Nov, 2023

基于深度学习的社区韧性评级方法与技术系统特征

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TL;DR该研究提出了一个集成的三层深度学习模型用于评估社区韧性水平，通过计算社区社会技术系统中的韧性、冗余和资源性的可测量特征，利用公开可获取的数据将空间区域的韧性水平划分为五个不同的级别，并分析了城市发展模式对社区韧性的影响，从而为社区韧性评估提供了新的视角。
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发现论文，激发创造
  • 基于机器学习的社区风险和韧性后评估方法：基于耦合人类基础设施系统绩效

    利用基于机器学习的方法，通过与人 - 基础设施系统性能相关的特征，对社区风险和韧性进行后评估，以及它们的互动。

    Mar, 2024

  • 揭示电力系统弹性曲线的基本特性：无监督机器学习的应用

    通过对三次极端天气事件中与电力故障相关的超过 200 个恢复曲线的研究，使用无监督机器学习方法鉴别了两种电力系统恢复曲线原型，分别是三角形曲线和梯形曲线，这些结果为更好地理解和预测电力系统基础设施的恢复性能提供了新的视角。

    Oct, 2023

  • 用神经网络预测弹性

    本研究提出三种替代神经网络方法来模拟和预测系统性能，包括负面和正面因素对于抵御破坏性事件和恢复活动的影响，结果表明神经网络模型在所有适配性评估指标上优于传统模型，特别是长短期记忆模型在可调整 R 方面表现出超过 60% 的提高并将预测误差降低了 34 倍。这些结果表明神经网络模型预测弹性具有可行性和准确性，并可能在许多重要领域中找到实际用途。

    Aug, 2023

  • PRIME: 增强韧性推论测量与增强的网络地理信息系统平台

    在气候灾害增加的时代，迫切需要发展可靠的框架和工具来评估和提高社区在不同地理和时间尺度上对气候灾害的韧性。本研究通过 CyberGIS 的力量来填补这些空白，实现了定制的韧性推断测量模型，支持多尺度社区韧性评估和重要社会经济因素的识别，提供了基于高性能计算的韧性推断测量和增强模块，演示了该模块的实用性，并通过代表性研究解释了如何解读获得的视觉结果。

    Apr, 2024

  • 利用智能推荐系统作为首要的弹性度量 —— 基于数据驱动的供应链中断响应框架

    利用智能推荐系统技术提出了一种新的数据驱动型供应链中断响应框架，并通过实际应用验证了概念模型，结果表明该框架可以作为有效的供应链中断缓解措施，在首次响应阶段帮助供应链参与者获得更好的反应性能。

    Mar, 2024

  • 无监督图深度学习揭示城市区域出现的洪水风险特征

    基于一种新型无监督图深度学习模型（称为 FloodRisk-Net），本研究提出了一个集成的城市洪水风险评级模型，能够捕捉区域间的空间依赖关系和洪水危险和城市特征之间的复杂非线性相互作用，以确定突发洪水风险。利用美国多个都市统计区（MSAs）的数据，该模型将风险评级分为六个不同的城市特定级别，通过对每个 MSA 中的区域进行特征分析，可识别出塑造最高洪水风险的三种典型形态。洪水风险在每个 MSA 内以分层结构的空间分布，其中核心城市承担了最高的洪水风险。发现多个城市存在高整体洪水风险水平和低空间不平等，说明在城市发展和洪水风险减少之间的平衡选择有限。讨论了相关的洪水风险减少策略，考虑到最高洪水风险和洪水风险的空间分布不均等的形成方式。

    Sep, 2023

  • 基于遥感和深度学习技术的基础设施快速损伤特性划分方法

    通过应用先进的技术和方法，本研究提出了一个综合三级分层方法来评估和描述关键基础设施的破坏程度，并在乌克兰的桥梁案例中进行了验证。通过在不同尺度上应用技术，从区域到基础设施的组成部分，我们提高了评估的准确性，从而提高了决策速度，增强了恢复和应急能力。

    Jan, 2024

  • 超越健壮性：面向弹性多机器人系统的方法分类

    本文介绍了如何通过系统性的互补、多样性和冗余能力，在网络智能体和多机器人系统中实现应对不可预期破坏的韧性能力，通过定义、测量和维护，提出实现弹性机器人系统的方法，同时讨论了其面临的挑战和未来工作。

    Sep, 2021

  • 基于残差调整的社区社交媒体预测任务因素适应

    本论文针对社区预测任务提出了一种新的方法：残余因子适应，该方法可有效地整合社区属性，并将语言特征适应到社区属性中。我们使用 11 个社会经济属性评估了我们的方法，并评估了我们的方法在跨越健康、心理和经济方面的五种不同社区级别预测任务上的效果，结果表明残余因子适应在结合社会人口情况方面显著改善了 4 个目标预测。

    Aug, 2018

  • 基于异构节点特征和交互规则的数字孪生导向的复杂网络系统

    使用可扩展的建模框架提出了数字孪生导向的复杂网络系统，以生成真实系统的网络。通过节点的特征和交互规则来创建连接，实验结果表明结构和动力学的复杂性水平影响网络增长和流行病传播，应针对具有优先特征的节点制定灾难恢复策略和流行病控制。

    Aug, 2023