基于R-C模型的微博社区用户影响力分析

微博社区中用户的影响力对微博信息的有效传播具有重要意义。为了快速并准确地寻找微博社区信息传播的规律,提出一种基于微博社区计算用户影响力的USR算法。首先提取种子用户的数据,利用R-C模型进行微博社区发现,在划分好的社区中选取一个社区;然后依据USR算法,对社区内的用户进行影响力计算;最后输出用户的影响力。以新浪微博数据集为例,提出孤立点的概念和信息传播实际影响人次覆盖率评价指标,将USR算法与传统影响力算法进行对比。实验结果表明,使用USR算法能够得到较优的结果。

基于互相关函数的分形城市引力模型——对Reilly-Converse引力模型的修正与发展

引入时间函数Ｑ＝ｆ（ｔ）和时滞参数τ，借助互相关函数Ｒ（τ）＝∫ｆｉ（ｔ）ｆｊ（ｔ＋τ）ｄｔ，将城市引力模型Ｉｉｊ＝ＧＱｉＱｊｒ－ｂ由瞬间关系推广到相关过程，化为具有分形特征的引力模型Ｆｉｊ（ｒ，τ）＝ＧＲｉｊ（τ）ｒ－Ｄｉｊ，其中Ｇ被定义为城市间的最大相关系数，Ｄ（由ｂ推广而来）具有广义的分形维数性质。

等温马氏体转变动力学模型的修正

自促发形核机制对于等温马氏体转变的解释是正确的.但是现有几种动力学模型尚存在一些不妥之处.文中给出一种物理意义更为明确的修正模型.

基于强化学习的建筑集群需求侧能量管理方法

针对当前对于强化学习在需求侧能量管理及用户侧需求响应等方面应用的可行性亟待进一步探索等问题,文章提出了基于强化学习的建筑集群需求侧能量管理方法。首先,以建筑集群为终端用能负荷载体,构建了建筑集群需求侧能量管理框架;其次,基于智能建筑的相变虚拟储能特性,构建了一种新的智能建筑热阻-热容(R-C)热平衡模型以及用户灵活性负荷模型,并结合Q学习算法,构建了基于强化学习的需求侧能量管理模型;最后,通过实际仿真算例,对需求侧能量管理结果以及算法的性能进行了对比分析,从而验证文章所提理论方法的有效性与实用性。