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1.
以资金约束的再制造企业为研究对象,分析了碳配额回购融资下的再制造生产决策问题。分别建立了资金约束下有无碳配额回购融资的再制造生产决策模型,利用Kuhn-Tucker条件得到了不同情形下的最优解,并对两种情形下的最优解进行了比较;通过算例分析初始生产资金、消费者偏好和碳配额回购量对最优产量和利润的影响。研究表明:当初始生产资金较低时,再制造企业选择碳配额回购融资会提高新品产量和总产量;若消费者对再制造品的偏好较高,采取碳配额回购融资提高再制造企业的利润;随着碳配额回购量的提高,再制造企业的利润先提高后降低。另外,存在唯一的最优碳配额回购量使得利润最大。 相似文献
2.
整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先,运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次,以5.0分类器(Classifier 5.0,C5.0)决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器,分别与三类重抽样数据预处理技术结合,择出最优抽样法。再次,结合自助汇聚法提升分类效果,并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价,对比了两基分类器的集成模型。最后,运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明:欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优,为企业实施破产预测提供积极支撑。 相似文献
3.
以湘西椪柑为研究对象,提出了一种基于颜色与缺陷检测的椪柑自动分级算法.首先,对椪柑灰度图像进行阈值分割和孔洞填充得到二值图像;然后,将二值图像与椪柑彩色图像的R,G,B分量分别进行与运算,并将运算后的3幅单色图像进行合成,从而得到彩色图像的椪柑目标区域;接着,提取目标区域的黄色像素占比和缺陷面积作为色泽特征参数和缺陷特征参数;最后,利用决策树模型融合特征参数以进行椪柑分级判定.实验结果表明,对比基于单一特征的椪柑分级算法,新算法通过特征的互补提高了椪柑分级的准确率. 相似文献
4.
本文研究了燃料消耗量积分和新能源汽车积分"双积分制"下汽车生产商生产决策问题,基于持股比例和内部期权协议建立了传统能源车与新能源汽车联合决策模型,在积分不足、积分富余和积分平衡三种策略情形下求解了最优定价、产量和内部积分协议价,并针对市场积分价格和汽车销售量的实际波动求解了生产计划的鲁棒区间及其应急调整策略.研究结果表明:持股比例主要影响内部协议价形成,持股比例越高,内部协议价越趋近于外部市场价;初始生产计划存在多维非对称鲁棒区间,汽车生产商可通过价格响应机制实现生产计划扰动管理及积分策略切换;控制积分交易限量将改变最优生产计划及其应急调整策略. 相似文献
5.
由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性. 相似文献
6.
基于不同风险测度得到的期货套期保值策略不同,利用套期保值效率可以对比分析不同风险测度下的套期保值效果。然而,当考虑套保成本时,套保效率大的套保策略不一定是“最优”的。为兼顾套保效率和套保成本,引入经济价值进一步对比不同套保策略的效用,提出期货套期保值二次决策准则。首先,构建方差、VaR和 CVaR等风险测度下的期货套期保值模型,给出最优套保头寸和套保效率的显式表达式,提出模型驱动下的最优套保策略决策准则;然后,考虑套保成本,基于经济价值提出不同套保策略的二次决策准则;最后,针对Brent原油期货套期保值进行实证分析,实证研究结果与理论研究相吻合。基于一次准则的最优套保策略的经济价值并不恒大于零,即当考虑套保成本时,基于套保效率最大的套保策略可能使投资者得不偿失,这也进一步体现了本文所构建的套保二次准则的有效性。 相似文献
7.
信用卡套现是指持卡人通过正常合法手续(ATM或柜台)以外的其他手段,将信用额度内的资金以现金方式套取,同时不支付银行提现费用的行为.基于大量数据卡交易信息,将数据挖掘理论应用于信用卡反套现评估中,运用数据挖掘算法中的决策树、KNN模型实现对信用卡套现行为、套现客户的辨别.经过实验验证,模型具有良好的应用效果,能够优化银行反信用卡套现识别、提高银行工作效率. 相似文献
8.
针对在线零售的季节性销售,销售末期和促销期商品,构建了退货再次销售的单周期库存模型,以销售利润最大化为目标,对商品定价和订货量进行联合决策.对于确定型问题给出解析解,对于需求服从均匀分布的随机型问题,分析得出最优解存在的条件并给出求解方法,算例分析表明,制定库存策略时考虑在销售期内再次出售退货,可以用更低定价获取更大利润,实现商家和消费者的"双赢".在商品价值高,退货率高以及退货量对定价敏感时,采用该策略的优势更明显. 相似文献
9.
为了研究船速比在船舶驾驶员制定改向避让决策时的影响,运用船舶相对运动几何原理建立船速比与改向避让施舵点、改向幅度之间的数学模型,分析不同目标交汇特征下船速比(K≥1)分别对施舵点和改向幅度的影响。仿真实验结果表明,船速比(K≥1.5)较大的情况下,本船按《国际海上避碰规则》(以下简称规则)改向避让的效果不显著,对左正横附近来船,可能产生安全隐患。 相似文献
10.
为提高车辆驾驶安全性并充分考虑人类驾驶员对于自动驾驶控制系统的接受度,研究并实现了自动驾驶车辆在换道场景下的精确决策学习。汽车自动驾驶不仅需要决策是否换道,还需要决定汽车的具体微观行为,如换道时间和期望加速度的确定等,因此,车道变换的精确决策需使用3个参数来描述,并需要通过强化学习求解。这种基于参数精确决策的合理性体现在两个方面:首先是不同的决策参数值会影响规划的轨迹,如果决策不精确,将产生运动的不确定性;其次是基于真实交通数据(NGSIM)的分析,因为人类换道行为在换道时间和期望加速度上存在显著的差异性,在当前的决策研究中很少被明确考虑。此外,发现NGSIM数据中存在一些潜在的紧急情况,可以通过优化部分决策参数来提升其安全性;在强化学习算法的设计中,动作过程中加入换道时间和期望加速度;奖励函数考虑了安全性、当前驾驶员的意愿和平均人类驾驶风格;问题求解中,自定义了基函数,并通过基于核函数的最小二乘策略迭代强化学习方法学习精确的安全决策行为。仿真结果表明,使用强化学习参数决策可以实现更精确的决策,从而提高安全性能,并可在变道场景中模仿人类驾驶员的行为。 相似文献