基于PHP的流媒体视频点播网站的设计与实现

在阐述流媒体技术、流式传输协议以及PHP技术的基础上,以甘肃科技电视网为例,详细介绍了三层结构下基于PHP技术的视频点播网站实现的软硬件环境、关键技术和具体步骤,为实现大规模多媒体实时点播系统的设计提供参考.     

运用属性论方法加强供应链牛鞭效应防范

提高预测的准确性是缓解供应链牛鞭效应的关键。目前预测的方法往往很难适应订购量历史数据的变动,导致预测结果的偏差。运用属性论方法,就制造商—零售商—客户三级供应链,提出了一个需求信息预测的方法,由此来提高对这种波动性的适应能力,增强预测的准确性,帮助供应链上各节点企业优化决策过程,最终防范了牛鞭效应,并且还提供了此预测方法的算法流程。     

Intermittent demand forecasting in the Enterprise: Empirical verification

Forecasting methods are often valued by means of simulation studies. For intermittent demand items there are often very few non–zero observations, so it is hard to check any assumptions, because statistical information is often too weak to determine, for example, distribution of a variable. Therefore, it seems important to verify the forecasting methods on the basis of real data. The main aim of the article is an empirical verification of several forecasting methods applicable in case of intermittent demand. Some items are sold only in specific subperiods (in given month in each year, for example), but most forecasting methods (such as Croston's method) give non–zero forecasts for all periods. For example, summer work clothes should have non–zero forecasts only for summer months and many methods will usually provide non–zero forecasts for all months under consideration. This was the motivation for proposing and testing a new forecasting technique which can be applicable to seasonal items. In the article six methods were applied to construct separate forecasting systems: Croston's, SBA (Syntetos–Boylan Approximation), TSB (Teunter, Syntetos, Babai), MA (Moving Average), SES (Simple Exponential Smoothing) and SESAP (Simple Exponential Smoothing for Analogous subPeriods). The latter method (SESAP) is an author's proposal dedicated for companies facing the problem of seasonal items. By analogous subperiods the same subperiods in each year are understood, for example, the same months in each year. A data set from the real company was used to apply all the above forecasting procedures. That data set contained monthly time series for about nine thousand products. The forecasts accuracy was tested by means of both parametric and non–parametric measures. The scaled mean and the scaled root mean squared error were used to check biasedness and efficiency. Also, the mean absolute scaled error and the shares of best forecasts were estimated. The general conclusion is that in the analyzed company a forecasting system should be based on two forecasting methods: TSB and SESAP, but the latter method should be applied only to seasonal items (products sold only in specific subperiods). It also turned out that Croston's and SBA methods work worse than much simpler methods, such as SES or MA. The presented analysis might be helpful for enterprises facing the problem of forecasting intermittent items (and seasonal intermittent items as well).     

中国的出口扩张是否影响了健康?——基于Grossman模型的拓展分析

在全球经济复苏乏力的背景下,"逆全球化"浪潮正以不可思议的速度席卷全球,并顺势引导着我们重新审视"全球化"的益处及其隐形成本.鉴于目前并没有相关文献从理论上探讨出口扩张对健康的影响,本文以中国改革开放以来迅猛的出口扩张为背景进行了首次探索.本文构建了一个工人们与其雇主讨价还价的企业出口模型框架.厂商依据利润最大化原理选择最优的资本、劳动和原材料的投入之后,每个工人也会选择"最优的工作努力程度"使得努力的边际收益等于努力的边际成本.然后.依据Grossman健康需求模型.本文系统地探讨了由外生性原因引致的出口扩张影响工人健康的五个路径,包括工作强度,工资率,收入差距,公共服务和环境污染.最后,依据文章结论提出相应的政策建议.     

基于负荷率差别定价的分时输配电价优化模型

输配电价是电力市场改革的关键,是推进售电市场放开的重要基础.随着输配电价改革不断深入,不同类型的输配电价定价方法亟待研究.本文以大工业用户输配电价为研究对象,首先,引入汉森门槛模型,内生性划分大工业用户的负荷率区间;其次,建立输配电网长期增量成本分摊模型,提出基于负荷率差别的输配电价定价方法,并借鉴分时电价思想,构建基于负荷率差别定价的分时输配电价协调优化模型,设计分电压等级、计及负荷率差别的分时输配电价;最后,以我国中部H省大工业用户为例,验证所提模型可行性.研究结果表明,所提分时输配电价定价方法吸收了负荷率电价和分时电价优点,能够兼顾效率与公平,同时有效调节电力用户需求,实现削峰填谷,一定程度缓解输配电网阻塞问题.     

非Lipschitz条件下的倒向重随机微分方程

利用Bihair不等式、Jensen不等式给出非Lipschitz条件下倒向重随机微分方程解的存在唯一性定理,推广Pardoux和Peng 1994年的结论;同时也得到了此类方程在非Lipschitz条件下的比较定理,推广了Shi,Gu和Liu 2005年的结果.从而推广倒向重随机微分方程在随机控制及随机偏微分方程在粘性解方面的应用.     

中国Divisa M2需求模型

本文计算中国 Divisa M2指数并对其建立需求模型 ,研究发现实际 Divisa M2与实际产出存在协整关系 ,采用误差校正方法建立的动态需求模型具有良好的稳定性.     

弹性需求用户平衡分配模型及其应用

对具有弹性需求的交通网络随机用户平衡分配问题进行了分析研究,将其描述为一个等价的变分不等式。最后将模型应用于拥护公交网络系统的平衡分配问题,并针对公交网络系统的特殊性,提出相应的求解算法 法。实例表明了模型的合理性和算法的有效性。     

基于两个不确定参数乘积的鲁棒设施选址模型

传统设施选址往往被看作为确定问题,但实际存在需求、成本、风险等不确定因素,这些不确定因素增加了决策的困难.本文在考虑设施选址中单一不确定因素基础上,同时考虑需求和运输成本两个独立参数的不确定性,且在模型中两者为乘积形式,引入两个budget不确定集合刻画不确定性,建立一个新颖的鲁棒设施选址模型,并将非线性问题转化为易求解的鲁棒等价模型,然后通过CPLEX和MATLAB编程求解.最后,以四川西北部的汶川等13个县市的应急物资临时供应点的选址为例,确定最优的选址分配布局.结果表明,较之运输成本的不确定性,需求的不确定性影响更显著,且需求扰动对选址总成本和选址分配方案有明显的影响.决策者可根据其风险偏好程度,选择恰当的不确定水平参数组合,以获得最优的总成本和选址分配方案.     

大规模定制模式下的顾客需求管理：获取、识别和聚类分析

为了有效处理不同客户的需求以保证大规模定制生产的规模性和经济性,提出了一种以聚类分析思想为核心的定制需求管理方法。该方法在获取客户需求信息并进行有效化处理的基础上,采取模糊聚类的方法将数量众多的单个客户转化为具有相似需求的客户群体,指导企业产品的标准化、生产的模块化以及产品族的规划设计并提升客户满意度。文章最后,结合笔记本电脑的应用实例说明了该方法的可行性和有效性。