基于神经网络模型和多项式Logit模型的学生出行方式影响因素分析

为了更好地解决学生上学安全问题,对安全程度、出行成本、家校距离、家庭位置等多因素共同作用下的上学出行方式选择行为进行了研究。建立了神经网络模型和多项式Logit模型,结果显示神经网络模型可以更好地预测人们在学校旅行中的选择,但是多项式Logit模型更能体现影响因素与结果的关系。因此在制定更加合理的交通发展战略时应参考多项式Logit模型。

快速流行服装供应链中的多周期最优分类库存模型

诸如Zara之类的服装零售商目前采用一种新型的服装供应链体系,能够迅速地提供多种类、多款式的产品,以满足顾客不断变换的口味,并引领时尚潮流.研究一个多周期的服装分类库存模型,优化一个销售季节的利润.用多项式Logit(MNL)模型对顾客选择过程建模,表示顾客对各类款式的喜好程度,进而得到不同款式服装的需求.针对此问题,提出一种改进的遗传算法:采用新的染色体表达方式,启发式的初始化过程和改进的交叉和变异算子.数值仿真结果表明所提出的算法对于求解多周期分类库存优化模型具有较好的性能.

地理集聚、行业集中与中国企业出口模式的差异性

基于2000～2006年间持续经营的47000多家制造业企业数据，本文经验考察了外资参与、地理集聚与出口外溢对我国企业出口模式选择的影响。将全部企业划分为非出口、持续出口、新增出口以及间断出口四种不同类型，本文借鉴显性比较优势（RCA）思想构造了区域内与区域间、产业内与产业间外溢指标。多项式分布logit模型的估计结果表明，外资进入不仅显著地促进了企业自身的出口可能性，而且还通过对内资企业的出口外溢效应形成了企业出口的地理扩散与行业集聚效果。但与盛行的“本地化外溢”假说相反，我们发现出口外溢效果并未表现出随地理距离缩小而更为强烈的本地化现象，即局部地区的大量同质性出口企业过度集聚导致了我国企业出口外溢的“去本地化”效应，而且这一结果在控制了外溢指标的可能相关性、外资来源地以及企业所有制之后仍然稳健。