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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.
基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型,探讨各模式下供应链的最优决策方案,定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明,当零售商资金成本低于制造商资金成本时,商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值,只有当平台费率低于低阈值点时,区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外,收益共享比率越高,制造商收益越高,则零售商收益越低. 相似文献
3.
布隆过滤器常用于联盟链Hyperledger Fabric状态数据库LevelDB的读性能优化,但布隆过滤器本身存在误报现象,且LevelDB只能对布隆过滤器进行统一配置而无法自适应调整。为此,提出一种单元化的部分计数式布隆过滤器(partial counting Bloom filter,PCBF)构造方案,设计可并行计算的元素插入与查询机制并结合双重哈希及非加密哈希来实现快速插入与查询;基于开启过滤器单元与访问次数构建排序字符串表优先级,使用时间片轮询算法对过滤器单元进行自适应调整,实现了资源的合理分配。实验结果表明: PCBF具有较高的插入效率,并能减少20%左右的误报数量,适用于联盟链的高并发场景。 相似文献
4.
在疫情蔓延、经济下行的背景下,开展旅游数字足迹研究,分析预测旅游消费行为,是推进旅游消费发展、推动国际国内经济"双循环"的重要基础工作.作为旅游信息化领域的新兴话题,旅游数字足迹是游客在通讯网络、互联网和物联网等泛在网络上留下的海量电子痕迹,真实反映了游客选择偏好和深层次的行为规律.国内外学者对这方面的研究已取得一定成果,但仍处于探索阶段.鉴于此,本研究辨析了旅游数字足迹的定义、类型和相关概念,阐明了旅游数字足迹的数据来源、特征和应用,分析了旅游数字足迹在游客人口特征、游客人格预测和游客行为分析领域的热点问题.最后,从理论体系构建、数据来源和预测方法精度等问题出发,对旅游数字足迹领域未来的研究方向进行了展望,为持续激发旅游消费潜力、推动旅游消费规模增长提供理论参考. 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.
【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm2样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。 相似文献
7.
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
8.
针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。 相似文献
9.
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
10.
在模糊决策理论中,区间直觉模糊数的排序是一个非常重要的理论问题.运用得分函数和精确函数对区间直觉模糊数进行有效排序的关键是得分函数和精确函数的科学构建.本文基于得分函数和精确函数的内涵,运用概率论全概率公式思想提出了新的得分函数和精确函数,并证明了其公理化的性质.通过大量的实际数据测算与比较分析,验证了本文提出的得分函数和精确函数的科学性,从而在对区间直觉模糊数排序时更有效、更准确. 相似文献