采用ARIMA(1,1,1)模型预测气候罢课活动对COP议程议程偏离度≥15% 🆔 ID: 232288 ✅ 可用
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通过社会网络分析(SNA)量化气候罢课参与者与COP代表互动频次≥200次/日 🆔 ID: 232289 ✅ 可用
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使用NLP情感分析技术检测气候罢课抗议文本负面情绪占比≥78% 🆔 ID: 232290 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络模型推算气候罢课对COP决议草案修改概率≥42% 🆔 ID: 232291 ✅ 可用
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运用空间计量经济学方法测算气候罢课城市CO?排放量短期下降≥8% 🆔 ID: 232292 ✅ 可用
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通过卫星遥感监测气候罢课聚集区地表温度异常变化≥1.2℃ 🆔 ID: 232293 ✅ 可用
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使用机器学习分类器识别气候罢课诉求与COP议题匹配度≥65% 🆔 ID: 232294 ✅ 可用
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基于系统动力学模型模拟气候罢课对COP谈判进度延迟效应≥3天 🆔 ID: 232295 ✅ 可用
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运用社会燃烧理论量化气候罢课群体激进指数≥0.72 🆔 ID: 232296 ✅ 可用
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通过GIS热力图分析气候罢课人群密度峰值≥1500人/km2 🆔 ID: 232297 ✅ 可用
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使用面板回归分析气候罢课频次与COP国家自主贡献(NDC)更新率相关性≥0.63 🆔 ID: 232298 ✅ 可用
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基于复杂适应系统(CAS)模型推演气候罢课对COP协议脆弱性指数影响≥1.8 🆔 ID: 232299 ✅ 可用
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运用情感计算技术检测气候罢课口号文本环境正义诉求占比≥81% 🆔 ID: 232300 ✅ 可用
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通过Twitter API抓取气候罢课话题推文情感极性均值≤-0.65 🆔 ID: 232301 ✅ 可用
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使用卷积神经网络(CNN)识别气候罢课标语图像环保符号识别准确率≥92% 🆔 ID: 232302 ✅ 可用
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基于Agent-Based Modeling模拟气候罢课对COP代表决策树路径改变≥4节点 🆔 ID: 232303 ✅ 可用
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运用结构方程模型(SEM)测算气候罢课媒体曝光度对COP舆论压力系数≥1.4 🆔 ID: 232304 ✅ 可用
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通过夜间灯光数据监测气候罢课城市经济活动抑制率≥12% 🆔 ID: 232305 ✅ 可用
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使用生存分析模型预测气候罢课持续天数中位数≥5.3天 🆔 ID: 232306 ✅ 可用
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基于多目标优化算法推演气候罢课对COP减排目标调整幅度≥2.7% 🆔 ID: 232307 ✅ 可用
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运用社会影响力指数(SII)量化气候罢课领袖人物网络中心度≥0.83 🆔 ID: 232308 ✅ 可用
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通过LSTM神经网络预测气候罢课规模周环比增长率≥18% 🆔 ID: 232309 ✅ 可用
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使用空间杜宾模型(SDM)测算邻近城市气候罢课溢出效应系数≥0.56 🆔 ID: 232310 ✅ 可用
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基于模糊逻辑系统评估气候罢课对COP谈判方立场软化程度≥0.67 🆔 ID: 232311 ✅ 可用
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运用主题建模(LDA)提取气候罢课核心诉求与环境政策关联度≥0.71 🆔 ID: 232312 ✅ 可用
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通过无人机航拍监测气候罢课集会区人员流动速率≥120人/分钟 🆔 ID: 232313 ✅ 可用
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使用随机森林算法分类气候罢课组织类型准确率≥89% 🆔 ID: 232314 ✅ 可用
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基于复杂网络中心性指标测算气候罢课意见领袖传播影响力≥0.89 🆔 ID: 232315 ✅ 可用
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通过Google Trends数据分析气候罢课关键词搜索量峰值≥基准值320% 🆔 ID: 232316 ✅ 可用
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运用社会脆弱性指数(SVI)量化气候罢课高发区域贫困率相关性≥0.74 🆔 ID: 232317 ✅ 可用
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