创新产品市场扩散的非线性组合预测模型

提出了一种新的非线性组合预测扩散模型 ,并给出了相应的反向传播学习算法 ,理论研究与应用举例表明 :该方法具有很强的学习与泛化能力 ,在处理诸如创新扩散时间序列这种具有一定程度不确性的组合建模与扩散预测方面有很好的应用价值。为预测创新产品的未来销售和制定创新产品市场营销战略提供了决策支持。

微观视角下组合创新方法研究——对知识重用创新模型的改进

在创新管理领域,创新研究大多集中于宏观层面,从微观视角展开的研究较少,其中,Majchrzak等基于扎根理论提出的知识重用创新模型,是微观层面上的代表性研究成果。然而,该模型在可操作性方面有待改进,具体表现为:搜索步骤中广泛运用类比、延伸等概念性方法进行定位,缺乏具体搜索路径;分析步骤并未给出具体可实施的组合分析工具。首先,对上述两个方面进行拓展:①基于信息觅食理论中的“信息块”、“信息线”和“信息效用与处理成本比”概念、结构映射理论中的属性相似与关系相似概念及相关性理论构建创新搜索模型,使原模型的搜索步骤更加具体;②在原模型分析步骤中引入创新矩阵工具,使该步骤更易于实施。其次,提供初步经验证据,以验证其可行性。

喷涂机器人路径组合优化中喷枪新模型

针对当前已有的喷炬二维和三维模型,由于在解决喷枪路径组合优化时涂层均匀性仍出现的不足,提出了一种考虑喷枪喷射高度的涂层生长速率新模型。该模型以路径组合优化中常见的交界线平行和不平行两种情况为研究对象,并基于面片交界处喷枪轨迹为PA-PA时涂层厚度均匀性较好的原则,分别采用修正喷枪速率法和变偏距变速率法来提高喷涂的均匀性,最后通过应用实例与仿真,证明了该模型的有效性。

基于组合预测模型的新能源电力系统短期负荷预测研究

随着风电、光伏等新能源的快速发展,电力系统的负荷需求变化和新能源出力的随机波动性具有高度的相关性,因此负荷的短期预测需考虑新能源出力的影响。本文提出一种融合支持向量机和双链马尔科夫理论的新能源电力系统短期负荷预测模型,该模型首先采用支持向量机挖掘负荷序列的整体变化趋势,并通过粒子群算法进行参数优化,然后通过双链马尔科夫模型来深层次分析考虑新能源出力因素的负荷时序变化特征,以此来修正支持向量机的初始预测结果。最后以国内某实际电网的新能源及负荷的实际出力数据为例,对所提方法的可行性和有效性进行了验证。

新灰色组合模型在沉降变形预测中的作用

提出以传统灰色模型、初始值修正值、背景值优化后的预测数据及组合模型预测值作为B样条曲线的型值点进行曲线拟合,得到新的灰色组合模型。新灰色组合模型能够在一定范围内更好地反映沉降序列变化的曲线,获得较好的预测效果。该方法既保留了灰色模型的短期预测精度高的特点,也具备了B样条曲线局部性、连续性的特点。实例计算结果表明,该新灰色组合模型预测效果能够更加逼近实际沉降序列,较单一传统模型预测精度高,能够达较好的预测效果。

基于组合模型的新能源同业对标方法研究

文章介绍了综合评价方法在新能源同业对标中的应用,分析了现有的层次分析法、熵权法和灰色综合评价法的模型原理。针对新能源同业对标中单一模型评价存在的不足,该文依据实际情况建立了评价指标体系,提出了主观加权与客观加权相结合的加权灰色组合评价模型。为了分析该模型的评价效果,进行了单一模型与组合模型的对比分析。分析结果表明,组合模型在新能源同业对标中比单一模型方法能更有效地给出综合评价,为新能源同业对标评价提供了方法指引。

新冠肺炎疫情对我国系统性金融风险的影响分析--基于金融压力指数与组合模型

新冠肺炎疫情背景下,准确测度系统性金融风险,综合表征金融压力,对维护中国金融稳定尤为重要。文章基于主成分分析法和CRITIC法构建金融压力指数,利用组合模型模拟未发生疫情时的情况,并同现实进行对比分析,最后预测2020年5—12月的金融压力指数。实证结果表明,构建的金融压力指数同中国金融发展状况相吻合;在2020年前4个月,相比于模拟情况实际金融压力指数分别提高了27.84%、64.28%、34.83%和20.72%,疫情流行激增了中国金融压力;预测结果显示在2020年中国金融压力将保持较高水平,且在年底有反弹趋势。

基于动态主题模型的需求弱信号识别——以比亚迪新能源汽车为例

[研究目的]竞争的加剧和创新的要求使得产品研发愈加复杂,企业急需在一个动态变化的市场中摸索前行。因此,如何有效识别需求弱信号成为亟待解决和最具挑战性的难题。[研究方法]从顾客端出发,引入并融合新颖度、出现率、支持率以及点击率等评价指标,借鉴Kim等开发的信号组合图作为信号分类体系,提出一种基于动态主题模型的需求弱信号识别方法。以“汽车之家”网站上比亚迪新能源汽车顾客评论为数据源进行实证分析,从需求弱信号识别数量和识别质量两个维度与关键词分析方法进行对比。[研究结论]结果表明,该研究提出的方法具有有效性和可行性,能够准确地识别出需求弱信号,具有更高的灵敏度。

中国沿海地区国民收入预测的新组合模型

着重讨论一种基于灰色GM(1,1)模型及国民收入决定函数模型而建立的新组合模型.该模型建模方法简单,组合性强,并且在汲取各模型的拟合精度提高.该模型汲取了灰色GM(1,1)模型模拟国民收入变化趋势的优点和国民收入决定函数模型模拟国民收入波动的优点,使组合模型不但在趋势上符合国民收入的发展,而且也给出了在波动方面的比较一致的模拟.

新质生产力内涵特点及发展状况研究——基于熵权法和变权组合预测

新质生产力作为当代经济发展和社会进步的重要驱动力,对社会众多领域的未来走向有着较大影响。为深入剖析验证新质生产力的内涵特点并定量分析中国新质生产力发展状况,文章根据习近平关于新质生产力的重要论述构建了新质生产力发展水平评价指标体系,利用熵权法测算了中国2000-2022年共23年的新质生产力水平,进一步应用充分验证过的变权组合预测模型对新质生产力发展水平评价指标进行预测。研究发现,中国新质生产力的发展与科技、创新和网络通讯能力息息相关,同时新质生产力水平提升较快但增长速度并不稳定,这表明在当前国家发展政策的引领下我国新质生产力发展潜力巨大,仍可通过一定的举措使发展体系更加完善,以达到新质生产力水平增长又快又稳的目的。

新营销组合模型

新营销组合模型王秉安，朱立民一、问题的提出第二次世界大战的结束，世界市场的复苏与成熟，以四个Ｐ（产品、价格、渠道和促用）为基本内容的营销组合理论的提出，奠定了现代市场营用学的基础。三十多年来，四个Ｐ本身得到了充分发展。然而，竞争更加剧烈，营销环境更加...

基于组合模型的新能源汽车销量预测方法

在汽车行业,企业需要对汽车的销量进行准确预测,以制定科学合理的生产计划。为此,以新能源汽车为例,利用历史销量数据构建基于传统时间序列理论的ARIMA预测模型和基于深度学习的LSTM预测模型,并利用Stacking方法对以上两种模型进行集成。实验结果表明,组合模型的平均绝对百分比误差为3.65%,相较于ARIMA(0,1,1)模型和LSTM模型分别降低2.57%和1.86%。该方法可为新能源汽车生产计划提供数据参考,并适用于其他类型汽车。

新课程实施中教育基本要素优化组合模型研究

在分析教育活动基本要素相互变化规律的教育学和心理学理论依据的基础上,探索建立符合中国新课程改革要求的教育基本要素优化组合模型。对该模型进行解释性分析,指出“交流”是该模型中四要素综合作用的外在体现。最后从教育观念,师生关系两个层面论述了该模型重点部分“交流”的实质性内涵。

新企业战略组合与影响因素探讨

本文在已有研究的基础上,借鉴资源观、产业观和制度观,结合战略管理的核心思想构建研究框架,利用五个案例分析了企业发展过程中战略组合的形式以及主要影响因素。研究发现新企业产品和市场战略存在四种组合形式,并且这四种组合形式的存在是不同的内部因素和外部环境促成的。最后,构建了新企业战略组合的影响因素模型,对其发展实践和战略管理理论的完善都具有重要意义。

基于专利组合视角的企业创新水平测度研究

[研究目的]企业创新水平的准确测度能够为科技管理部门制定有效的科技创新政策提供科学化数量化支持,同时也为研究者提供定量研究创新问题的关键数据基础,是研究过程与结论正确的根本保证。为更准确地测度企业创新水平,提出一种从企业专利组合出发且包含逐级递阶指标结构的企业创新水平综合测算方法。[研究方法]首先将企业专利组合视为一个整体,选取指标使用相关分析确定同指标内组合形式;其次依据指标内在逻辑关系,运用解释结构模型构建指标逐级递阶结构;然后分别使用判别分析模型、修正的逻辑回归模型确定指标组的组内、组间组合形式,最终得到企业创新水平测度模型及其简化形式。[研究结论]新方法预测的企业创新水平与实际观测的创新水平拟合良好,与以往研究相比具有原理清晰、解释力强、可拓展性强等特点。

基于预测-校正原对偶内点法的无功优化新模型

在有载可调变压器模型中引入虚拟节点,并通过该节点的电压来表示理想变压器对功率、电压的转换关系,由此在直角坐标系中建立了无功优化问题的二阶新模型。该新模型的海森矩阵是精确的常系数矩阵,在内点法迭代过程中只需要计算一次,从而缩短了每次迭代的计算时间。利用AMD算法对内点法修正方程的系数矩阵进行节点优化编号,减少了其LU分解所产生的注入元。通过存储海森矩阵的非零元素值、其行、列号及对应的拉格朗日乘子编号,提出了一种新的非零元素存储方式,极大地减少了海森矩阵与乘子线性组合的计算量。基于节点数从14到1338的7个测试系统进行了仿真计算,结果验证了所建模型与方法的正确性与有效性。这种建立模型的思想还可以应用到需要计算海森矩阵的动态无功优化、最优潮流以及状态估计等问题的算法中,以提高其计算速度。

公路隧道场景下的新能源汽车火灾风险评价方法研究

为有效评价公路隧道场景下的新能源汽车火灾风险,解决目前公路隧道火灾评价存在的指标考虑不足、权重确定困难、评价等级界定不清的问题。根据安全学原理,结合新能源汽车火灾致因,从“人-机-环-管”4个方面构建了公路隧道新能源汽车火灾风险评价指标体系。利用决策模型和欧式距离函数,将层次分析法(AHP)主观权重和熵权法客观权重利用组合赋权的方法有效结合,得到更为合理的组合权重。最后利用组合赋权-物元可拓模型对南京定淮门隧道新能源汽车火灾风险进行评价,所得级别变量特征值为1.646,确定该隧道风险等级结果为Ⅱ级,与工程实际相符合,验证了该方法的合理性与可靠性。

基于相关系数的滑坡位移新陈代谢组合预测研究

针对目前常规组合预测模型在滑坡位移预测预报中精度下降过快的问题,从基于相关系数的组合预测模型出发,应用新陈代谢理论提出了一种基于相关系数的滑坡位移新陈代谢组合预测模型,定义、推导了相应的计算公式,并引入预测评价指标体系对该模型的预测效果进行评价。同时,以黄茨滑坡和新滩滑坡位移为实例进行了验证,结果表明:基于相关系数的滑坡位移新陈代谢组合预测模型的预测评价指标优于单项预测模型和基于相关系数的组合预测模型。

基于QGA-Elman模型的新能源汽车充电站负荷预测

现代社会新能源汽车的利用率越来越高,很多城市都开始推广新能源汽车,政府也开始重视新能源汽车的发展。对于整个配电网来说,对短期新能源汽车充电站的负荷的预测是很有必要的。文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与量子遗传算法(QGA)-Elman组合的模型对相似日新能源汽车充电站进行负荷预测。利用新能源汽车充电站所给的相似日的历史数据作为输入参数训练所建立的模型来预测次日的发电量。该组合模型在减小预测误差方面有所改进,研究的问题有一定应用价值。

基于电源聚合-分解模型的新能源电力系统月度发电计划优化方法

针对高比例新能源电力系统出力随机波动性强、月度机组组合优化困难等问题,提出了一种基于电源聚合-分解模型的月度发电计划优化方法。首先,在区域电网聚合框架下,建立基于相同类型火电机组和风电场、光伏电站汇集节点的电源聚合模型;然后,以新能源月度出力多场景为输入,以全网发电经济性与清洁性最优为优化目标,建立月度机组组合聚合优化模型,确定聚合火电机组和新能源场站的总运行台数和总出力;最后,考虑系统节能发电、"三公"调度、机组运行约束、场站资源特性等因素,分别建立火电机组运行状态分解优化模型、发电经济调度优化模型、新能源场站电量计划分解模型,确定满足所有新能源出力场景的火电机组最优机组组合方式和新能源场站电量计划。算例基于"三北"地区某省级电网实际数据开展测算,结果验证了所提出方法的有效性和实用性。