【摘要】：近年來,我國開始實(shí)施經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑戰(zhàn)略調(diào)整策略,經(jīng)濟(jì)增速放緩,經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式進(jìn)入穩(wěn)增長(zhǎng)、調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)方式和防風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。其中,在調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面,統(tǒng)一調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),促進(jìn)各部門協(xié)調(diào)統(tǒng)一、可持續(xù)發(fā)展是調(diào)結(jié)構(gòu)的側(cè)重點(diǎn)。隨著部門產(chǎn)業(yè)間合作更加廣泛,流通更加自由,我國產(chǎn)業(yè)部門間網(wǎng)絡(luò)由鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)發(fā)展成為網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。因此,基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化問題更能體現(xiàn)出優(yōu)化方案的協(xié)調(diào)統(tǒng)一性和可持續(xù)性。本文運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論以及鏈路預(yù)測(cè)現(xiàn)有算法對(duì)鏈路預(yù)測(cè)算法進(jìn)行升級(jí),優(yōu)化鏈路預(yù)測(cè)相似性算法,提出一種基于試驗(yàn)設(shè)計(jì)的鏈路預(yù)測(cè)相似性算法。隨后分析我國產(chǎn)業(yè)部門間關(guān)系及發(fā)展?fàn)顟B(tài),建立產(chǎn)業(yè)部門網(wǎng)絡(luò)模型,并在此模型上運(yùn)用鏈路預(yù)測(cè)相似性算法進(jìn)行測(cè)算,提出優(yōu)化產(chǎn)業(yè)路徑的合理方案。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)基于試驗(yàn)設(shè)計(jì)的鏈路預(yù)測(cè)算法的改進(jìn):現(xiàn)有鏈路預(yù)測(cè)算法中的相似性指標(biāo)大多是單一指標(biāo),且僅適合于特定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。本文提出了一種混合鏈路預(yù)測(cè)相似性指標(biāo),利用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法對(duì)該混合相似性指標(biāo)中的權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,從而提出了一種基于試驗(yàn)設(shè)計(jì)的最優(yōu)混合相似性指標(biāo)的鏈路預(yù)測(cè)算法。同時(shí)將該算法應(yīng)用于微博社交網(wǎng)絡(luò)及新陳代謝網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)證性分析,結(jié)果表明基于混合相似性指標(biāo)的鏈路預(yù)測(cè)算法的精確度較高,且其適用性也較好。(2)基于新鏈路預(yù)測(cè)算法的產(chǎn)業(yè)路徑優(yōu)化分析:基于核心主體功能區(qū)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)建模,運(yùn)用相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指標(biāo)從宏觀角度和微觀角度對(duì)產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)狀及各部門的重要性進(jìn)行詳細(xì)分析;隨后,利用混合鏈路預(yù)測(cè)算法分析了京津冀地區(qū)和長(zhǎng)三角地區(qū)的產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并提出了相關(guān)的產(chǎn)業(yè)路徑優(yōu)化策略,為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整提供政策性的建議。
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F121.3
【圖文】：

圖 1.1 論文框架示意圖本文在研究鏈路預(yù)測(cè)算法的基礎(chǔ)之上對(duì)其在經(jīng)濟(jì)方面的應(yīng)用進(jìn)行了開拓及創(chuàng)新（1）開創(chuàng)性的使用試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法對(duì)鏈路預(yù)測(cè)算法進(jìn)行了補(bǔ)充和改進(jìn)。（2）使用改進(jìn)的鏈路預(yù)測(cè)算法應(yīng)用于部門間投入產(chǎn)出關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，并以算法的指

圖 2.2 WS 小世界網(wǎng)絡(luò)模型小世界網(wǎng)絡(luò)模型的度分布是近似的泊松(Po隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類，這兩類網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)(exponential network)。

圖 3.1BA(20,10)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖要分為以下兩部分：的選擇對(duì)混合相似性指標(biāo) 的預(yù)測(cè)效果影響標(biāo)的權(quán)重值，隨機(jī)選擇三組不同的指標(biāo) 構(gòu)建三組混合ixyMixedIndexixyS

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本文編號(hào)：2784050