基于新链路预测算法的产业路径优化分析:基于核心主体功能区的投入产出数据进行网络建模,运用相关的网络结构指标从宏观角度和微观角度对产业网络的发展现状及各部门的重要性进行详细分析;随后,利用混合链路预测算法分析了京津冀地区和长三角地区的产业网络结构,并提出了相关的产业路径优化策略,为产业结构的调整提供政策性的建议。
【学位授予单位】：青岛大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F121.3
【图文】：

图 1.1 论文框架示意图本文在研究链路预测算法的基础之上对其在经济方面的应用进行了开拓及创新（1）开创性的使用试验设计的方法对链路预测算法进行了补充和改进。（2）使用改进的链路预测算法应用于部门间投入产出关系网络，并以算法的指

图 2.2 WS 小世界网络模型小世界网络模型的度分布是近似的泊松(Po随机网络和小世界网络进行分类，这两类网网络(exponential network)。

图 3.1BA(20,10)网络结构图要分为以下两部分：的选择对混合相似性指标 的预测效果影响标的权重值，随机选择三组不同的指标 构建三组混合ixyMixedIndexixyS

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 雷方元;蔡君;;基于社团特性的链路预测算法的研究[J];广东技术师范学院学报;2015年02期

2 阳敏辉;;浅析几种基本路段行程时间预测算法[J];青春岁月;2017年01期

3 陶陶;;点击科学[J];中国科技教育;2017年03期

4 黄子轩;马超;徐瑾辉;黄江楠;;复杂网络中集聚系数对链路预测算法的影响[J];科技视界;2014年12期

5 郭景峰;代军丽;马鑫;王娟;;针对通信社会网络的时间序列链接预测算法[J];计算机科学与探索;2010年06期

6 张宇;潘国腾;谢伦国;;一种基于人工神经元网络的条件分支预测算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2005年S1期

7 杨旭华;凌非;;一种基于局部社团和全局信息的链路预测算法[J];浙江工业大学学报;2017年01期

8 陆诚;杨威;;改进的广义预测算法在过热气温控制中的应用[J];工业控制计算机;2013年11期

9 杨断利;张立梅;籍颖;吕晶;;河北省风能特征及其对风速预测算法的改进[J];科技传播;2013年06期

10 李菊娥,孙群;基于双线性模型的新协状态预测算法[J];西安电子科技大学学报;1999年02期

相关会议论文 前10条

1 朱斌;樊祥;马东辉;程正东;;窗口大小和权值模板对固定权值背景预测算法的影响[A];2006年全国光电技术学术交流会会议文集（D 光电信息处理技术专题）[C];2006年

2 郭景峰;代军丽;马鑫;王娟;;针对通信社会网络的时间序列链接预测算法[A];第26届中国数据库学术会议论文集（A辑）[C];2009年

3 王云鹏;赵海;司帅宗;王翠荣;;基于邻居修正的随机游走链路预测算法[A];第十二届沈阳科学学术年会论文集（理工农医）[C];2015年

4 王峰;姬冰辉;李斗;;一种基于混沌理论的自相似业务流预测算法研究[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集（上）[C];2006年

5 陈娜;戴树岭;;基于模型的遥操作预测算法研究[A];'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2006年

6 张利萍;李宏光;;改进的灰色预测算法在工业应用中的评价[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

7 钱正祥;徐华;张申浩;;数字信号序列的向量预测算法[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年

8 崔冬;;一种改进的LRP信道预测算法[A];2006通信理论与技术新进展——第十一届全国青年通信学术会议论文集[C];2006年

9 梁适春;张晓冬;林培峰;牛萌;;一种混合储能光伏发电系统的功率预测算法[A];中国电工技术学会学术年会——新能源发电技术论坛论文集[C];2013年

10 路迎晨;李兵;;一类自适应预测算法的全局收敛性[A];04'中国企业自动化和信息化建设论坛暨中南六省区自动化学会学术年会专辑[C];2004年

相关重要报纸文章 前1条

1 麦芸编译;体内“天书”待解读[N];医药经济报;2002年

相关博士学位论文 前10条

1 丁静怡;复杂网络的链路预测算法及其应用研究[D];西安电子科技大学;2017年

2 尚可可;基于局部链路预测和零模型的复杂网络结构及稳定性分析[D];西北工业大学;2017年

3 杨育捷;复杂网络下基于拓扑相似性的链路预测研究[D];北京邮电大学;2019年

4 陈其松;智能优化支持向量机预测算法及应用研究[D];贵州大学;2009年

5 卜云;混沌时间序列自适应预测算法研究[D];电子科技大学;2010年

6 马玉韬;基于滤波理论和特征统计的蛋白质编码区预测算法研究[D];天津大学;2013年

7 鲍漪澜;基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法研究[D];大连海事大学;2013年

8 李楠;基于火焰自由基成像的NO_x排放预测算法研究[D];华北电力大学(北京);2017年

9 刘辉;铁路沿线风信号智能预测算法研究[D];中南大学;2011年

10 张千明;复杂网络结构分析与链路预测[D];电子科技大学;2016年

相关硕士学位论文 前10条

1 陈明诺;基于人-车-路-交通系统的车速预测算法研究[D];南京航空航天大学;2019年

2 关莹莹;基于深度学习的ITS短时交通流量预测算法研究[D];哈尔滨工业大学;2019年

3 蔡宏翔;基于多元属性的媒体热度预测算法[D];上海交通大学;2018年

4 宋耀波;基于局部子图的链路预测算法及在网络重构中的应用[D];国防科技大学;2017年

5 范东皖;二分网络中节点预测算法的研究[D];沈阳航空航天大学;2019年

6 孟晓宇;链路预测算法的改进及其在产业结构调整中的应用研究[D];青岛大学;2019年

7 李兆虎;基于交互度的链接预测算法研究[D];云南大学;2018年

8 曹蓉;基于矩阵分解的链路预测算法研究[D];青海师范大学;2019年

9 张陈浩;生物关联预测算法的系统分析和应用研究[D];华中师范大学;2019年

10 龚学辉;基于位置预测的共乘群体发现与优化方法研究[D];长安大学;2019年

本文编号：2784050