【摘 要】
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“双碳”目标是我国在当前发展阶段下的新目标和新要求,同时促进全社会的能源转型是实现“双碳”目标的必然选择。针对能源转型路径评估及选择问题,本文构建了一种复杂认知语言环境下基于动态社会网络和公众大数据属性挖掘的多属性群体共识决策模型。首先,构建了基于双层语言术语的社会网络信任关系,并提出了依托动态社会网络信任关系确定专家权重的方法,专家动态信任关系受共识迭代过程中其共识度的影响;其次,利用自然语言处
【基金项目】
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国家自然科学基金(72071135); 国家社会科学基金后期资助(22FGLB005); 教育部人文社会科学研究青年基金项目(21YJC630030); 中国博士后科学基金(2020M680151; 2023T160459); 四川大学建设世界一流大学经费(202
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“双碳”目标是我国在当前发展阶段下的新目标和新要求,同时促进全社会的能源转型是实现“双碳”目标的必然选择。针对能源转型路径评估及选择问题,本文构建了一种复杂认知语言环境下基于动态社会网络和公众大数据属性挖掘的多属性群体共识决策模型。首先,构建了基于双层语言术语的社会网络信任关系,并提出了依托动态社会网络信任关系确定专家权重的方法,专家动态信任关系受共识迭代过程中其共识度的影响;其次,利用自然语言处理技术挖掘和处理社交平台中的公众行为偏好大数据并以此建立能源转型路径评估决策问题的评价属性体系,随后提出了一种融合社会网络信任关系的群体共识模型以此促进专家间的共识达成。最后,本文将所提出的方法和模型应用于“双碳”目标下能源转型路径评估的实际决策问题中并评估出“绿色电气化高增长转型路径”为我国能源转型的最优路径。随后通过多方面的对比分析和模拟仿真分析,突出本研究在解决实际决策问题中的有效性和实用性,并给出了该领域的启示和建议。
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