不同权力结构下考虑碳税政策的制造/再制造决策

为分析不同权力结构下碳税政策对供应链决策的影响,构建了原始制造商主导(OS)、再制造商主导(RS)及势均力敌(VN)三种模式下的博弈模型。通过对比分析碳税政策对制造与再制造决策最优解的影响,发现:1)碳税政策的实施将导致新产品和再制造产品的零售价格上涨;同时新产品销量减少,再制造产品销量增加。2)在VN模式下,两种产品的零售价格均最低,但由于市场竞争激烈,其销量并非最大。而当供应链中存在主导者时,在碳税负担较小时,OS模式下两种产品的单位零售价格偏高;反之,在RS模式下较高。3)为促进新产品和再制造产品的销售,原始制造商和再制造商均宜采取主动防守策略。4)政府实施碳税政策有助于降低制造商生产过程对环境的影响。对比三种模式发现,在OS模式下对环境影响的降低程度最小。当消费者对再制造产品认可度较低时,在RS模式下的降低程度较大。反之,在VN模式下更能有效降低对环境的影响。

现代制造企业的绿色供应链管理功能模型研究

绿色供应链管理是现代制造业的一种可持续发展模式。该文从可持续发展的角度出发,探讨了绿色供应链(Green Supply Chain,GSC)的概念模型、现代制造企业绿色供应链管理(Green Supply ChainManagement,GSCM)的过程参考模型,并建立了现代制造企业的GSCM功能模型,为现代制造企业进一步实施绿色供应链管理奠定了基础。

基于演化博弈的远程医疗服务推广策略分析

为了实现优质医疗资源的下沉,提高医疗资源的优化配置和利用率,从社会关注的远程医疗服务角度出发,构建地市级医院与中心医院之间的演化博弈模型,动态地分析地市级医院与中心医院之间策略选择的演变趋势。结果表明,减少地市级医院寻求帮助诊治时的费用,提高患者的医疗报销比例,增加政府对中心医院建立远程医疗的支持力度和加强远程医疗的宣传力度都有助于远程医疗的推广。

基于PCA&SVM的多品种小批量产品质量预测方法研究

将主成分分析与支持向量机结合应用到多品种小批量产品的质量预测。首先确定多品种小批量产品生产过程中的定量影响因素,并将其作为初始影响因素集;然后利用主成分分析方法降低因素集的维度,同时提取关键主成分;最后将关键主成分作为影响因素集并建立针对于多品种小批量生产的支持向量机质量等级预测模型。算例分析表明,与传统的支持向量机分类模型相比,主成分分析与支持向量机结合的模型预测准确率及稳定性均有显著提高,说明模型具有更好的预测性能。

基于神经网络集成的第三方物流客户满意度测评

针对第三方物流企业客户满意度评价中的动态、多输入、非线性等问题,从第三方物流服务的视角出发,在分析客户满意度各影响因素的基础上,采用神经网络集成的方法,构建第三方物流客户满意度神经网络集成模型;运用华润物流公司的客户满意度评价数据对模型进行训练和测试,并将训练好的模型应用到公司制定改进客户满意度方案中。实例研究结果表明:该模型对于第三方物流客户满意度测评的精度较高,且具有较好的泛化能力,能够应用到研究影响企业客户满意度的主要因素中,为公司制定改进客户满意度保障方案提供依据,具有较高的实践应用价值。

小波神经网络模型的改进方法

为了改善小波神经网络（WNN）在处理复杂非线性问题的性能，针对量子粒子群优化（QPSO）算法易早熟、后期多样性差、搜索精度不高的缺点，提出一种同时引入加权系数、引入Cauchy随机数、改进收缩一扩张系数和引入自然选择的改进量子粒子群优化算法，将其代替梯度下降法，训练小波基系数和网络权值，再将优化后的参数组合输入小渡神经网络，以实现算法的耦合。通过对3个UCI标准数据集的仿真实验表明，与WNN、PSO—WNN、QPSO—WNN算法相比，改进的量子粒子群一小波神经网络（MQPS0．WNN）算法的运行时间减少了11％～43％，而计算相对误差较之降低了8％～57％。因此，改进的量子粒子群一小波神经网络模型能够更迅速、更精确地逼近最优值。

基于VMD与IFWA-SVM的滚动轴承故障诊断研究

为有效提取非平稳性、复杂性的滚动轴承振动信号特征,提出一种基于变分模态分解、改进烟花算法(IFWA)优化支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用VMD对原始信号进行分解,计算得到各IMF的样本熵,将原始信号的时域特征与其结合组成特征矩阵。为提高故障诊断效率,采用IFWA优化SVM,建立IFWA-SVM模型。使用训练集特征矩阵训练诊断模型,实现滚动轴承的故障诊断。利用实测信号验证该方法,并与粒子群算法优化进行比较。结果表明:利用该方法进行诊断,正确率提高了3.33%、训练时间缩短了21.55 s,验证了该方法的可行性。

基于系统动力学的煤矿生产物流系统效率研究

针对现有的煤矿生产物流系统研究方法缺乏对各影响因素间相互关系的剖析、不能动态预测投入对系统效率水平的影响程度等问题,应用系统动力学方法构建了煤矿生产物流系统效率水平影响因素的系统动力学模型,对煤矿生产物流系统效率水平进行了动态仿真。仿真结果表明,提高煤矿生产物流系统效率需要持续的资源投入;各影响因素初值水平会影响煤矿生产物流系统达到期望效率的时间;所有的影响因素中,管理及技术人才水平的实际作用率最大,因此,提高煤矿生产物流系统效率的重点在于提升管理及技术人才水平。

不完备信息下基于案例推理的城市火灾应急决策方法研究

城市火灾发生突然,现场情况复杂,信息难以获取,为解决城市火灾中由于部分现场信息不完备造成的火灾扑救决策困难问题,利用案例推理方法,通过研究目标情景与源情景的结构相似度和全局相似度,找到与目标情景相似的情景,并根据以往相似情景的演化过程和解决措施,找到解决当前问题的思路和方法。研究结果表明:该方法可以较快地从案例情景库中找到相似的情景及相关解决措施,从而给目标情景决策提供参考和借鉴。

基于改进SVM的煤矿水灾害救援组织系统可靠性预测

为了评测煤矿水灾害救援组织系统可靠性,从事中控制、动态分析的角度,建立了衡量其可靠性的评价指标体系.同时,由于煤矿水灾害救援组织系统复杂多变、数据获取困难的特点,提出了一种基于粒子群优化支持向量机的煤矿水灾害救援组织系统可靠性预测模型,并通过改进粒子群算法优化支持向量机的参数,使预测结果更加精确;最后,通过案例实验证明了该模型的有效性.

基于DANP和TOPSIS法的服务质量满意度分析——以网络餐饮平台为例

针对网络餐饮平台满意度的多目标决策问题,提出了一种基于DANP与TOPSIS法的多目标平台服务质量满意度分析方法。首先运用SERVPERF方法确定影响网络餐饮平台选择的指标因素;然后利用DANP法得出指标因素的客观综合权重并分析指标间的相关关系;最后,在建立评价指标体系基础上,采用TOPSIS法将影响因素的综合权重与绩效指标相结合,得到目标网络餐饮平台的整体满意度排序。结果显示网络餐饮平台的平台监管、优惠力度及频率的影响权重较大,美团平台满意度最高。研究表明该方法不仅提高了关键因素确定的可靠性,还为网络餐饮平台服务质量的提升提供依据。

基于随机Petri网的煤仓储运系统可靠性分析

由于影响煤仓储运系统的故障因素多带有并发性、异步性及随机性的特点,所以定性和定量分析煤仓储运系统的可靠性较为复杂。该文利用随机Petri网构建了煤仓储运系统的模型。该模型直观地反映了煤仓储运系统的实际组成及其运行状态,讨论了可修复条件下系统的状态及其转换关系,揭示了煤仓储运系统可靠性的构成并对其可靠性问题进行深入地分析,从而得出系统可靠度的表达式。最后,结合具体煤仓实例分析了模型及其算法的可行性,得出了改善实际煤仓储运系统的相关建议。结果表明,此方法为分析煤仓储运系统可靠性提供新的途径。

基于MAS的广义CRM系统研究

客户关系管理系统是提高企业核心竞争力的有力武器,但由于现有的这些客户关系管理产品普遍存在客户服务流程柔性差、与其他关系信息系统协同能力差等缺陷。针对上述问题,提出了广义客户关系管理的管理思想,并以多代理系统(Multi-Agent System,MAS)和工作流技术为支撑设计了广义客户关系管理系统,该系统充分发挥了MAS并行性、异步性以及自适应性的特点,为增强整个CRM系统的自治性、交互性、改善CRM系统的性能和开发新一代CRM产品开辟了新的理论方向。

基于G-DPSO算法的决策树轴承故障诊断方法

针对机械设备状态监测与故障诊断技术中特征提取对诊断准确性的局限,从原始故障信号数据中提取出尽可能多的有用信息。提出通过最佳特征数据集对轴承故障进行诊断分析,分别从幅域和频域对故障数据进行特征提取。采用一种改善的粒子群(G-DPSO)算法对提取的特征数据集进行筛选,对传统粒子群算法权重系数进行优化,同时和故障诊断需要的决策树模型的信息熵增相结合,可以达到将最适合故障诊断的特征向量提取出来的目的。用5种轴承故障数据对所提方法进行实验分析,诊断正确率能达到97%之上,证明所提出的方法是有效、可靠的。

基于BP神经网络模型的用户问答对服装产品月销量影响

用户问答作为产品口碑的新型定性化体现,一经推出迅速成为各大电商平台的热点。文章以网购平台中服装产品的用户问答为切入点,构建BP神经网络分析产品月销量的关键影响因素,对电商平台管理、店铺经营具有实践意义。借助分析工具对用户问答数据内容进行挖掘,构建用户问答效价词典,并建立用户问答相关变量与产品月销量的BP神经网络模型进行实证分析。神经网络仿真结果表明,各相关变量对月销量存在不同程度的影响,用户问答数量正向影响月销量,用户问答类型中的关键影响因素为属性型回答。

基于GMC(1,n)模型的多品种、小批量产品质量预测方法研究

综述了多品种、小批量生产方式下的产品质量控制方法应用现状,指出在产品质量预测过程中应综合考虑影响产品质量若干因素,提出采用灰色理论GMC(1,n)模型构建产品质量预测模型,并通过对一批轴承的内圈内径大小进行实例验证,结果表明:该模型具有较高的预测精度和实用价值。

基于分数阶灰色模型的生鲜电商产品销量预测研究

新型冠状病毒的爆发,使供应链受到了不良影响,蔬菜水果等生鲜商品线下批发零售受阻,生鲜电商却迎来了新一轮的发展。从生鲜消费者角度出发,通过构建分数阶灰色预测模型对生鲜产品的需求量进行预测,并引入甘福园生鲜电商销售数据进行验证,得到柠檬、车厘子、苹果及火龙果4种水果拟合值的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为8.61%、7.15%、7.16%、6.81%,其值均小于灰色预测模型和一次指数平滑法,且由该模型得到预测值的平均绝对百分比误差均小于10%,结果表明该模型适用于生鲜电商产品销量预测。

基于Vensim仿真的远程医疗推广策略分析

目的:促进医疗资源下沉,为远程医疗的推广提供一定参考。方法:构建了围绕环境、医院、技术三个维度的远程医疗推广系统动力学模型,并以河南省远程医疗的发展情况验证了模型的有效性。结果:通过对设置的情景进行仿真分析发现,建立年轻化的医生团队可以在短时间内促进远程医疗的推广;将远程教育纳入继续教育学分体系在短时间内并不会对远程医疗产生明显的推动作用,但是在较长时间内会对远程医疗的推广产生较大作用;对患者进行信息安全保障一定程度上可以提高对远程医疗推广的作用,但是效果并不明显。

基于GM模型的大规模定制质量预测问题研究

在分析GM模型的灰色建模方法的基础上,针对大规模定制生产模式下质量控制中存在的问题,提出了采用灰数(GM)模型的灰色预测方法预测产品质量特性,并通过大规模定制的生产实例分析验证了该方法的可行性及预测精度。结果表明,应用灰色质量预测能更好地解决生产初期或产品转变生产类型后的质量问题,从而控制产品质量。

政府与煤矿逆向物流的演化博弈分析

本文运用演化博弈论建立了煤矿逆向物流中政府群体和煤矿群体的演化博弈模型,分析博弈双方在不同条件下的动态演化过程及互动机制,为政府群体和煤矿群体在不同情况下的决策提供支持。