55、野生动物贩运路线预测与炼钢连铸调度算法研究

野生动物贩运路线预测与炼钢连铸调度算法研究

在当今社会，野生动物贩运和钢铁生产调度都是备受关注的重要问题。前者严重威胁生物多样性和生态平衡，后者则是钢铁行业提高生产效率、降低成本的关键。下面我们将深入探讨这两个领域的相关研究。

野生动物贩运路线预测

野生动物贩运是一个全球性的问题，准确预测其贩运路线对于打击此类犯罪至关重要。研究人员采用可微最短路径方法来预测野生动物贩运路线。

在预测过程中，编辑距离（Edit Distance）或莱文斯坦距离（Levenshtein distance）是一个重要的指标。它指的是从预测路径到真实路径所需的最少“编辑”（添加、删除或替换）次数，将行程视为访问机场的序列。较低的编辑距离意味着预测路径与观察到的路径相似。

通过10折交叉验证计算性能的平均值和标准差，研究人员得到了以下数值结果：
|模型|路径召回率（1 - 4跳路径）|平均莱文斯坦距离（1 - 4跳路径）|与真实路径差异数量|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|特征选择的路径集成学习|98.9%、83.1%、80.7%、100%|0.031、0.169、0.192、0|31条（25个起终点对）|
|特征选择的边缘近视学习|100%、83.1%、58.6%、0%|0.0、0.261、0.314、2.0| - |

从这些数据可以看出，特征选择的路径集成学习在路径召回和莱文斯坦距离方面表现更优。不过，由于样本量较小，除了边缘精度外，大多数指标的性能提升在统计上并不显著。但在数据量较少的情况下，路径集成学习的错误较少，随着更多数据的获取，其应用前景值得期待。

研究还对预测