Modeling Anthrax with Optimal Control and Cost Effectiveness Analysis

Anthrax is an infection caused by bacteria and it affects both human and animal populations. The disease can be categorized under zoonotic diseases and humans can contract infections through contact with infected animals, ingest contaminated dairy and animal products. In this paper, we developed a mathematical model for anthrax transmission dynamics in both human and animal populations with optimal control. The qualitative solution of the model behaviour was analyzed by determining Rhv, equilibrium points and sensitivity analysis. A vaccination class was incorporated into the model with waning immunity. Local and global stability of the model’s equilibria was found to be locally asymptotically stable whenever Rhv Rhv. It was revealed that reducing animal and human interaction rate, would decrease Rhv. We extended the model to optimal control in order to find the best control strategy in reducing anthrax infections. It showed that the effective strategy in combating the anthrax epidemics is vaccination of animals and prevention of humans.

Game theory approach to optimal capital cost allocation in pollution control

This paper tries to integrate game theory, a very useful tool to resolve conflict phenomena, with optimal capital cost allocation issue in total emission control. First the necessity of allocating optimal capital costs fairly and reasonably among polluters in total emission control was analyzed. Then the possibility of applying game theory to the issue of the optimal capital cost allocation was expounded. Next the cooperative N person game model of the optimal capital cost allocation and its solution ways including method based on Shapley value, least core method, weak least core methods, proportional least core method, CGA method, MCRS method and so on were delineated. Finally through application of these methods it was concluded that to apply game theory in the optimal capital cost allocation issue is helpful to implement the total emission control planning schemes successfully, to control pollution effectively, and to ensure sustainable development.

基于EOQ模型传统涉外制造企业物料库存管理研究

库存成本管理水平高低对企业经营成本有着直接影响,提高库存管理水平,有助于降低库存成本和经营成本。文章基于EOQ模型,以传统涉外制造企业DJ公司为例,选取物料面浆作为研究对象,通过对EOQ模型使用前后库存成本对比分析,发现采用EOQ模型后,面浆的库存量和库存总成本比原来有所降低。研究表明,科学合理采用EOQ模型有助于实现订货成本与维持成本最小化,降低企业经营成本,促进企业可持续发展。

基于模糊PID型代价函数的永磁同步电机模型预测电流控制

针对永磁同步电机控制中有限集模型预测电流控制在参数失配时稳定性能和动态性能有所下降的问题,提出一种基于模糊PID型代价函数的模型预测电流控制方法。该控制方法设计了一种包含比例、积分和微分项的代价函数,将传统的电流误差作为比例项实现转速的跟踪,电流误差的积分作为积分项用来消除预测误差,预测电流的差值作为微分项减小转速纹波。同时使用加入了滤波器的模糊控制对PID参数进行动态调整。该控制方法可以在参数失配的情况下降低转速振荡,提高动态响应能力,降低参数失配对控制器性能的影响,同时保留在参数匹配时的各项性能。仿真与实验结果表明,该方法较传统有限集模型预测电流控制在参数失配时有更快的响应速度、更小的转速振荡和更好的负载突变响应。

期望扇区三矢量模型预测电流控制

三矢量模型预测电流控制需要依次计算6扇区电压矢量的作用时间,再由价值函数选取期望电压矢量,存在计算量大的缺点。本文提出一种基于期望扇区的三矢量模型预测电流控制,以快速确定期望电压矢量。首先,建立d-q轴的三矢量电流模型,给出其三矢量作用时间;然后,令预测电流为期望电流,可以获得期望电压矢量,并利用Clark变换得到α-β轴的期望电压矢量;最后,利用反正切函数求得期望电压矢量角度,确定期望电压矢量所在的期望扇区,得到期望三矢量及其作用时间。仿真和实验表明,该方法能够保持很好的控制系统性能。同时,该方法只需一次计算期望电压矢量角度即可确定期望三矢量及其作用时间,比传统三矢量方法有效缩短了算法执行时间约60%。

依托基本公共卫生服务平台的脑卒中社区防治模式的探索与研究

目的 通过分析社区在不同脑卒中筛查管理模式下的管理效率和效果,为“卫生部脑卒中筛查与防治工程”的防控策略提供依据,为脑卒中筛查与基本公共卫生服务平台的有机结合的可行性提供依据。方法 采用纵向比对的方法,随机抽取2015年500例参与筛查的居民作为对照组,随机抽取2017年500例参与筛查的居民作为研究组,对两组人群分别追踪随访2年,对检验费用、人力成本、失访率、卒中发病率、员工满意度、筛出率进行分析和统计。结果 对照组的平均检验费用高于研究组(t=19.88,P<0.001)。对照组的两年人力成本高于研究组(t=23.79,P<0.05)。追踪、管理2年后,对照组失访率高于研究组(χ^(2)=3.93,P<0.05),发病率高于研究组(χ^(2)=4.07,P<0.05)。两组各调查30名员工,研究组总满意度高于对照组(χ^(2)=7.68,P<0.05)。结论 依托基本公共卫生服务平台的脑卒中防治模式有明确的危险因素控制评价指标、完善的三级考评制度,管理效率更高,效果更好,有更高的成本效果、效益比。

电容电压平衡的四电平有源中性点钳位逆变器的改进模型预测电流控制

多电平有源中点钳位(ANPC)逆变器具有功率器件电压应力小、电流谐波低和器件损耗可调控等优点,被广泛应用于工业驱动中。针对四电平ANPC(4L-ANPC)逆变器的控制与调制研究相对较少,现有的调制方案实现复杂,中点电压(NPV)控制难度较大。因此,该文针对三相4L-ANPC逆变器,提出一种改进的有限集模型预测电流控制(FS-MPCC)算法,避免了复杂的调制过程。首先,使用仅包含电流误差的代价函数对位于六边形顶点的6个大电压矢量进行寻优;其次,对参与第一步寻优的大矢量划分扇区,使用包含电流误差和电容电压误差的代价函数对最优大矢量所在扇区的所有电压矢量滚动寻优,得到目标电压矢量并作用于逆变器;最后,仿真和实验结果表明,与传统的FS-MPCC相比,所提方法在降低系统计算负担的同时,还具有较好的控制性能和电容电压平衡能力。

基于SEM的公路项目成本控制研究——以九绵高速公路LJ29为例

公路项目成本管理关系到企业的经济效益与企业的可持续发展,公路总承包企业只有加强项目的成本控制,才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。基于此,文章通过文献梳理与咨询相关学者,建立了公路项目成本控制影响因素评价指标体系,通过设计问卷、发放问卷获取了基础数据,并用结构方程模型(SEM)对评价指标体系进行了检验。研究得出人员方面因素对公路项目成本控制影响最大等结论,为公路项目成本管理与控制提供新的思路与方法。

低复杂度永磁同步电机双矢量模型预测控制策略

针对永磁同步电机模型预测电流控制中计算量大和电流波动问题,提出了一种低复杂度双矢量模型预测电压控制策略。该方法无需遍历所有的电压矢量,仅通过代价函数预测和评估三个不相邻的有效电压矢量,根据三个代价函数值的关系,即可精确快速地确定两个相邻最优有效电压矢量。最优有效的电压矢量选择可以减少预测计算量,同时引入dq轴电压差作用时间计算方法,计算最优有效电压矢量作用时间,以降低计算量。仿真结果表明,相较于占空比策略和传统双矢量模型预测电流控制策略,所提控制策略在保证系统稳态和动态性能的基础上,降低了计算复杂度和电流波动,改善了转矩脉动。

基于成本预测的建筑工程造价控制方法

建筑工程涉及众多变量和不确定性因素,如市场价格波动、设计变更、施工条件变化等,这些都可能导致成本超出预算。为此,设计一种基于成本预测的建筑工程造价控制方法。计算成本数据的可信度分数,定义成本数据挖掘的关联规则,通过数据挖掘实现对建筑工程的成本预测分析。以BIM技术(建筑信息模型)为基础构建建筑工程造价控制模型,再利用遗传算法对其求解,进而得出了最佳的工程造价预算和成本数值,与传统应用方法相比较,本文研究方法能够使建筑工程造价得到显著降低。

多元化运营模式下跨境电商物流服务体系构建研究

近年来,随着跨境电商的蓬勃发展,跨境电商物流服务体系建设日益受到关注。文章对跨境电商物流服务体系的多元化运营模式进行了综述,阐明了多元化运营模式下跨境电商物流服务体系的构建要素,分析了多元化运营模式下跨境电商物流所面临的诸多问题,包括服务质量问题、成本控制问题和环境影响问题等,并提出了跨境电商物流服务体系构建的路径建议,包括加强跨境电商物流服务平台建设、优化跨境物流配送网络、推进物流系统信息化与智能化和建立跨境电商物流服务规范与标准等,以期为跨境电商物流服务的发展提供一定参考借鉴。

低成本小批量微纳卫星控制系统的研制实践

针对微纳卫星的研制特点,结合控制系统研制过程中的具体实践,从单机产品设计、系统方案设计、测试和环境试验,以及软件开发方面,给出了微纳卫星降低成本、提高可靠性与研制效率的措施和建议.通过采用控制系统内部的冗余备份设计,以及系统级可靠性措施,简化了系统配置,并提高了系统可靠性.通过进行系统级的热循环试验可降低研制成本,并达到可靠性试验筛选的目的.通过开展平台化和通用化设计,完善和改进软件开发流程,提高了研制效率.所述方法和措施在卫星研制中取得了较好的效果.

光伏风电项目电缆价格测算数据库模型的建立与应用

为提高电缆价格测算的准确性,增强电缆采购成本管控措施的有效性,一种能准确、快速测算出电缆价格的方法是非常有必要的。鉴于此,本文根据电缆成本构成、市场价格行情等,并结合ACCESS数据库软件提出了一种电缆价格测算的模型,对成本管控具有一定的实践指导意义。

EPC模式下的成本控制与优化——以某教育培训中心为例

教育培训中心作为经营实体,其盈利能力和经济效益至关重要。通过EPC模式下的成本控制与优化,可以直接降低项目在工程建设、物资采购、施工等各个环节的成本,从而增加利润空间,提升整体经济效益。因此,为提升教育培训中心的市场竞争力,文章深入探讨了EPC模式在成本控制与优化方面的实际成效。首先,对教育设施建设领域所面临的特殊成本控制问题进行了系统的梳理,明确了成本控制的重要性和紧迫性;其次,采用数据收集与深度分析相结合的策略,辅以比较研究法,全面评估EPC模式的实际应用效果;最后,进一步阐述通过EPC模式实现成本控制的具体措施和取得的成果。研究表明,EPC模式通过整合管理责任,有效减少了项目过程中的返工和变更次数,实现了预算目标。这一成果为教育设施建设项目的成本控制与优化提供新的思路和方法,具有实践参考价值。

不同计价模式下EPC项目造价控制的研究

我国EPC项目常用的合同计价模式包括固定总价模式、固定单价模式以及总价控制的定额下浮模式,对于不同的计价模式,其造价控制重点以及策略不尽相同。本文从发包人的角度出发,探讨了不同计价模式下EPC项目造价控制的难点,并提出了针对性的建议,以为不同计价模式下EPC项目的造价控制提供指导。

基于大数据驱动的建筑电气成本预测与控制模型分析

阐述大数据在建筑行业中的应用、建筑电气造价的重要性,以及基于大数据技术的造价分析与预测的优势。探讨大数据的处理与分析方法、基于机器学习的建筑电气造价预测模型的构建方法。

建筑行业整体下行环境中的工程施工成本管控研究

针对当前建筑行业经济下行的环境,论文以BIM技术为基础,通过虚拟建造和施工模拟,以及实时跟踪设计变更,实现了对成本和进度数据的迅速更新。研究结果表明,BIM技术的应用在项目的可行性、质量和成本效益方面均取得显著提升。

利用大数据分析优化医院建设成本控制的机器学习模型研究

随着信息技术的迅速发展,大数据分析和机器学习技术在医院建设成本控制中的应用日益增多。本文旨在探索如何通过大数据分析和机器学习模型来优化医院建设的成本控制流程。首先通过收集和分析历史建设项目的大量数据,识别影响成本的关键因素。其次利用机器学习算法建立预测模型,为成本控制和决策提供科学依据。最后通过实际案例验证模型的有效性。研究结果表明,应用大数据分析和机器学习模型可以有效预测和控制医院建设成本,从而为医院管理者提供更为精准的决策支持。

建筑工程成本优化策略研究

随着社会经济的迅速发展和人力成本的不断上升,建筑行业面临工程成本控制的巨大挑战。优化建筑工程成本,不仅可以提高工程项目的经济效益,还能增强建筑企业的市场竞争力。运用建筑信息模型技术、成本优化策略以及精细化管理等策略的方法论,综合运用动态成本监控模型和精细预算分配方法,探讨了成本控制过程中的关键环节,以有效提升成本管理的精准性和效率。通过对某大型建筑项目实证分析,运用建筑信息模型技术优化设计和施工过程,利用经济学原理优化采购计划,采取精细化管理,通过建立合理的激励与约束机制,确保了成本优化策略的有效实施。研究表明,在建筑工程项目中实施综合成本优化策略,对降低工程成本、提升项目质量和效益具有显著作用,也为其他建筑企业提供了诸多可借鉴的经验和方法。