一种基于贡献矩阵的有向网络节点关键度计算方法

复杂网络中的关键节点,其重要程度一般要比非关键节点拥有更大影响力。目前已有的关键节点的关键度计算算法大多根据不同的衡量指标进行计算。针对适用于有向网络的关键节点挖掘算法较少且算法中不同衡量指标的结合不够严谨的情况,提出一种基于贡献矩阵的有向网络节点关键度计算算法。该算法通过贡献矩阵结合节点关联关系和节点的位置作为衡量节点关键度标准。在实验网络上的传播实验表明,相较于基于关联关系关键节点挖掘算法（RelaCentrality）来评估关键节点重要性,该算法在挖掘关键节点的过程中效率更高,并且所挖掘得到的关键节点在网络中对信息的传播更为广泛。     

基于GRU和LightGBM特征选择的水位时间序列预测模型

水位时间序列受降雨量影响,在变化规律上呈现出季节性和复杂性。传统模型结构简单且很少考虑季节性因素的影响,对于汛期复杂的水位时间序列预测精度欠佳。提出一种基于GRU和LightGBM水位时间序列预测模型。利用GRU提取水位数据建立水位数据预测的基础模型,将预测结果分为非汛期与汛期两个阶段分别与LightGBM特征选择后的环境因素结合建立最终模型,解决了模型对于不同季节预测值简单叠加导致的精度丢失的情况。预测模型以射阳河流域站点为例,对水位时间序列进行预测。实验结果表明,该模型能更有效处理水文数据复杂的季节性变化,提高了预测的精确度。