R/S-BP网络耦合模型及其在年径流预测中的应用

由一维径流序列构建的BP网络模型输入因子(输入层结点数)的确定至今尚无明确定论,R/S分析法能度量前期径流对当前径流的有效影响时长(拟周期),基于此构建了基于R/S分析法的BP网络预测模型——R/S-BP网络耦合模型。该模型由R/S分析法识别径流序列的拟周期,以当前径流为界将拟周期内的前期径流作为BP网络输入的待选因子,优选后得到模型的输入因子,从而构建BP网络并进行径流预测。将R/S-BP网络耦合模型应用于釜溪河流域年径流预测中,并与两种常规BP网络模型的应用结果进行对比分析。结果表明,釜溪河流域年径流序列存在13 a的拟周期;R/S-BP网络耦合模型的预测效果优于常规BP网络模型;R/S分析法可为BP网络筛选输入因子提供科学依据,减少人为选择的不确定性;R/S-BP网络耦合模型用于年径流预测是可行的。

双层网络效应下众筹平台上新产品扩散

基于创新扩散理论分析在由线下网络与线上网络构成的双层网络效应下,众筹支持者中充当"创新代理人"的群体如何利用簇群形成帮助众筹发起者实现新产品从早期少数采纳者到早期多数者的跨越扩散过程.同时基于传染病模型,建立众筹平台的双层网络O_SCI_2R模型,并运用Matlab对"创新代理人"的数量和影响力对线上/线下创新扩散的影响、"创新代理人"对簇内创新扩散的影响以及簇对线上/线下创新扩散的影响进行模拟仿真.研究结论显示:"创新代理人"数量越多,线上/线下创新扩散越快;"创新代理人"影响力越大,线上/线下创新扩散越快;"创新代理人"不仅促进了簇内的创新扩散,也扩大了簇群间的创新扩散;围绕"创新代理人"形成的簇在最初短时间内促进了线上/线下创新扩散,但并不能决定后期的创新扩散.