基于改进GM(1,n)的动态网络舆情预警模型

舆情的自由传播会导致网络集群行为的发生,易产生负面社会影响,威胁公共安全,因此建立网络舆情监控及预警机制是防控舆情传播、维护社会稳定的必要措施。首先,通过分析谣言的形成机制,构建了舆情发展预测指标体系;其次,通过建立多因素GM(1,n)模型对舆情发展的走向进行预测;然后,分别结合新陈代谢理论与马尔可夫理论改进上述预测模型;最后,以微博“新疆棉”事件和“成都四十九中”事件为例,对GM(1,n)模型、马尔可夫GM(1,n)模型和新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型预测舆情发展的能力进行对比,并比较了新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型与随机森林模型。实验结果表明,相较于原始模型与随机森林模型,新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型的平均预测精度分别提高了10.6和5.8%。可见,新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型在预测网络舆情发展趋势问题上具有良好的性能。

政府督促和碳交易机制下碳减排与定价优化研究

随着碳排放造成的环境和气候问题愈发严重,越来越多人认识到碳排放控制的重要性。为了减少碳排放,本文建立了政府参与及协调的二级供应链,研究并分析碳交易价格和政府督促因子对供应链碳减排及定价决策的影响。研究发现,对企业而言,在实施碳交易的同时,还应重视低碳减排,提高企业减排动力,结合碳交易价格的变动以期采取恰当的策略;此外,供应链上下游企业也可以进一步选择合适的契约方式,通过提高碳减排来增强产品的市场竞争力。