摘要：由电脑、因特网、网站三部分构成的网络媒介是基于数字化技术的媒介,它将人类艺术的传播带入网络传播的时代。网络媒介作为传播媒介,对传统的大众媒介构成强劲的冲击。作为虚拟媒介,网络媒介具有独特的传播特征。网络将与传统媒介进一步融合,从而改变艺术传播的方式。

摘要：为了更加合理地进行地铁车辆调度和制定人员配置方案,并在满足人们出行需求的基础上实现资源利用最大化,对地铁客流量进行准确地短时预测是非常必要的,同时客流预测对地铁站厅空调系统的运行调节也具有重要作用。文章通过对郑州某地铁车站2014年6—7月的进站小时客流量数据进行统计分析,构建季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型、非线性自回归神经网络(NAR)模型和长短期记忆网络(LSTM)模型,用统计数据进行模型训练并实施预测。通过在工作日客流预测中,发现LSTM模型在MAE、RMSE和R2上均优于其他模型,拟合系数R2达到0.9814,MAE为55.84,均方根误差为88.56;在非工作日客流预测中,LSTM模型同样表现出最好的效果,R2达到0.9817;SARIMA模型精度接近LSTM模型。这说明在对具有明显周期性数据预测时,无论是经典的时间序列方法还是先进的深度学习方法预测结果都很好,传统的神经网络因为无法捕捉周期性所以预测效果较差,预测精度相对较低。