28、从智慧城市视角审视社交媒体、公民参与和风险沟通

从智慧城市视角审视社交媒体、公民参与和风险沟通

1. 引言

公民参与对于成功建设智慧城市至关重要,它能让政府响应动态环境的需求,做出符合公众利益的决策。智慧城市借助信息通信技术(ICT),在医疗、交通、能源消耗和教育等领域为市民的日常事务提供创新解决方案。城市人口密度的增加会带来污染、交通拥堵和社会融合等问题,这也是推动智慧城市发展的重要因素。

社交媒体为智慧城市政府与市民建立联系、互动和合作提供了强大平台,在危机管理中尤为重要。公民参与在危机管理中占据主导地位,能增强社会有效应对紧急情况各阶段的能力。在健康危机期间,赢得公民的信任与合作是政府风险缓解过程的重要任务。政府的社交媒体平台在引导公众抗击新冠疫情等大流行病方面发挥着重要作用。

此前的公共卫生风险和新冠疫情与其他灾难有许多共同特征,如高度不确定性、突发快速变化、错误信息、经济通胀、新的政治法规、发展以及短期触发事件等。政府进行在线参与是风险管理的一部分,目的是提供有关危机阶段的可靠信息、提高公众意识、促进行为改变、控制谣言,并培养防范诈骗的信息安全行为。社交媒体平台传播信息速度快,这是其在公共卫生危机中应用的主要优势。

在紧急或混乱环境中,沟通对于保障公民安全至关重要,确保公民获得可靠信息以保护自己成为首要任务。政府组织在健康危机期间的在线参与不仅限于获取信息,还延伸至决策过程。研究表明,为了实现有效的政府管理,让公民参与地方政府和社区发展相关的决策至关重要。利用社交媒体应对新冠疫情等健康危机,使政府能够获得公民的反馈。

新冠疫情对社会生活的多个层面产生了影响,包括社会、政治和环境,对政府与公众之间的沟通策略也产生了巨大影响。过去的危机沟通研究发现,大多数政府在危机期间难以找到与公

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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