本文研究了信息传播预测问题，提出了一种基 于时空Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ神经网络的模型ＳＴＴ来预测 传播过程．

提出了一种基于三维射线弹跳法的并行电磁波传播预测算法。三 维射线弹跳法中每条射线跟踪、每个绕射源都具备可并行性,其并行计算可分为射线 并行、绕射源并行2个阶段先后处理。每个阶段都使用管理者/工作者并行模式,管 理节点依据各个工作节点的任务量动态分配任务,并收集计算结果,工作节点并行完 成射线跟踪或绕射源处理任务。测试结果表明:该算法的加速比趋于线性,可扩展性 好,利用128个CPU核求解大规模问题时加速比可达116,并行效率约为90%。

传染病的传播预测模型.rar

移动通信系统：第二章 移动通信电波传播与传播预测模型.ppt

移动通信系统：第二章_移动通信电波传播与传播预测模型.ppt

突发话题传播建模与预测的主要目的是对网络中可能产生不良影响的、紧急性突发事件的后续传播进行控制。目前微博网络中的话题传播与预测研究尚处于起步阶段。通过对病毒传染模型、消息传播模型以及话题传播模型的深入研究，提出一种基于微博粉丝关系、用户活跃度和影响力的话题传播模型，将微博用户集合划分为感染用户、易染用户和免疫用户，分析感染用户和易染用户的粉丝关系，预测下个时间窗口内被感染的用户规模。沿用话题传播模型研究中的“内外场强”概念，通过研究发现“内场强”和“外场强”有特定的比例关系，基于用户群的规模大小，分别提出基于用户和节点规模的话题传播预测算法。相关实验表明，基于用户的算法预测更为准确但是时间复杂度较高，基于节点规模的算法则更适合大规模数据集的处理。

为了分析微蜂窝结构中无线电接收信号的特性,研究了无线电波在微蜂窝结构中的传播路径.基于射线追踪法和镜像反射原理提出一种电波传播预测模型,该模型将城市微蜂窝结构的电波传播路径由几何射线转化为树结构,利用运筹学中图论的相关原理遍历搜索全部路径,再用镜像反射原理进行筛选得到最后的传播预测路径.以某市区部分区域为例,进行无线电波在该微蜂窝结构中的传播预测计算,得到收发机之间的电波传播路径,验证了该模型的可行性和准确性.

文中以新浪微博为研究对象,以分析新浪微博的信息转发与传播特征为研究目的,并对传播行为进行预测.在获取大量新浪微博在线数据的基础上,对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计、分析,挖掘各种影响因素特征并进行建模.提出基于用户属性、社交关系和微博内容三类综合特征,使用机器学习的分类方法,对给定微博的用户转发行为进行预测.基于微博网关注关系拓扑,利用概率级联模型对给定微博的转发路径进行预测,为预测微博的影响范围提供依据.文中通过实验分析了新浪微博符合复杂网络特征、社交类特征对转发行为有重要影响,并验证了传播预测的有效性.

数字化远程Loran-C信号传播的建模非常困难，因为它的计算成本非常高。 由于不可避免的近似，其他分析/半分析方法不够准确。 在这项研究中，作者提出了一种使用自适应移动窗口时域有限差分（FDTD）方法计算统一设备架构并行计算技术的解决方案。 窗口的移动速度自适应地取决于波速。 为了实现自适应移动窗口技术，首先将原始的Loran-C信号截断。 提出了用于提取电场幅度和相位的另一种方法。 随着FDTD更新，可以从空间域同步获取计算空间中每个网格的电场幅度和相位数据，而无需在时域进行额外的存储成本和后处理。 通过所有这些努力，在22分钟内成功模拟了400 km的传播路径。 采取了江西省晋县和上饶之间的测量结果来验证数值方法。