基于修正Shapley值模型的航运联盟利益分配

为保证航运联盟利益分配的公平性和合理性,解决航运联盟各成员利益分配不均的问题,考虑投资贡献、风险承担、努力水平等因素对航运联盟各成员利益分配的影响。运用直觉模糊层次分析法和熵权法分别从主观和客观角度进行精确赋权,结合博弈理论确定最终权重。建立修正Shapley值模型来制定航运联盟成员间的利益分配方案,弥补标准Shapley值模型仅考虑成员边际贡献的不足。结合实际案例发现,改进后的利益分配方案能科学合理地体现班轮公司综合贡献水平,能有效提升班轮公司间的合作积极性,有助于实现航运联盟的稳定发展。

人体组织液特性对SAR值的影响及修正模型

比吸收率(specific absorption ratio,SAR)值测量所使用的组织液特性与规范标准中给出的组织液目标值会有一定偏差。此时,需要对SAR值的测量结果进行修正。针对此问题,提出了一种修正模型,修正模型基于电磁仿真的方法建立。通过在835 MHz频点与IEC 62209\IEEE 1528标准中的数据进行比较,对建模方法进行了验证。基于此建模方法,给出了3.5 GHz及28 GHz这2个下一代移动通信备选频段下的SAR值修正模型。使用此修正模型将减小SAR值测量的不确定度,进而提升各测量实验室间SAR符合性评定结果的一致性。使用此修正模型的另一个好处在于,该修正模型允许更大的组织液特性偏差,这将有助于降低SAR值测量的成本。

基于熵值法——修正耦合协调度模型下广西农旅融合协调发展研究

为系统分析广西农旅融合协调发展情况,文中采用熵值法、修正耦合协调度模型、障碍度模型,对2012~2021年广西农旅融合协调发展情况进行分析。结果表明,广西农旅融合综合发展水平整体呈现持续增长的趋势,农旅融合综合发展水平的增长速度较快,并呈现出高耦合高协调的良好发展趋势;现阶段阻碍广西农旅融合中旅游业和农业发展的主要障碍因素为国际旅游收入、国外游客人数、星级饭店、农田有效灌溉面积和化肥施用量。提出夯实产业基础,发展精品农旅产业;数字赋能产业,打造农旅融合新业态;坚持生态理念,推动农旅可持续发展的对策建议,以促进广西农旅融合的进一步发展。

空间自回归模型下不完整大数据缺失值插补算法

针对不完整大数据因其自身结构具有不规则性,导致在进行缺失值插补时计算量大、插补精度低的问题,提出空间自回归模型下不完整大数据缺失值插补算法。利用迁移学习算法在动态权重下过滤出原始数据中冗余数据,区分异常和正常数据,提取残缺数据,采用最小二乘回归对残缺数据实施修补。将缺失值插补分为3种类型,分别为一阶空间自回归模型插补、空间自回归模型插补和多重插补法。根据实际情况将修补后数据插补到合适的位置,实现不完整大数据缺失值插补。实验结果表明,所提方法具有良好的缺失值插补能力。

运动员训练评估模型双值系数修正分析

为提高运动员训练效果的评估精度、减小评估误差,提出运动员训练评估模型的双值系数修正研究。消除运动员训练效果评估方法数据指标权重的随机性与模糊性,在建立评估数据集、评语集、指标数据集的基础上确定评估指标权重。修正差异熵值与差异权重双值系数,得到最终评估权重值,代入建立的综合评估模型完成训练效果综合评估。实验结果表明,新方法具有实际可行性,精准度更高、评估误差更小,能够实现有效的综合评估。

基于Shapley值法模型的供应链联盟企业利益分配修正算法

分析了用于解决n人合作对策问题的Shapley值法模型,并应用该模型来解决供应链联盟企业间利益分配问题。最后根据它的不足提出了结合企业努力程度、面临的风险和资本增值能力等影响因素进行利益分配调整的修正算法。

农业产业链参与主体利益分配研究——基于Shapley值法修正模型的视角

公平合理的利益分配机制是保证农业产业链中参与主体间的战略同盟关系得以发展和巩固的关键,Shapley值法模型则是一种解决合作博弈下利益分配的有效方法。概述了Shapley值法的利益分配模型,并在此基础上综合考虑农业产业链运行过程中的参与成员所面临的风险、技术创新能力以及参与合作的程度3个因素,引入修正因子对Shapley值法模型进行修正,得出的利润分配结果更加公平合理,能够有效指导实践。

基于修正Shapley值法的肉羊产业链利益分配

利用锡林郭勒盟的实地调研数据,基于合作博弈理论分析传统市场交易模式下肉羊产业链成本收益和综合成本利润率分配情况,并运用修正的Shapley值法,在考虑各方贡献程度的基础上引入投入因子和风险因子,计算出肉羊产业链合理的利益分配方案。结果表明,在传统市场交易模式下,各主体综合成本利润率之比为1.65%:1.61%:4.72%:7.90%。牧户处于劣势地位,综合成本利润率水平极低,零售商处于绝对优势地位,综合成本利润率水平相对较高,利益分配额与投入及风险大小不对等。通过修正的Shapley值法进行重新分配,得出与投入及风险大小更加匹配的利益分配额,综合成本利润率之比为2.14%:1.90%:7.72%:7.93%。基于以上结论,本研究提出应加强肉羊生产环节扶持力度,提升肉羊养殖效益;鼓励屠宰加工企业发展深加工产品,提高产业链附加值;强化政府干预能力,完善风险保障和利益约束机制。

基于灰色关联度和Shapley值的区间组合预测模型及其应用

在不确定环境下,区间数是复杂系统一种信息表达形式.论文在单项区间预测的基础上,提出单项预测方法与实际值序列之间的灰色关联度作为精度的度量准则,构建区间型组合预测模型.考虑模型求解的复杂性,从对策论的角度出发,把组合预测方法视为一个合作对策,单项预测方法视为合作对策的局中人,灰色关联度作为度量合作对策的收益函数,按照合作对策中Shapley值法在各单项预测模型中进行分配,从而给出组合预测权系数确定的新思路.为了验证模型的有效性,利用西德克萨斯中质原油现货价格,针对论文提出的组合模型进行比较分析,计算结果验证了论文提出的模型的可行性与有效性.

BIM+IPD模式下基于修正Shapley值法的收益分配模型研究

为提高建筑业生产效率,实现项目利益最大化,IPD工程交付模式应运而生.BIM是IPD最强建的支撑工具.不成熟的利益分配机制却阻碍了BIM+IPD模式的推广,如何有效地解决联盟合作伙伴共享收益的分配问题是BIM+IPD广泛推广的关键.本研究从Shapley值法出发,综合考虑影响收益分配的3个因子即资源投入、贡献程度和风险分担,建立了修正Shapley值法的收益分配模型.最后通过算例分析,验证本方法的科学合理性.研究表明,采用修正Shapley值法的收益分配方案,满足各利益相关者公平合理的要求,具有较强的现实意义和可操作性.本文为BIM+IPD模式下的收益分配研究提供了参考依据.

基于Shapley值的分类预测模型变量筛选方法改进

在分类预测模型的自变量间存在交互效应时,传统Shapley值法的可加性无法满足,造成变量筛选效果变差,导致分类模型的预测精度降低。针对此问题,文章提出使用稳健独立成分分析,从原始数据中估计出具有独立性的数据集并对其进行Shapley值分解,从而提高变量筛选的准确度。统计模拟与实证分析的结果表明,改进后的方法在变量筛选上的表现优于传统Shapley值法。

基于修正Shapley值法的直播农产品供应链利益分配研究

直播销售逐渐成为网络购物的新风向,而农产品的直播销售更是推动农村的新发展。但直播模式下的农产品供应链利益分配不尽合理,为弥补经典Shapley值法的不足,综合考虑合作程度、投入程度、风险承担因素,引入综合修正因子,构造修正Shapley值法模型,再结合案例对修正前后模型进行比较。结果发现:将合作程度、投入程度和风险承担因素考虑在利益分配策略之中,整个直播农产品供应链利益分配合理有效,更加促进供应链的长期稳定发展。

基于Shapley值修正权重的PPP项目利益分配激励模型

现阶段,社会资本参与到PPP项目建设的积极性不高,且关于PPP项目利益分配的研究都是建立在公共部门与私人部门权重相等的基础上进行的。为鼓励私人部门参与PPP项目建设,重视双方合同约定过程的激励性谈判,引入无限期讨价还价博弈,对Shapley值利益分配模型中的分配权重进行讨价还价,得到公、私部门利益分配权重的子博弈精炼纳什均衡解,计算出修正前后公、私双方在该PPP合作项目中利益获取的差值,依此建立基于Shapley值的PPP项目利益分配激励模型,并对其中的主要影响因子进行了简要分析。通过建立上述PPP项目利益分配激励模型,在保障项目利益公平、公正分配的同时,激励更多的社会资本参与到PPP项目建设中来。

基于修正Shapley值的水务PPP项目风险分担研究

以水务PPP项目为研究对象,基于水务PPP项目的六项具体风险分担原则,分析出四项一级指标和十三项二级指标来对Shapley值进行修正,以此构建水务PPP项目的风险分担模型。最后结合具体案例验证模型的可行性,得出政府方和社会资本方的共担风险分配比例为30.62%、69.38%。由此确定了水务PPP项目风险分担的具体比例,推进了PPP合同的签订。

基于Shapley值修正的跨区域水电项目收益分配研究

跨区域水利水电建设项目因涉及众多利益主体,在各自区域内难以通过行政、经济等手段协调,导致项目长期搁置。依据公平兼顾效率、收益与风险对称等原则,运用修正的Shapley值模型来分析跨区域多个主体之间的合作对策问题,对各参与方最终分配到的收益比例进行修正协调,解决跨区域水电项目建设过程中收益分配不均的问题,达到收益公平化的结果。

不同品种猪肉pH值高光谱检测的模型传递修正算法

针对猪肉pH值高光谱检测模型受品种差异影响存在适用性差的问题,比较了不同算法,提出了一种基于光谱值校正的模型传递算法,以用于品种之间的模型传递。以山黑猪为主品种建立PLS模型,用该模型直接预测零号土猪样本时,预测相关系数仅为0.415,预测均方根误差为0.180 4,预测精度较差。分别用斜率/截距(S/B)算法、模型更新算法以及光谱值校正传递算法对山黑猪模型进行修正或传递并进行了比较。采用S/B法时,山黑猪模型对零号土猪的预测相关系数仍为0.415,预测均方根误差由0.180 4降至0.134 3,下降了25.54%。采用模型更新算法时,把14个零号土猪样本添加到山黑猪校正集,修正后的山黑猪模型对零号土猪样本的预测性能较优,Rp由0.415提高至0.797,提高92.05%,预测均方根误差由0.1804降低为0.1121,下降了37.86%。采用光谱-理化值共生距离法结合DS算法的光谱值校正传递算法时,山黑猪模型对零号土猪样本的预测相关系数由0.415提高至0.837,提高了101.69%,预测均方根误差由0.1804降低至0.0856,下降了52.55%。结果表明,光谱值校正的传递算法能够有效消除品种之间光谱差异,提高了山黑猪模型的适用性,且传递修正效果优于S/B算法和模型更新算法。

基于频响函数截断奇异值响应面的有限元模型修正

考虑由于模型参数误差造成的有限元模型偏差的问题,提出一种基于频响函数截断奇异值响应面的模型修正方法。利用傅里叶反变换将结构频响函数变换为时域内的脉冲响应函数,通过延迟坐标法重构脉冲响应函数的相空间矩阵,进而对相空间矩阵进行截断奇异值分解,提取有限个较大的奇异值作为频响函数的特征量。以待修正模型参数为样本集输入,截断的奇异值为样本集输出,建立支持向量机响应面模型并进行训练,以逼近模型待修正参数与频响函数的特征量之间的非线性映射关系。以目标频响函数的特征量与支持向量机响应面模型输出的特征量之间的差值最小化为目标,利用遗传算法通过优化求解参数修正量。仿真计算表明:支持向量机的保留奇异值响应面能准确预报训练集以外样本的保留奇异值,具有较强的泛化能力;结合遗传优化算法能获得准确的参数修正量,算法对噪声有较强的鲁棒性。

基于Shapley值修正的BT项目共担风险分配研究

将影响BT项目风险分担的因素与Shapley值结合,应用修正的Shapley值法构建了BT项目共担风险分配模型,并运用此模型进行了某围海造陆BT项目的通货膨胀风险、不可抗力风险和利率风险的分配研究.结论表明,根据控制风险的收益,运用本模型可以确定通货膨胀风险及不可抗力风险合理的分配比例,而利率风险的分配不适合使用该模型.

基于熵值修正G1法区域商务成本综合评价模型及实证研究

基于熵值修正G1组合赋权法,构建区域商务成本科学综合评价模型,并以上海、安徽和四川等东、中、西部14个省市2011年区域商务成本为评价对象。发现,东部区域要素成本远大于中西部区域,而中西部区域要素成本相差不大;东部区域交易成本远低于中西部区域,而中西部区域交易成本相差也不大;东部区域要素成本与交易成本较接近,而中西部区域要素成本和交易成本相差较大,呈现出交易成本较高,而要素成本较低;区域商务成本沿着东、中、西部呈现出上升态势,但中、西部商务成本较接近。论文的主要创新是构建基于熵值修正G1法的区域商务成本综合评价模型,避免了现有的研究中客观赋权无法反映专家经验,而主观赋权无法反映客观条件变化双重弊端。

基于修正Shapley模型的合同节水管理利益分配研究

合同节水管理引入社会化资本,具有广阔的应用前景,而其利益分配机制不健全成为实施推广的主要障碍之一。结合合同节水管理特点分析其核心利益相关者博弈关系,根据实际项目中参与方的成本投入、节水效果、风险承担等不同进行Shapley系数修正以克服模型缺陷,修正后节水收益由节水用户与资金提供者向节水服务公司流动,节水服务公司与节水用户获取最大收益,通过实证分析可得修正后的分配结果更趋向合理。