• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于神經(jīng)網(wǎng)絡與遺傳算法的國家脆弱性影響因素研究

      2019-03-30 04:01:30韓皓陽張譯文盧率
      中國新通信 2019年21期
      關鍵詞:遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡指標

      韓皓陽 張譯文 盧率

      【摘要】? ? 氣候變化的影響,包括干旱增加,冰川萎縮,動植物范圍的變化以及海平面上升,將改變?nèi)祟惖纳罘绞?,并可能導致社會和政府結(jié)構(gòu)的削弱和崩潰。本文主要研究國家脆弱性的影響因素,首先建立了三級分析層次和熵權(quán)重模型,得到12個狀態(tài)脆弱性指標的權(quán)重。然后結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法建立模型來評估狀態(tài)脆弱性。

      【關鍵詞】? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡? ? 遺傳算法? ? 國家脆弱性? ? 指標

      前言

      近年來,氣候變化引起的干旱,洪水和海平面上升現(xiàn)象嚴重威脅著人類的生存。隨著這些問題導致人均耕地面積減少,糧食減少和經(jīng)濟衰退等一系列問題正在挑戰(zhàn)政府的領導。在發(fā)展中國家,由于其棘手的內(nèi)部沖突,氣候變化的不利影響可能會加劇內(nèi)部的尖銳矛盾。因此,面對氣候變化,發(fā)展中國家可能“脆弱”。

      一、模型建立與求解

      1.1建立層次分析模型

      從脆弱國家指數(shù)可以看出,通過使用12個指標評估世界上178個國家的脆弱性。得出的結(jié)論為得分越高,國家就越脆弱。從脆弱性指數(shù)來看,可看到這12個指標與氣候變化無關。因此,本文需要重新定義指標以評估該國的脆弱性,并使用這些指標建立國家脆弱性評估模型。

      綜上,根據(jù)環(huán)境維度作為AHP(層次分析法)的標準層次,然后建立比較矩陣,并計算得到結(jié)果。由此可以看出,影響國家脆弱性的因素按照影響力,國內(nèi)生產(chǎn)總值,公共管理,貧困人口比例,國民總收入和能源的順序排列。

      1.2 AHP-Entropy模型

      因為比較矩陣中元素的值受決策者的個人偏好的影響,所以計算的權(quán)重是非常主觀的。為了減少權(quán)重值的主觀隨意性,每個指標的賦權(quán)主觀,客觀地統(tǒng)一。本文建立AHP熵模型來修改AHP模型中獲得的主觀權(quán)重。

      為了避免熵的無意義對數(shù),本文對原始數(shù)據(jù)矩陣進行維度:

      利用信息熵的概念構(gòu)造了一個多屬性決策矩陣,經(jīng)過計算得到影響脆弱性的12個指標的客觀指標權(quán)重:CPIA公共部門管理和機構(gòu)集群平均(0.116)、CPIA結(jié)構(gòu)政策聚類平均值(0.032)、國內(nèi)生產(chǎn)總值(現(xiàn)價美元)(0.142)、人均國民總收入,阿特拉斯法(現(xiàn)價美元)(0.124)、國家貧困線的貧困率(人口百分比)(0.130)、難民人口比例(0.162)、15-64歲人口(占總?cè)丝诘陌俜直龋?.046)、勞動力參與率,女性(15歲以上女性人口的百分比)(0.044)、結(jié)核病發(fā)病率(每10萬人)(0.046)、改善水源(有訪問人口的百分比)(0.016)、谷物產(chǎn)量(千克/公頃)(0.050)

      1.3建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡

      為了確定脆弱程度并簡化建模過程,本文選擇了15個國家作為樣本,將和平基金會給出的脆弱國家指數(shù)排名作為樣本。表4根據(jù)脆弱性指數(shù)將15個國家分為3類:脆弱,弱勢和穩(wěn)定。

      脆弱:蘇丹、埃塞俄比亞、緬甸尼泊爾、贊比亞;

      弱勢:坦桑尼亞、厄瓜多爾、中國、南非、越南;

      穩(wěn)定:馬來西亞、希臘、匈牙利意大利、加拿大。

      以上述的12個新的評估指標、每個國家的12個指標作為輸入?yún)?shù),并以脆弱性,脆弱性和穩(wěn)定性評價標準作為輸出參數(shù),建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

      建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入?yún)?shù)為12,輸出參數(shù)為3,隱層神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)量為25.因此,本文在輸入層建立了一個12個節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡,25個節(jié)點在隱藏層中,輸出層中有3個節(jié)點,共有375個權(quán)重和28個閾值。由此可得出結(jié)論:使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以很好地評估穩(wěn)定和脆弱的國家,本文從世界銀行數(shù)據(jù)的15個樣本國家中獲得12個指數(shù)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡訓練數(shù)據(jù),并訓練已建立的神經(jīng)網(wǎng)絡。然后從脆弱,脆弱和穩(wěn)定的國家中獲得一個進入訓練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡,在這一點上,本文建立了模型。接下來使用AHP-Entropy模型的12個指標來研究對國家脆弱性的脆弱程度,研究氣候變化如何影響這12個指標,并研究影響國家脆弱性的因素。本文還將使用優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型區(qū)域來評估該國的脆弱性。本文建立比較矩陣,經(jīng)過計算得到氣候變化中降水量,溫度,海平面和自然災害的權(quán)重:沉淀:0.1952;溫度:0.0797;海平面:0.0713;自然災害:0.6538。

      綜上,可看出自然災害占氣候變化影響的很大一部分。因此,本文認為自然災害可以用來表達氣候變化的影響。

      參? 考? 文? 獻

      [1]施瓦茨·彼得,達哥·蘭德爾.突然的氣候變化情景及其對美國國家安全的影響[J].國家氣象局譯本,2003.

      [2]脆弱國家指數(shù)[EB/OL].http://fundforpeace.org/fsi/.

      [3]劉天旭,吳濤.脆弱國家的評估標準[M].領導科學論壇,2016(13):17-26.

      猜你喜歡
      遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡指標
      神經(jīng)網(wǎng)絡抑制無線通信干擾探究
      電子制作(2019年19期)2019-11-23 08:42:00
      最新引用指標
      莫讓指標改變初衷
      商周刊(2018年26期)2018-12-29 12:56:00
      基于自適應遺傳算法的CSAMT一維反演
      一種基于遺傳算法的聚類分析方法在DNA序列比較中的應用
      基于遺傳算法和LS-SVM的財務危機預測
      基于神經(jīng)網(wǎng)絡的拉矯機控制模型建立
      重型機械(2016年1期)2016-03-01 03:42:04
      基于改進的遺傳算法的模糊聚類算法
      復數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡在基于WiFi的室內(nèi)LBS應用
      Double圖的Kirchhoff指標
      西林县| 开阳县| 广昌县| 肥西县| 资源县| 衡山县| 阜新市| 昌邑市| 舞阳县| 广平县| 黎城县| 贵阳市| 漳浦县| 荥经县| 吴桥县| 玉龙| 商南县| 九龙坡区| 龙陵县| 车致| 茌平县| 衡水市| 突泉县| 莱西市| 垫江县| 乐山市| 嘉黎县| 常山县| 平湖市| 石阡县| 冀州市| 丘北县| 龙州县| 元江| 彰化县| 长武县| 罗源县| 万载县| 巨野县| 延边| 东台市|