基于组合模型的天然气日负荷预测研究

针对单一模型预测天然气负荷不稳定、风险性较大的问题,提出一种引入气象综合因子的并联组合模型。首先使用Pearson相关分析剔除冗余的影响因素并引入气象综合因子,然后对粒子群算法的线性惯性权重进行改进并结合教学算法形成改进的粒子群算法,最后采用改进后的算法分配Elman神经网络和自回归神经网络(NARX)预测结果的权重组成并联组合模型。实例分析表明,改进后的粒子群算法性能优越,引入综合气象因子的并联组合模型与单一模型和平均权重组合模型相比预测精度更高,绝对误差百分比提升率为3.03%,且泛化能力更强。

基于改进粒子群算法的施工可靠度优化

针对建筑工程施工管理过程中目标控制失衡、不全面的问题,提出一种基于施工可靠度的建筑工程项目多目标优化方法。将施工期的建筑工程项目抽象为一个串–并联复杂网络并引入可靠度理论。分析管控建筑工程项目工期、成本、质量和安全四个目标的必要性,建立四大目标可靠度定量模型并提出了新的施工可靠度计量模型。采用Tanh函数改善粒子群算法的搜索能力,通过实验仿真和统计分析表明,改进后粒子群算法的优化能力显著提高。最后运用改进的粒子群算法优化施工可靠度及工程成本。实际案例分析表明,所提出的方法既有利于工程成本的有效控制,又有利于施工可靠度的提升,对实施建筑工程项目的事前控制有较好的借鉴价值并且为施工管理提供了一条新的思路。

新零售背景下化妆品门店选址研究

新零售背景下化妆品门店的体验和仓储功能增强,传统的选址指标体系已经不适应当下化妆品门店的选址。通过文献分析和实地调研,建立新零售背景下化妆品门店的选址指标体系,采用直觉模糊层次分析法对相应指标的权重进行排序并选取最优方案,并采用灰色关联分析从客观角度上验证选址结果的准确性。实例分析表明,新零售背景下选址要优先考虑配送覆盖范围和门店租金成本,更新了传统选址逻辑,对于新零售背景下门店选址和提高运营效率有一定的借鉴意义。