14、基于现实数据与深度学习的模型验证及应用分析

基于现实数据与深度学习的模型验证及应用分析

在当今的研究领域，对于模型的验证和优化是确保其准确性和可靠性的关键步骤。本文将围绕基于现实数据的模型验证、数学分析验证以及深度学习在特定领域的应用展开详细探讨。

基于现实数据的模型验证

在模型验证阶段，使用Matlab v2017对模型进行数值模拟。由于模型使用的是0到1之间的连续状态值，对于经验意见数据，采用每月正面提及占总提及量的百分比进行聚合；而对于经验投票数据，鉴于荷兰众议院的最大席位为150个，将其除以150进行聚合。初始时，意见状态的初始值为0.22，投票状态的初始值为0.01，这些值来源于2017年1月的经验数据。

在为代理分配初始值时，考虑了意见状态的初始值。假设最初有22%的代理对Baudet持正面意见，为这些代理分配高于平均意见的随机值，其余78%的代理则分配低于平均意见的随机值。步长Δt设为0.1，最大时间t为12。为了将经验数据与模型数据进行比较，选择了11个时间点，将经验数据在时间点2到12的意见和投票值与模型在时间点11、21、31、41、51、61、71、81、91、101和111的意见和投票状态值进行对比。

为了使模型与现实数据相匹配，使用粒子群优化（PSO）算法对大量参数进行调整。具体调整的参数包括所有代理的速度因子、意见状态和投票状态的初始值、所有代理之间的连接权重以及代理初始值的分配，总共调整了22802个参数，具体参数及取值区间如下表所示：
| 参数 | 符号 | 区间 |
| — | — | — |
| 所有代理之间的连接 | (x_{i,j}) | [0, 1] |
| 所有代理的速度因子 | (\eta_i) | [0, 1] |