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赵亚伟

作品数:4 被引量:42H指数:4
供职机构:中国科学院大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术交通运输工程自然科学总论经济管理更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇自然科学总论

主题

  • 3篇网络
  • 2篇担保
  • 2篇复杂网
  • 2篇复杂网络
  • 2篇复杂网络理论
  • 1篇电子不停车
  • 1篇电子不停车收...
  • 1篇短时交通流
  • 1篇短时交通流量
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  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
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  • 1篇停车收费
  • 1篇拓扑
  • 1篇拓扑结构
  • 1篇网络风险
  • 1篇网络研究
  • 1篇交通流
  • 1篇交通流量

机构

  • 4篇中国科学院大...
  • 1篇中国科学院数...

作者

  • 4篇赵亚伟
  • 2篇陈艳晶
  • 1篇王泳
  • 1篇罗刚
  • 1篇王伟

传媒

  • 2篇中国科学院大...
  • 1篇交通运输系统...
  • 1篇复杂系统与复...

年份

  • 2篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2014
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于复杂网络理论的担保网络研究被引量:8
2014年
基于某商业银行的企业担保关系数据建立担保网络,并运用复杂网络理论对其进行定性和定量的研究。发现担保网络具有小世界、无标度特征,节点度表现为异配,并且节点的核数和介数与节点的度没有明显的关系。此外,对担保网络中的社区结构进行分析,发现社区中的成员分布具有明显的地域集聚性,企业更倾向于在同地域间发生担保,浙江、江苏的担保社区多且关系复杂等。
吉艳冰王伟赵亚伟
关键词:复杂网络
多维时间序列的组合预测模型被引量:7
2016年
由于时间序列在各领域的广泛应用,时间序列预测已经引起越来越多的关注,但关于多维时间序列的预测关注较少.然而,多维时间序列蕴含着丰富的信息.针对该问题,提出基于k近邻(k-nearest neighbor,k-NN)和BP神经网络的多维时间序列组合预测模型.首先分别采用k-NN和BP神经网络进行预测,得到对应的预测结果.然后使用BP神经网络进行非线性组合,得到最终的预测结果.实验表明,该预测模型优于k-NN和BP神经网络预测模型.
赵亚伟陈艳晶
关键词:K-NNBP神经网络
基于复杂网络理论的担保网络风险传播模式被引量:15
2015年
担保作为企业获取贷款的一种方式,扮演着重要的角色,但也隐藏着巨大的风险.本文基于企业间担保关系构建担保网络,利用复杂网络相关理论对担保网络进行基本指标测度,并基于SI模型提出担保网络的风险传播模式,给出衡量担保网络抵御风险能力的稳态风险密度和风险传播速度的定义.利用某金融机构的真实数据对模型进行了验证,发现网络的拓扑结构决定网络抵御风险的能力,不同的风险传染源对风险的传播速度和范围影响不同.这也启示银行在发放贷款前,除做好对企业的征信工作外,还需要考虑可能会对整个担保网络造成的影响.
罗刚赵亚伟王泳
关键词:复杂网络拓扑结构
基于多维时间序列的ETC短时交通流量预测模型被引量:16
2016年
ETC短时交通流量预测是高速公路ETC管理的基础,准确的交通流量预测为交通枢纽管理方案设计与ETC车道的建设规划等提供指导.目前关于短时交通流量的研究很多,但多数是以数学表达式的形式进行模型表示,很难进行准确的趋势描述.本文基于多维时间序列的ETC短时交通流量预测模型,考虑了法定节假日、高速公路免费和天气等外界因素对ETC交通流量的影响,并结合某地尾号限行的特殊性,考虑"周几"因素,以某高速公路ETC车道交通流量数据为基础,进行预测.预测结果显示,该模型预测结果总体平均绝对相对误差为8.10%,表明该模型具有较强的实用性.
赵亚伟陈艳晶管伟
关键词:智能交通交通流量预测电子不停车收费
共1页<1>
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