基于时空地理加权回归的服务区驶入量影响因素分析

为掌握河北省服务区驶入量的时空分布规律,构建了时空地理加权回归（geographically and temporally weighted regression,GTWR）模型,揭示了服务区规模、服务区地理区位、关联地区土地利用、高速公路类型等因素在时间和空间上对服务区不同车型驶入量的影响。结果表明：时空地理加权回归模型的拟合结果显著优于最小二乘回归模型与地理加权回归模型;断面交通量对三种车型均具有促进作用,特别是在夏季高温地区服务区对于小型车驶入量促进作用显著;2~4h车程范围内,风景名胜密度对小型车驶入量具有促进作用,且在旅游旺季及位于旅游业发达城市的服务区影响最显著;2~4h车程范围内工商业型信息点(point of information,POI)密度对大中型车驶入量具有促进作用,特别是在货运高峰期及位于商贸发达城市的服务区促进作用显著;所属高速公路沿途资源型城市数量对服务区大型车驶入量具有显著促进作用,特别是在供暖季节。     

需求与成本双扰动时闭环供应链的生产策略和协调策略

文章研究了闭环供应链应对市场需求和成本双扰动的生产策略和协调机制.根据不同的扰动条件,给出了相应的生产调整策略:并且设计了新的数量折扣契约, 这使得无论在突发事件前后,都能实现闭环供应链系统利润的协调分配,保障生产调整策略的实施,从而达到闭环供应链应对突发事件的最优利润,文章最后通过数值分析证明了文中结论的正确性,研究表明:突发事件对闭环供应链造成了很大影响,使得整体渠道利润下降,但是通过采用调整的数量折扣契约和应对突发事件的生产调整策略, 可以在一定程度上缓减突发事件带来的不良影响,减少对闭环供应链的损失.     

考虑建成环境交互影响的共享单车需求预测

共享单车的发展有利于交通的节能减排绿色发展。建成环境是影响共享单车出行需求的重要因素,然而很少有学者探究考虑其交互作用。为了准确分析建成环境中各影响因素的交互作用以达到精确预测共享单车出行需求的目的,本文使用了深圳市共享单车出行数据、兴趣点数据（point of interest,POI）、路网数据和公交线路数据等多源数据,采用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型预测共享单车出行需求,并与BP(Back Propagation)神经网络模型预测结果进行比较;最后借助SHAP(SHapley Additive explanation)方法解释GBDT模型中各种影响因子对共享单车出行需求产生的影响,并分析各影响因素及其交互作用。实验结果表明：GBDT模型预测结果平均绝对误差为0.683,均方根误差为0.728,较BP神经网络模型预测准确性更高;通过SHAP方法发现自行车道密度、公交站点数等交通属性因素对于共享单车出行需求作用明显,土地利用中土地利用混合度不是简单线性作用且不同POI间存在复杂交互关系。可见通过借助GBDT模型和SHAP方法可以用来共享单车出行需求预测以及影响因素分析,从而为共享单车发展提出改善建议。     

共享单车需求预测及调度优化

为了更加准确地预测共享单车的需求量,制定合理的调度优化方案。针对共享单车骑行数据的周期性、非线性和随机性的特点,提出了季节性灰色Markov模型来预测共享单车需求量。在此基础上,根据双层规划模型结果来制定调度优化方案。在季节性灰色Markov模型中,首先将原始数据带入季节性GM(1,1)模型得到预测结果,然后用Markov模型对预测的残差进行修正,得到最终的预测值。在双层规划模型中,上层目标为运营商的调度成本,下层目标为调度中心的调度时间,双层规划模型用GUROBI求解器求解。最后将两种模型应用于纽约市17个Citi Bike共享单车站点的算例分析。数值计算结果表明：季节性灰色Markov模型在17个站点从周一到周五的需求量预测的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为10.68%,预测精度较高。利用双层规划模型制定的调度优化方案能确定调度中心数量、位置,调度范围和调度路径,可以在满足用户需求的同时使调度成本和调度时间最优。研究提出的需求预测模型和调度优化方案可以为共享单车运营部门和交通管理部门提供有效的参考。     

我国企业年金市场刍议

从微观经济学的角度介绍了我国企业年金市场的现状和企业年金的市场结构,并进行了企业年金市场的供求分析,具体分为企业年金市场的供给现状分析、企业年金市场的需求现状分析、企业年金市场的供需趋势分析.     

Stochastic models underlying Croston's method for intermittent demand forecasting

Croston's method is widely used to predict inventory demand when it is intermittent. However, it is an ad hoc method with no properly formulated underlying stochastic model. In this paper, we explore possible models underlying Croston's method and three related methods, and we show that any underlying model will be inconsistent with the properties of intermittent demand data. However, we find that the point forecasts and prediction intervals based on such underlying models may still be useful. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

个性化信息需求——网络资源更深层次的利用

介绍了个性化信息需求的含义,阐述了个性化信息需求的提供类型和典型代表,探讨了个性化信息需求的得力助手——特色搜索引擎。     

从与港澳的互补关系谈珠江三角洲的旅游特色与旅游开发

本文从回顾珠江三角洲的旅游发展和立足于与香港、澳门间旅游资源、旅游空间和旅游市场的相互补充关系,论述其旅游开发特色和旅游活动的结构层次,旨在树立珠江三角洲地区的旅游形象,与港澳之间形成一个相得而益彰的旅游整体,成为东亚国际旅游区的重要组成部分。     

波士顿矩阵资源规划应用

本文研究了影响出版社资源配置的可变因素:销售量、市场竞争力(满意度、市场占有率)、人力资源成本和长远发展策略;首先利用波士顿矩阵模型量化市场竞争力,通过市场增长率与相对市场份额反映A社不同出版物的市场行情和发展前景,综合考虑长远发展;然后以人力资源效用最大(人均创造的销售额最大)为目标,以人力资源、书号量和申请书号规则为约束,建立非线性整数规划模型,最后,通过改变模型的波士顿参数,Lingo求解得到了5种不同发展战略的资源配置方案,大大增强了模型的通用性与可操作性。