2020年12月9日中午12：45，城市与区域科学学院在闵行校区资环楼546教室举办研究生“学术面对面”，2017级博士研究生李鲁奇作题为《基于机器学习的城市网络模拟》报告，2019级硕士研究生王杰作题为《中美能源权力的空间领域与均势区演化》报告，张维阳副教授受邀评议。
《基于机器学习的城市网络模拟》探讨了机器学习算法（MLAs）在城际网络仿真中的应用潜力。采用随机森林算法来模拟财富中国500强企业在中国大陆建立的城际企业网络。随机森林算法不需要预定义的模型，而是直接从数据中检测模式来自动构建模型。采用连锁网络模型计算城市间连通度，并将其作为目标变量。模型以城市因素和地理因素为特征。该模型使用2010年的训练集进行训练，随后使用2010年和2017年的测试集进行验证。结果表明，模型的伪R2在0.861～0.940范围内，精度较好，具有良好的应用前景。然而，随机森林算法在城际网络仿真中也面临一些挑战。机器学习的最大优势不是进行解释变量，而是进行预测，解释只是一个副产品。结论是机器学习在网络大数据分析、区域规划情景模拟、探索性研究的驱动力检测等具体应用中具有潜在的应用价值。
张维阳副教授对汇报内容进行点评并对进一步研究提出建议。张老师肯定了此次研究意义，该研究的创新点是用机器学习中的随机森林算法引入到城市网络模型，在将节点转化为联系的时候，使用的城市之间的GDP做加减方法很巧妙。同时，张老师提出将城市网络拓扑考虑到模型中，基于某一年份数据，模拟近期预测很好，但不是很适合于远景预测，因为随着时间变化一些影响城市网络的因素也会变化。
《中美能源权力的空间领域与均势区演化》探讨了随着美国“页岩气革命”取得重大突破，当前世界能源贸易版图和政治经济格局加速重塑，美国成为新的传统能源权力领导者，中国和平崛起下的能源安全问题愈发严峻。该文基于相互依赖理论和均势理论，构建了能源权力空间理论框架和能源权力静态模型，刻画出2003—2018年间中美能源权力的空间范围及均势区变化：（1）随着国际能源权力体系和能源贸易网络的发展演变，中国和美国的能源权力空间发生巨大变化。（2）中美煤权力和天然气权力空间基本形成较为稳定的区域组团，中国原油权力空间保持强劲的全球扩展趋势，而美国原油权力空间面临转型重构。（3）中美能源权力的空间均势区不断碎片化成点状镶嵌，相对集中于西欧地区、非洲南部和东亚，形成资源禀赋型、资源消费型、地缘通道型、政经倾向分离型、“第三国”控制型等五种类型。（4）中国对五种类型国家的能源合作政策宜因地制宜，有所侧重。通过政治和经济双重利益吸引资源禀赋型国家，与资源市场型国家加强能源技术合作，确保地缘通道型国家安全畅通，对政经倾向分离型国家加强经济合作以影响外交政治，合理安排与“第三国”主导型国家的能源合作。这些结论可为中国应对全球能源转型和能源格局重塑的复杂性变局，加强对外能源贸易合作与要素资源投放，确保国家能源安全提供理论和政策借鉴。
汇报之后，与会员工就模型构建、参数设置等问题进行互动探讨。张老师肯定了汇报内容做得很扎实，对国家能源安全方面有实际意义。同时，张老师提出加入中美之间的进出口能源交易数据，将能源交易数据的方向性体现出来会更好。希望通过本次“学术面对面”的思想碰撞，与会员工都能有所收获。
撰稿：胡小梅
