Advanced series decomposition with a gated recurrent unit and graph convolutional neural network for non-stationary data patterns

In this study, we present the EEG-GCN, a novel hybrid model for the prediction of time series data, adept at address ing the inherent challenges posed by the data’s complex, non-linear, and periodic nature, as well as the noise that fre quently accompanies it. This model synergizes signal decomposition techniques with a graph convolutional neural network (GCN) for enhanced analytical precision. The EEG-GCN approaches time series data as a one-dimensional temporal signal, applying a dual-layered signal decomposition using both Ensemble Empirical Mode Decomposi tion (EEMD) and GRU. This two-pronged decomposition process efectively eliminates noise interference and distills the complex signal into more tractable sub-signals. These sub-signals facilitate a more straightforward feature analysis and learning process. To capitalize on the decomposed data, a graph convolutional neural network (GCN) is employed to discern the intricate feature interplay within the sub-signals and to map the interdependencies among the data points. The predictive model then synthesizes the weighted outputs of the GCN to yield the fnal forecast. A key component of our approach is the integration of a Gated Recurrent Unit (GRU) with EEMD within the GCN framework, referred to as EEMD-GRU-GCN. This combination leverages the strengths of GRU in capturing temporal dependencies and the EEMD’s capability in handling non-stationary data, thereby enriching the feature set available for the GCN and enhancing the overall predictive accuracy and stability of the model. Empirical evaluations demonstrate that the EEG-GCN model achieves superior performance metrics. Compared to the baseline GCN model, EEG-GCN shows an average R2 improvement of 60% to 90%, outperforming the other methods. These results substantiate the advanced predictive capability of our proposed model, underscoring its potential for robust and accurate time series forecasting

Recrutamento político

O objetivo principal deste artigo é apresentar uma breve revisão da literatura sobre recrutamento político e oferecer alguns critérios empíricos para análise. A partir de uma perspectiva integrada, nos estabelecemos um modelo de análise que trabalha com a estrutural social e as instituições políticas. O modelo de oferta e demanda foi mobilizado para relacionar os inputs do background social e as possíveis consequências nas instituições. Os dados apresentados provém de uma diversidade de fontes e privilegiaram os processos de inclusão de mulheres em diferentes tipos de democracias e sociedades. Os resultados mostram que somente através da interação da estrutural social com as demandas institucionais é possível conhecer o resultado final da representatividade e os filtros do recrutamento político. Além disso, os dados nos permitiram desvendar um incremento da participação das bases sociais do partido no processo de nominação de candidatos. Concluímos que o processo de seleção de candidatos é uma das mais técnicas e privadas funções dos partidos políticos. O aumento da oferta e o estreitamento da demanda tem promovido uma série de consequências para a democracia representativa, como a inserção de mulheres ao mesmo tempo em que se profissionalizam os partidos políticos.