基于BBV的有向加权网络模型

在BBV模型基础上,结合方向性和网络演化特性,提出一种有向加权网络模型。引入参数p、q,将节点强度分为入强度和出强度,根据BBV建模思想进行模型择优和演化。理论分析和数值模拟仿真结果表明,该模型的节点出入强度和出入度分布满足幂律指数为[2,3]的幂律分布,且通过调节参数可使平均路径和聚簇系数符合复杂网络特性。

基于多重影响力矩阵的有向加权网络节点重要性评估方法

本文基于有向加权网络模型,构建了三个影响力矩阵,并利用层次分析法对其赋权求和,形成多重影响力矩阵,从而提出了一种基于该矩阵的节点重要性评价方法.该方法通过新定义的交叉强度指标,来表征节点的局部重要性;利用金网节点对待评估节点的重要性影响总值,来表征节点在全网中的相对重要性.在分析影响节点对待评估节点的影响比例时,既考虑到节点间的距离因素,又引入了最短路径条数因素;既考虑了该影响节点对网络中其他节点的影响关系,又考虑了网络中其他节点对该待评估节点的影响关系,使得评价方法更加全面.将算法运用于ARPA网络,结果表明,该方法能有效地区分各节点之间的差异,最后,对实验结果进疔连锁故障的仿真对比实验,进一步验证了方法的有效性.

基于有向加权网络的设施管理综合服务商评选模型

提出基于有向加权网络的设施管理(FM)综合服务商评选模型。在对设施管理供应商进行分级处理的基础上,明晰多级供应商评价指标体系和企业合作性程度评价指标体系,并分别用于设施管理供应商网络点权和边权评价。通过基于层次分析法(AHP)的模糊综合评价法对设施管理供应商有向加权网络点权、边权进行赋值,构建设施管理多级供应商选择模型,并采用最短路径法对模型进行求解。最后,通过案例模拟验证了模型的实用性和可操作性。

有向加权网络的局域世界演化模型

现实世界中的很多网络既是连接间具有不同权值的加权网络又是连接间具有方向的网络。针对这一现实,在局域世界网络拓扑结构中同时引入有向性和权重。在局域世界演化模型基础上,建立了有向加权网络的局域演化模型(LWDW),并提出了节点的出强度与入强度的概念。采用平均场理论导出这一模型节点的强度分布、出强度以及入强度的分布,同时分析了复杂网络的其他拓扑参量聚类系数和平均路径长度,并通过数值仿真实验验证了理论分析的正确性。

基于有向加权网络的高处坠落事故致因分析

为了了解高处坠落事故致因的复杂性,减少类似事故的发生,收集210个高处坠落事故案例,通过事故链分析技术获取致因关系,整合构成有向加权网络;运用复杂网络理论对致因网络特征进行分析,得出高处坠落事故致因的演化关系,提取了现场安全监管不足和安全意识淡薄两个关键节点,并根据致因联系强度对重要节点的控制提出建议.本研究有助于揭示高坠事故致因内在联系和演化特征,控制关键致因提升管理效率.

有向加权网络中的改进度中心性

节点重要性度量是复杂网络领域的一个重要研究内容,研究者提出了许多中心性度量方法来恒量网络中节点的重要程度,但传统度中心性的定义并没有考虑网络中连边的方向和加权特性,导致其不能有效衡量有向加权网络中节点的重要程度。考虑有向加权网络的特点,提出一种改进的度中心性计算方法--JP-Degree中心性。改进的度中心性综合考虑相邻节点个数、连边的权重以及连边的方向等三个方面的因素得出节点最终的度中心性,能够较为全面地反映三个因素对节点重要性的影响,同时有效避免了单一方向强度过大而导致的节点中心性值很高的情况。在2个真实的社交网络数据上进行实验,结果表明,提出的JP-Degree中心性在衡量节点的连通能力和免疫能力方面有着明显好于传统度中心性的效果。

基于有向加权网络的微博扩散因子

随着网络计量学和各种网络信息交流及传播平台的发展,需要有效的指标来衡量信息传播效率或舆情扩散速度,本研究尝试改进传统的科学计量学指标,提出适用于衡量微博信息扩散程度的网络计量学指标,以微博为节点、微博之间的转发关系为连线、相对转发次数占比为相对影响权重,建立有向加权微博转发网络模型,提出了四种衡量节点影响力和信息扩散程度的微博扩散因子。根据20个微博话题相关数据的实证研究,得到MDF-A_(j)和MDF-A_(jo)与平台原创人数排名之间的相关度接近0.6(双侧显著性值p<0.05);MDF-A_(j)和MDF-A_(jo)在衡量单条微博或整个微博话题的扩散度和出圈度时,都具有一定的有效性;MDF-B_(j)和MDF-B_(jo)在体现整个微博话题的热度方面,都具有一定的可靠性。

基于有向加权网络的预警探测体系节点价值评估

对预警探测体系节点进行价值评估是实现对敌作战体系快速破击的重要环节,传统基于作战效能的雷达固有威胁评估,缺少对预警探测体系内各雷达动态关联关系的考虑,针对此,提出一种基于有向加权网络的预警探测体系节点价值评估方法,从预警探测体系内各雷达的作用、相互关系着手,建立预警探测体系网络模型,深入分析其网络评估指标,并结合雷达固有威胁评估,对预警探测体系节点价值进行综合评估,仿真结果表明该评估方法可对预警探测体系节点价值进行全面、有效量化评估。

改进的加权网络节点重要性评估的互信息方法

现有的复杂网络节点重要性评估研究主要集中在无向无权网络上,不能全面客观反映某些真实复杂网络的情况。针对无向加权和有向加权网络中评估指标适用范围有限、评估结果不够全面等问题,借鉴应用于无向无权网络的基于互信息的节点重要性评估方法,提出适用于无向加权网络和有向加权网络的互信息评估方法。该方法将网络中的每条边看作信息流,结合相应复杂网络的结构特点和"信息量"的定义方法,以求出的节点信息量作为节点的重要性评估指标。对实例网络进行分析可知,所提算法在保证评估准确性前提下,能更加细致刻画有向加权网络节点之间的差异性。在对ARPA网络的节点评估中,所提算法与以往指标所评估出的前5个最重要节点的节点编号尤其相近,凸显出该算法快速发掘核心节点的能力,为快速、准确评估无向加权和有向加权网络核心节点,提高网络抗毁性提供一定理论帮助。

基于有向加权网络的价格传导时滞模型

传统的投入产出价格模型利用矩阵描述并分析价格传导过程.因矩阵表述方式属二维模型,故而无法反映价格随时间变化的动态关系.利用有向加权网络描述各产业部门及部门间的价格传导关系,并将时间维度引入构建了价格传导网络模型,考察价格传导时滞的影响.与现有投入产出价格模型相比,模型具有以下三个优势:一是可计算任意时刻的价格传导波动,而传统投入产出价格模型只是该模型在价格传导时间趋向无穷时的特例;二是模型考虑了各部门不同的价格传导时滞的影响,对价格传导过程描述更加精确;三是该模型不受二维矩阵算法的限制,计算复杂度低,易于仿真模拟.

有向加权供应链网络演化模型

利用BBV加权网络的演化机制和BA模型的线性择优连接机制,新节点进入网络时的入边和出边服从二项分布,建立了子网络具有流量补偿的有向加权供应链网络模型。利用泊松过程理论分析了网络的出入强度分布,结果表明,有向加权供应链网络的稳态平均入强度分布和稳态平均出强度分布服从幂律指数在[1,3]之间的幂律分布。对有向加权供应链网络模型进行仿真研究,仿真结果与理论预测相一致,符合供应链网络的幂律特性。

波动溢出网络视角下行业关联及风险传染效应研究

在极端风险事件冲击下,我国股市行业间风险传染的动态复杂性加剧,行业风险的共振效应与放大效应越发显著。本研究运用DCC-GARCH动态溢出指数模型,测度不同行业间的风险溢出效应,构建行业风险溢出的动态有向加权网络,刻画在极端风险事件冲击下不同行业间的风险传染路径,此外基于DCC-GARCH t-copula模型进一步考察在不同行业间进行投资组合的资产配置问题,本文结论如下。(1)在极端风险事件时期,股票市场行业间的风险溢出强度出现剧烈波动,不同行业间的风险波动溢出存在行业异质性,风险较易通过各个行业进行传染。(2)行业间风险波动溢出网络结构变迁存在显著的“事件驱动”特征,根据行业网络节点属性推导极端风险传染的动态过程、追溯行业风险来源可以发现,工业、原材料和公用事业的冲击强度要远高于其他行业。(3)行业风险传递机制表现为产业链上下游的互动以及投资者的资产配置与套利行为,所以投资者在投资不同行业时需要进行积极的投资组合管理和动态调整,而不是采用静态策略。

基于有向加权网络的舆情演化仿真研究

【目的/意义】研究舆情演化机制,分析影响舆情演化过程中的因素,为控制舆情的发展提供有力的参考。【方法/过程】本文构建有向加权网络拓扑结构,选用经典Deffuant模型的交互思路并进行改进,重点加入了有向边的权重值,考虑意见领袖的出度,建立交互模型,利用Netlogo软件对现实世界网络舆情的演化进行仿真,分析群体中节点度、意见领袖对群体观点演化过程的影响。【结果/结论】群体中节点度的增大,在一定的度值δ内可以迅速增加个体观点聚合速度,使群体中观点分布更加明显,有利于小范围内观点的统一。意见领袖在群体观点演化中起着关键性作用,对于群体观点的聚合速度有着较大的影响,因此对意见领袖观点的把控有利于更好地引导舆情的发展。

有向加权供应链网络级联失效的抗毁性研究

供应链网络是一个高度复杂的有向加权网络,研究供应链网络本身的抗毁性对改良供应链网络拓扑结构,提高网络稳定性和鲁棒性有着至关重要的意义.因此本文依据复杂供应链网络中不同的网络攻击方式导致的节点或者连边级联失效现象,提出了一项在有向加权供应链网络下的抗毁性标准.在提出的抗毁性准则中,本文引入了"网络运营度"的概念,并针对有向加权网络的几种级联失效现象下的"网络运营度"的理论机理进行阐述,最后通过实验证明该抗毁性准则相对于其他文章所提出的抗毁性准则有着相对较好的表现,证实了本文提出的抗毁性测度的有效性.

一种新型加权有向网络演化模型

针对现有加权有向网络演化模型大多基于常量平均度假设和网络直径缓慢增长假设,无法刻画现实网络的稠密幂律和直径收缩性质的问题,对无向加权网络演化模型BBV引入森林火灾模型的思想,提出一种新的加权有向网络演化模型BBVd,刻画了新节点加入引起的基于入节点强度和出节点强度的新的有向边的生成过程,以及网络局部的有向边权重的动态变化。仿真实验结果表明:BBVd不仅满足BBV模型提出的节点强度分布符合幂律分布的性质,同时还满足稠密幂律和直径收缩的性质。

经济政策不确定性与系统性金融风险溢出——基于关联网络视角

经济政策不确定性(EPU)已成为系统性金融风险的重要驱动因素。研究基于七个部门的35个相关因子抽取系统性金融风险信息,综合采用DYCI溢出指数法、复杂网络分析法和滚动时间窗口技术等构建跨部门风险溢出网络,考察和检验EPU与金融体系内部风险压力承接与转移的关联动态和传导机制。研究发现:EPU与金融部门各维度风险变量间存在关联网络,且EPU冲击加剧了系统性金融风险的网络传染效应;危机时期,EPU冲击下的跨部门风险协同运动趋势明显,网络结构呈现更高的完备性。同时,本文研究结论为阻断内外部风险冲击以及维护经济金融稳定提供重要的理论基础和决策参考依据。

基于有向加权网络的海军战时油料保障风险传递系统节点重要度评估

以海军战时油料保障系统为基础,建立对应的风险传递系统有向加权网络模型,根据战时主要影响因素计算边权。从节点间风险传递效率和节点对系统整体影响程度两方面着手,建立了基于综合影响度的有向加权网络节点重要度评估模型。实例应用表明,该模型节点重要度区分效果好,相比无权无向网络更合理,为指导分配军事防护力量,制定针对性措施,降低风险传递效率提供了可靠的依据。

基于时间序列符号化模式表征的有向加权复杂网络

时间序列复杂网络分析近些年已发展成为非线性信号分析领域的一个国际热点课题.为了能更有效地挖掘时间序列(特别是非线性时间序列)中的结构特征,同时简化时间序列分析的复杂度,提出了一种新的基于时间序列符号化结合滑窗技术模式表征的有向加权复杂网络建网方法.该方法首先按照等概率区段划分的方式将时间序列做符号化处理,结合滑窗技术确定不同时刻的符号化模式作为网络的节点;然后将待分析时间序列符号化模式的转换频次和方向作为网络连边的权重和方向,从而建立时间序列有向加权复杂网络.通过对Logistic系统不同参数设置对应的时间序列复杂网络建网测试结果表明,相比经典的可视图建网方法,本文方法的网络拓扑能更简洁、直观地展示时间序列的结构特征.进而,将本文方法应用于规则排列采集的自然风场信号分析,其网络特性指标能较准确地预测采集信号的排布规律,而可视图建网方法的网络特性指标没有任何规律性的结果.

贸易网络综合演化模型的研究

根据实地调查结果启示,在综合节点适应度择优连接、节点删除、边的重建与删除的基础上建立了有向加权网络演化综合模型,并对其进行了解析推导,主要以入强度分布指数为研究对象,在节点适应度同质、服从[0,1]分布及服从指数分布时分别进行模型验证。最后分析多种演化机制对于幂律指数的影响,并通过数值仿真分析进行验证。

网络方法在食品体内功能定量化评价中的应用

食品的功能性评价一直以来充满争议,这主要是因为离体实验和动物实验到底在多大程度上代表人体功能?人和人之间尚存在差异,动物的功能性实验结果当然很难供人体参考。之所以不能用人来做食品的功能实验,主要是因为功能性食品的评价主要照搬了医药学方法,医药药效和功能评价往往需要致病模型,而食品的目的是为了维护机体健康而不是为了治病。另一个关键性问题是如何对食用功能性食品后体内的生理变化进行定量化评价。本文围绕这些问题对相关领域的研究进展进行了综述和评价,强调了网络方法在定量化评价复杂非线性问题中的重要作用。结合有关体内细胞间无线通讯网络、代谢网络及其通量控制分析研究进展提出:机体内细胞间无线通讯网络和代谢网络都属于有向加权网络,是目前研究的热门领域:生物大分子互作网络,亦即无向无权网络的扩展形式。网络模型可以提供多种参数,从不同的角度定量化刻画食品所引起的体内细胞间无线通讯网络和围绕中心代谢途径所形成的代谢网络的变化,从而定量化评价功能性食品的体内生物功能。这些测定可以通过采集几毫升外周血进行,所以适用于通过志愿者进行的体内实验。