公路运输能力的神经网络预测

公路运输能力受多种因素影响,各因素的作用机制通常不能准确地用数学语言进行描述.采用广义回归神经网络(GRNN)对公路运输能力进行分析及预测.通过对2000～2008年全国公路运输能力的历史数据进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用2007～2008年的实际数据进行模型检验,结果表明:当光滑因子为0.1时,逼近误差为0.3%,GRNN用于公路运输能力的预测具有较好效果.     

电力零售市场中的惠卖定价竞争--基于多类型用户和差异化转换成本

引入忠实用户和活跃用户差异化转换成本, 拓展了非对称双寡头惠卖定价模型, 分析了在位售电商区域融合过程中优惠转换用户策略. 单期模型中, 区域分割和惠卖定价导致电价区域差别. 对转换用户的优惠价格与对方区域忠实、活跃用户份额及转换成本分布相关. 与统一定价竞争比较, 小公司活跃用户较少大公司活跃用户较多时, 小公司惠卖定价利润上升, 消费者剩余减少. 多期模型中, 活跃用户形成区域融合, 总市场份额趋近相等, 定价的长期趋势与活跃用户无关. 忠实用户多的公司对老用户定价比竞争对手更高, 对新用户优惠程度更大.