最优组合预测模型在中国天然气需求预测中的应用

发展天然气工业是目前国家的一项重要政策,已被写入中国的"十三五"规划,因而合理地预测中国天然气的需求对国家制定能源政策非常重要.提出了一种基于最小二乘法的组合预测模型,并给出了对应模型参数的计算方法,利用GM(1,1)模型和SIGM模型以及2002—2017年的数据建立了预测模型,同时利用2002—2017年的数据对模型的准确性进行了评估,最后利用组合预测模型对2018—2022年中国天然气需求量进行预测,预测结果发现本模型优于其他单项预测模型,为天然气需求预测提供了新的思路.     

服装零售卖场因素对消费情绪的影响

借鉴在社会学、经济学、心理学应用比较广泛的结构方程模型,建立了影响消费情绪的卖场7方面因素的相关性假设模型.在市场调查得出一手数据的基础上,利用数据分析软件SPSS12.0和结构方程模型分析软件AMOS7.0对数据的信度、效度、模型拟合度和路径进行了分析.调研结果验证了"7Ps"营销理论在服装零售卖场的适用性,并最终得出了服装卖场影响消费情绪的7方面因素的量化关系模型.     

遥感分类图在高精度栅格矢量转换中的应用

随着遥感的发展,遥感数据逐渐成为地理信息系统重要的数据源。而栅格数据不能满足GIS中进行空间分析的要求,因此栅格数据的矢量化在GIS和RS集成中具有十分重要的意义。在总结前人算法的基础上,提出了改进的栅格数据矢量化方法。根据4个相邻栅格像元的异同关系来提取拐点和交点。并且根据提取点的类型自动建立连接关系,进而自动生成弧段和多边形,实现栅格数据快速有效地的矢量化。     

基于Word2vec和多分类器的影评情感分类方法

针对影评数据的情感分析,提出基于Word2vec和多分类器的情感分类方法.首先在对评论数据进行预处理的基础上,训练Word2vec模型,将词表示为词向量;其次结合随机森林和朴素贝叶斯多项式模型完成影评数据的情感分类;最后在Kaggle竞赛公开的影评数据集上进行实验.结果表明,Word2vec可有效捕捉词的语义,显著提高情感分类算法的性能.     

多变量灰色模型在预测中的应用

单变量的GM(1,1)模型用于单一时间序列的建模与预测,而MGM(1,n)模型是对GM(1,1)模型在多元变量情况下的自然推广,通过对MGM(1,n)模型建立过程以及应用方法的示例,来说明该模型的现实应用价值.     

基于SAM和GA／SVM的肿瘤基因表达谱分类算法

基因芯片技术在肿瘤分型分类的研究中得到了广泛的应用．为了处理肿瘤基因表达谱数据,建立肿瘤分类预测模型,文中采用基因表达差异显著性分析方法,支持向量机,遗传算法相结合的多步骤降维分类方法．采用该方法处理大肠癌和白血病数据集,筛选到基因数量较少并且分类准确度较高的特征基因子集．实验结果表明,文中的方法可以快速有效地筛选肿瘤特征基因,获得更好的分类效果．     

一种支持多领域构件描述的分类描述模型

软件构件库是支持基于构件的软件开发的基础设施.在软件构件库中,构件的分类描述是复用者检索和理解构件的基础.随着构件技术的发展,构件库在不同领域的得到了应用,构件分类描述机制也面临着扩展性和变化性的挑战.提出了支持多领域构件描述的分类描述模型ECDM,并基于该模型,实现了青鸟构件库管理系统中多种分类模式的定制以及对构件描述属性扩展的支持.     

服装PVC(利、量、持续力)模型管理的企业表现分析

基于PVC（利、量、持续力）三维模型，通过对服装企业管理中的财务、商务流程等主要元素的分析，结合案例剖析的形式，依据企业现状结合内外环境制定战略目标、实施计划进行企业表现（竞争力）和PVC系统因果链分析，力求为服装企业提供可持续发展管理方案，提高企业的市场竞争力．     

基于LightGBM算法的航空发动机基线多参数建模方法

在航空发动机实时监控与健康管理技术中,发动机工作基线起到了至关重要的作用。近些年来,利用QAR(快速存储记录器)数据进行基线挖掘的方法受到了广泛的关注。本文提出了一种考虑引气和滑油温度影响的lightGBM航空发动机基线建模方法,按照发动机稳态工作条件提取GE90-115B发动机在运行过程中的数据,对其做相似修正后作为基础数据,再通过带交叉验证的网格寻优lightGBM算法进行训练获得基线模型。与以往挖掘的基线模型相比,在考虑引气和滑油温度的情况下训练出的基线模型具有更高的精度和更强的泛化能力。     

主观信任云在文本分类中的应用研究

自然语言的不确定性是影响文本分类性能的最重要因素。从降低自然语言中的不确定性出发,将主观信任云引入到文本分类中,提出了一种基于主观信任云信任决策的文本分类方法。该方法通过基于云的概念跃升计算出文本类别概念特征,采用主观信任特征向量作为待分类文本与类别概念之间的相似度判断标准完成分类。该方法有效减少了自然语言的不确定性影响,在不同文本分类方法的实验对比分析中,充分体现了其优异的分类性能。     

随机补货间隔期的多周期库存优化模型

针对供应商处于相对有利地位,零售商综合考虑各种因素决定他们补货量情况,研究了订货由零售商发起,且补货间隔期不受零售商控制情况下的多周期库存优化问题·在假设允许缺货、补货间隔期是独立同分布的随机变量的前提下,给出了补货间隔期服从一般分布的预期利润函数,通过确定最优补货量来有效地控制库存·在此基础上,又分析了补货间隔期服从两种特殊分布情况,并通过灵敏度分析说明了补货间隔期对其利润的影响·     

基于混合需求多产品的供应链库存优化模型

该文研究多个供应商单仓库单制造商系统,从系统的角度出发,确定了二级链各个节点最优的库存策略．针对制造商多产品的混合需求,在考虑每个产品有多个供应商和不同产品有不同需求实际情况的基础上,综合分析了制造商的库存、仓库的需求过程和仓库的库存3个要素,建立了供应链库存优化模型,通过实证数据分析,得出了该二级链最经济的服务水平．     

蜉蝣算法在供应链库存优化中的应用

针对蜉蝣算法（Mayfly algorithm）全局搜索能力差,搜索精度不高和自适应能力弱等问题,提出一种多策略融合的蜉蝣算法。首先,提出吸引力增强因子,同时引入自适应动态调节的重力系数,来平衡搜索和开发能力。其次,提出中值位置作为群体位置的一部分,加强种群交流,避免陷入到局部最优;最后,引入正弦余弦策略,增强全局搜索能力,提高收敛精度并增强稳定性。8种典型功能函数的仿真结果证明改进后的算法收敛能力提高、收敛精度加强。将改进后的蜉蝣算法应用于工程中,在供应链库存系统中调节PID参数,与其他算法相比,成本下降9.5%,证明该算法在工程上具有适用性。     

基于多周期的供应链定价策略研究

在供应链集中控制模式下,考虑生产销售一类商品,持续多个周期,每一个周期的销量对下一个周期的市场需求产生一定的影响.假设市场需求是由价格决定的,研究如何进行定价使得供应链利润最大化.本文首先分别建立了单周期决策模型和多周期决策模型,并对其进行了分析比较;然后通过数值例子验证了采用多周期决策模型得到的总利润要高于采用单周期决策模型所得到的总利润.     

供应链中库存与服务水平的集成优化方法

本文主要分析了影响企业库存管理的因素,针对目前国内企业的库存现状,提出了供应链中库存与服务水平的集成优化方法及在实现过程中应注意的问题.供应链管理模式下的库存是一个特殊的库存概念,它通过实施特定的库存控制策略,实现各节点企业库存量的最优化.这样,就可以解决仓库建设,在库品的保管、维护、装卸、搬运等费用,人员配备,库存占用的大量流动资金以及在库品的老化、变质等问题,提高库存管理效益.     

随机需求下的双渠道供应链联合库存模型

针对双渠道的竞合特性增加了供应链系统的需求不确定性,考虑提前期需求波动的情形,构建了2级双渠道供应链独立库存模式和联合库存模式下制造商及零售商的最优基础库存模型和缺货模型,并运用仿真计算方法,通过分析2种库存模式下缺货损失成本、需求波动对双渠道供应链基础库存水平、现货库存水平以及缺货水平等的影响,进一步分析2种库存模式下的成本.结果表明,联合库存模式下的2个渠道各自成本和总成本都要低于独立库存模式下的各成本.因此,双渠道供应链实施联合库存策略可以通过库存共享,协调2个渠道的库存水平,减小缺货风险,从而显著地降低供应链的成本.     

模型预测控制在供应链库存管理中的应用

针对供应链网络需求不确定的特点,采用模型预测控制技术解决供应链管理中库存的动态优化问题.首先,阐述了模型预测控制的机理及其在供应链动态控制方面的适应性;其次,建立了成本目标优化模型,提出控制法则并给出控制算法;最后,仿真结果表明,模型预测控制技术在预测合理库存水平以及控制动态、不确定的供应链系统是可行的.     

供应链的利润模型与优化问题

建立并改进了供应链的成本模型·应用管理会计基于作业的成本分析方法,研究了供应链成本结构,并给出8种不同类型的分销商作业成本·以顾客订货量中可调整部分为决策变量,建立了分销商的利润优化模型,为协调供应链成员关系提供了有效依据·最后,采用进化规划算法,并结合宝钢采购处实际进行了仿真计算,结果表明:在一定范围内调整顾客订货量,可以增加分销商的净利润     

Simulation-Based Optimization for the Fast Fashion Replenishment

Fast fashion is a commercial pattern which provides fashionable clothes at affordable price.This mode needs rapid response supply chain to respond to varying fashion trends.New styles are introduced in every sale period to cover fashion trends.In order to maximize profits,replenishment quantity of each style should be decided in every period.The purchasing and replenishing process over multiple periods based on uncertainty customer demand is modeled,which is formulated by a stochastic choice process.Heterogeneous consumers visit a store in a stochastic sequence and choosing dynamically from the available fashion styles(buy or not buy) according to a utility maximization criterion.The purchase process in a retail shop for multi-period is simulated.An algorithm which combines simulated anneal(SA) with gradient estimation is proposed to find the optimal replenishing strategy from the simulation program.     

基于供应链的库存控制新模式探讨

介绍了供应商管理库存的产生背景、基本思想及多赢性,在此基础上对供应商管理库存系 统进行了概念性框架和功能模块设计、分析,并提出实现供应商管理库存系统的相关技术。