發(fā)布時間：2024-06-02 14:13

　　基于節(jié)點最近鄰信息,復雜系統(tǒng)彈性預測模型通過將多維方程映射為一維方程,度量復雜系統(tǒng)彈性。然而該模型并未引入節(jié)點二階鄰居的信息�；�于復雜系統(tǒng)彈性預測模型,通過在映射過程引入節(jié)點二階鄰居信息,該文提出了一種考慮節(jié)點二階鄰居信息的復雜系統(tǒng)彈性預測模型,并在Barabási-Albert(BA)無標度網絡、Watts–Strogatz(WS)小世界網絡上驗證了新模型的有效性,進而討論了不同網絡拓撲結構對新模型效果的影響。實驗結果表明,在平均度不同的BA無標度網絡和WS小世界網絡中,基于節(jié)點二階鄰居信息的復雜系統(tǒng)彈性預測模型均可更準確地預測系統(tǒng)彈性。其中,網絡平均度為2的BA無標度網絡和WS小世界網絡的系統(tǒng)彈性測量精度分別提高了79.89%和59.53%。且在同類網絡中,網絡平均度越小,基于節(jié)點二階鄰居信息的模型越適用。同時,針對同類型平均度相同的網絡,改進后模型在BA無標度網絡上的效果優(yōu)于WS小世界網絡。該文的研究為有效度量復雜系統(tǒng)彈性狀態(tài)和設計彈性系統(tǒng)提供了科學的研究手段和理論支持。

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