基于自监督学习的交通数据补全算法

区域高速公路网收费站数量众多,每日产生海量收费数据,但由于设备、网络等因素,部分站点数据传输存在延迟现象,在此情况下已传输的数据往往不能满足实时流量预测的要求。为了实现实时交通数据补全和动态交通流量预测,文中首先提出了一种基于自监督学习的用于高速公路交通流量数据缺失补全的方法,该方法采用了基于注意力机制的时间序列模型（Seq2Seq-Att）;然后使用自监督学习方式对模型进行训练;最后,以广东省高速公路网的80个收费站为例,验证方法的可靠性。结果表明：文中的数据补全方法能够灵活捕捉交通数据中的缺失情况,并根据数据自身的内在关联性,给出合理的补全值;该方法总体优于其他方法,且在不同缺失率下都有较好表现,总体MAPE约为17.7%、WMAPE为12.8%;在高缺失率情况下,该方法相比于其他补全方法有明显的优势。交通量预测结果表明,使用该方法补全的数据进行交通流预测的预测精度接近使用完整数据的情况。     

论环境公害案件的刑法规制——以水污染致癌的归责为切入点

水污染致癌作为环境公害犯罪的典型代表,应以以危险方法危害公共安全罪处罚。传统的条件说无法排除水污染以外的致癌因素,疫学因果关系要求被告人举证倒置,无法适用到中国的刑法领域。为达到"排除合理怀疑"的证明标准,需借助客观归责理论中的危险升高理论来进行环境公害案件的客观归责。现代刑法理论中的"故意"呈客观化趋势,可根据客观证据认定被告人主观上具有故意及证明被告人有不法认识可能性,从而完成环境公害案件的主观归责。     

含缺失数据Eichhorn模型中的比估计插补

利用随机化技术进行敏感问题抽样调查中常会出现缺失数据,借鉴Srivastava SK[Calc Stat Assoc Bull 16(1967)]在直接调查中利用辅助变量的构造估计量的思想,建立了具有数量特征的随机化Eichhorn模型中缺失数据的比插补方法.通过理论比较和数值模拟得出的结果表明提出的插补方法比传统的方法效率更高.     

不完全数据集上的半参组群差异检测

组群差异检测广泛应用于医药、社会网络等领域.现有的组群差异检测都是建立在数据集没有缺失的情况下,因此讨论并给出了在数据集缺失的情况下进行组群差异检测的方法.首先,使用一种新颖的缺失数据填充方法填充缺失数据,然后在半参环境下使用经验似然方法对得到的完全数据集估计出置信区间,进而进行组群差异检测.     

论销售者的产品责任归责原则

关于销售者的产品责任归责原则我国学者一直存在争议。我国关于销售者产品责任归责原则的相关规定存在着不明确、不符合法律逻辑的情况。从销售者承担的义务、销售者的地位、我国经济发展水平等方面考查,销售者承担无过错责任具有不合理性。销售者承担过错责任才更符合公平合理原则。     

Missing Data Imputation for Traffic Flow Based on Improved Local Least Squares

Complete and reliable field traffic data is vital for the planning, design, and operation of urban traffic management systems. However, traffic data is often very incomplete in many traffic information systems, which hinders effective use of the data. Methods are needed for imputing missing traffic data to minimize the effect of incomplete data on the utilization. This paper presents an improved Local Least Squares (LLS) approach to impute the incomplete data. The LLS is an improved version of the K Nearest Neighbor (KNN) method. First, the missing traffic data is replaced by a row average of the known values. Then, the vector angle and Euclidean distance are used to select the nearest neighbors. Finally, a regression step is used to get weights of the nearest neighbors and the imputation results. Traffic flow volume collected in Beijing was analyzed to compare this approach with the Bayesian Principle Component Analysis (BPCA) imputation approach. Tests show that this approach provides slightly better performance than BPCA imputation to impute missing traffic data.     

网络服务提供者侵权归责原则新论

近年来,随着网络侵权案件的层出不穷,网络服务提供者在网络侵权中的法律责任备受关注,而其前提是合理地确定网络服务提供者侵权归责原则,本文通过分析网络侵权行为特殊性,评述我国的立法现状,提出根据网络服务提供者的不同分类及不同侵权行为来合理确定网络服务提供者的侵权归责原则,构建以过错责任原则为主,无过错责任原则和公平责任原则为辅的归责原则体系,有效的平衡各网络主体之间的利益冲突,促进网络社会和谐美好的发展。     

随机试验设计中缺失值插补方法研究

随机化区组设计中经常会碰到缺失数据,处理此类缺失数据目前有4种方法：删除缺失数据法、均值插补法、公式插补法和Yate’s插补法。4种方法的优劣是值得研究的一个问题,拟用模拟研究的方法对此4种方法进行比较。首先随机产生一个4x5的随机区组设计,令缺失值的个数m=l,…,6;其次对每个n遍历所有缺失值位置可能的组合,在每一个缺失值位置的组合下,分别研究4种方法线性回归的标准误差、可决系数和复可决系数。最后模拟研究的结果证实Yate’s插补方法是这4种方法中表现最好的一个,实例研究的结果也证实了模拟研究的结论。     

重复模糊合作对策延拓的核心和稳定集

为了解决重复模糊合作对策传统解在现实应用中的局限性,采用调整相应系数的方法,给出重复模糊合作对策延拓的核心和稳定集等概念,并讨论了它们之间的关系。提出一种重复模糊合作对策新的分配方案—不将全部总收益分配给所有参与者,而保留一部分从而实现收益的再分配。该成果对现实生活中的资源再分配问题具有一定的参考和应用价值。     

具有区间支付的合作对策的改进区间Shapley值

针对合作对策中支付函数是区间数的情形,利用区间数运算的性质,根据区间shapley值的适用范围提出了改进的区间shapley值,能较好描述现实生活中的一类经济现象。利用和刻画经典合作对策shapley值类似的几个公理刻画了改进的区间shapley值,并将其值的分配用到了协调利益的实例中。