CATV网络成本模型及收入成本曲线分析

长期以来,中国有线电视被定性为社会事业,过分强调其喉舌属性,弱化了作为信息载体的CATV 网络的产业特性,无视CATV 网络资源开发的巨大潜力及其追求利润最大化的内在需要。事业体制下的会计制度不存在成本核算和利润概念,但作为国家信息基础设施的 CATV 网络在一定条件下转变现有体制、面向市场、进行产业化经营是大势所趋,必然要进行成本核算。

基于实数编码遗传算法的神经网络成本预测模型及其应用

在生产过程中,影响产品成本的因素多而复杂,因素之间相互影响,存在耦合现象,因此准确预测成本是一个重要又难以解决的问题.通过遗传算法(GeneticAlgorithm)与误差反向传播(ErrorBackPropagation)神经网络相结合,提出了用实数编码的自适应变异遗传算法训练神经网络权重的混合算法,避免了传统神经网络易陷入局部极小的缺点.以矩阵形式表示产品成本组成,建立了产品成本组成模型,以此为基础建立了考虑成本因素之间互相影响的神经网络产品成本预测模型,并成功应用于某钢铁企业产品成本的预测,提高了预测精度.

成本驱动的加权网络演变模型

建立以成本为主要偏好连接决定因素的加权网络演化模型,来深入理解交通运输网络背后的驱动力量。模型考虑交通运输业中的规模经济效应和拥挤效应,统一在成本函数之中。模型假设新点偏好连接成本小的点,连接后各边权重会发生变化,成本小的边流量增加可能性较大。根据航空业实际的成本函数进行数值模拟,模拟结果展示了服从截尾幂律分布的点度分布,非线性的点强度和点度关系,和先负后正的度相关性,能够较好地解释航空网络实证研究结果。

基于模糊神经网络的质量成本控制模型

采用PAF模型,即质量成本由预防成本、鉴定成本、损失成本(内部损失成本和外部损失成本)组成。首先根据以往各种研究文献以及企业实际情况设置质量成本三级科目。根据历史数据对各科目做Pareto分析,找出影响质量成本的主要影响科目,然后利用统计分析中的相关分析以及偏相关分析对其进行降维,找出真正影响质量成本的科目。而后对其分析得出可控影响因素及不可控影响因素,从而从可控因素上分析得出控制方法,再根据因素分析找出其潜在影响因素。最后,利用模糊控制方法以及神经网络建立质量成本控制模型。

基于模糊神经网络的公差-成本模型研究

研究了面向制造环境的公差-成本模型.对制造环境中有关的加工因素进行分类及模糊化处理,构造了加工因素的成本模糊影响系数,并以此系数和零件公差作为输入,建立了基于模糊神经网络的公差-成本模型.此模型在表征加工成本、公差关系上的精度较高,更适应面向制造公差设计的要求.

基于最小成本距离与改进引力模型的城市绿地网络构建与优化

以西安市为例,依据西安城市总体规划(2008—2020年)与绿地景观指数,确定市域内15处绿地斑块作为绿地网络核心"节点"。利用最小成本距离法构建了西安市域潜在绿地廊道网络,并运用改进的引力模型和变异系数对其优化。研究得出:西安市整体景观破碎度较高;城市绿地斑块数量多,但斑块面积相对较小;潜在廊道大致均衡覆盖西安市域,但中心城区受人为干扰影响较大,出现廊道空白区;不同斑块间相互引力强度的变异系数差异较大,通过对比分析得到适宜的廊道优化阈值。核心廊道、重点廊道、一般廊道的划分阈值为8.765、0.330。优化后的绿地廊道、沿河带状绿地、道路绿化等景观形成了西安市域绿地廊道网络系统。

网络组织的治理成本:波特模型的扩展

网络组织的治理成本 ,是指网络组织在运作过程中 ,为保证其有效重构和有序运作所发生的各种成本费用的总和。协调成本、妥协成本、刚性成本、传播成本、整合成本与维护 ,共同构成了网络组织治理成本框架 ,基本涵盖了网络组织运行过程中所涉及的所有成本。

基于选择成本视角的网络消费者品牌选择模型的实证研究

网络消费中，经济成本和非经济成本都对消费者非一致性选择的影响显著，但是经济成本产生的负向影响更大。从非经济成本的构成来看，误差成本最能反映消费者品牌选择过程当中昕承担的非经济成本，其次是心理成本和时间成本。本文从网络消费者的品牌选择过程出发，从选择成本的视角透视网络消费者的品牌选择．建立以选择成本为核心的品牌选择概念模型，利用调查问卷获取相关数据，运用SPSS15．0对样本数据进行信度分析，采用LISREL8．70对假设模型进行效度分析。

基于MAS的关系网络交易成本分析仿真模型

针对关系网络交易成本研究方法在随机性、自主性和整体涌现性表现的不足,分析了关系网络中企业交易过程及交易成本产生的原因,提出了基于多智能体系统的关系网络交易成本分析仿真模型。该模型利用多智能体系统解决了自主性和整体涌现性问题,利用仿真技术解决了随机性问题。然后采用microsoft.net平台开发了本仿真模型的软件系统,应用于算例,得出了几个关系网络中交易成本的重要结论。可扩展本模型进行关系网络的其他方面的研究。

基于BP神经网络的高层建筑工程成本造价评估模型

针对高层建筑造价评估准确性低的缺陷,提出基于BP神经网络的高层建筑工程成本造价评估模型。根据建设项目总体投资组成,对成本造价指数分类,确定整体造价修正系数,利用灰关联分析方法构建评估指标体系;根据BP神经网络结构,计算网络误差,并通过梯度下降方法定义输出层、隐含层的误差信号,获取网络权值调整公式;最后利用自适应学习率调节公式设置网络参数,将建筑工程中关键参数引入到输入层,建立最终的成本造价评估模型。仿真实验表明,所提方法可以利用较少的信息量准确快速地评估出高层建筑工程成本的最佳方案,具有较强非线性信息处理能力。

基于LSTM模型的船舶材料成本滚动预测

船舶建造周期长、材料成本占比大,易受大宗商品价格指数和汇率等多个因素的影响,造成实际完工成本与报价估算存在较大误差的情况。采用灰色关联分析(Grey Correlation Analysis,GCA)方法识别材料成本的影响因素,基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型构建船舶材料成本滚动预测模型,并使用某造船企业53艘64000 t散货船63个月的材料成本数据和对应的影响因素数据进行试验分析。结果表明,预测数据与实际数据误差在可接受范围内,可证明所选择方法和构建模型的有效性。研究结果对制造过程的成本实时预测和控制具有现实意义。

基于模糊数学和神经网络的上海市中小企业商务成本综合评价模型研究

尝试运用模糊数学方法对指标数据运用隶属度函数处理,在确立了中小企业商务成本综合评价指标体系的基础上,建立了模型。以一级模糊综合评价向量作为神经网络评价模型的输入,该网络具有四个因子输入,一个衡量中小企业商务成本的输出,总共六层结构,模糊规则层最大的优势在于根据具体问题情况进行调节的能力,所以利用神经网络模型对中小企业商务成本进行评价,由于神经网络的非线性处理能力使评价更具体和科学。利用Matlab7.0对178组样本数据进行实证分析,训练结果表明网络预测误差小。

网络信息成本收益分析模型

本文首先论证了梅特卡夫法则用来解释互联网经济的迅猛发展是不正确的。然后给出了网络经济的成本收益分析模型,从成本、收益两个方面分析,给出了互联网发展的根本原因。梅特卡夫法则只是考虑了收益,也就是信息交换的收益,任何多个个体组成的系统都存在梅特卡夫法则,与互联网没有直接联系。互联网的迅猛发展主要因为信息交换的成本降低。同时此模型对所有由单个个体组成的系统的组织结构都有参考价值,比如社会的、军队的、企业的组织结构等。对于军队的组织结构的最优求解,比较接近现实,也证明模型具有一定实际应用性。

供应链二级分销网络的一种成本优化模型

提出了一种二级分销网络的成本优化的模型。模型研究了单个工厂的制造商和多个分销商组成的二级分销网络成本优化问题,把保证不发生缺货情况作为约束条件。综合考虑了订货成本、库存持有成本、运输成本和建立分销点和分销中心的成本,并给出了基于遗传算法的模型求解步骤。

电力信息物理系统的网络攻击建模、演化规律及应对成本研究

随着电网信息层和物理层的不断融通发展,信息流交互频繁,电力信息物理系统(CPS)面临巨大安全挑战,针对信息层的网络攻击传播至物理层,极易导致整个电力系统的崩溃。基于电力CPS的双层耦合结构,运用传播演化理论建立了一类新型的SIA IB RA RB网络攻击传播模型,描述了网络攻击在电力网络节点中的传播行为。运用动力学分析方法分析网络攻击对电力CPS的攻击力和影响范围,提供预判网络攻击破坏力的具体算法;运用偏秩相关系数法和三维关联偏微分方法对系统参数进行敏感度分析,研究发现电力CPS的网络结构和传播概率对网络安全性至关重要,通过2个仿真模拟验证了上述理论结果的正确性。以南方电网有限公司历次典型设计和典型造价为例,梳理了电力系统网络安全防护体系实际建设费用变化趋势,建议从3个角度对安全防护体系进行精准定位建设,在降低电力CPS造价成本的同时保证系统的安全性。研究结果可为电网防御者在信息物理协同攻击威胁下制定新的防御方案提供参考。

分销物流网络物流成本优化模型研究

以分销物流网络系统规划方法和技术为核心,从研究企业分销系统的物流成本着手,探索基于成本的物流网络优化方法,构建支持物流网络分析和规划的成本模型。最后通过一个实例分析了成本函数模型的应用。

基于组合模型的农村环境污染治理成本预测研究

针对环境治理过程中存在的资金浪费、成本缺乏合理规划等问题,提出基于组合模型的农村环境污染治理成本预测研究。从资源使用、环境破坏、环境治理三方面确立成本核算体系,优化成本函数;利用前窥式神经网络设定不同训练规则,分析污染治理过程中投入与产出的关系;使用大量随时间变化的数据建立差分自回归平均模型,结合过去值与过去误差,获得变量未来值;设计小波神经网络学习过程,引入尺度与平移因子,计算每个连接层权重,经过反复学习,确保预测误差最小;整合两个模型预测结果,运算单一模型权重,输出最终成本预测值。在实际区域的实验表明,所提组合模型不仅能够准确预测单项指标的治理成本,还能从长期角度出发,提高整体成本预测精度。

经济学视角下的电信网络诈骗犯罪对策研究——基于成本—收益模型、需求定理

在信息网络技术飞速发展的时代背景下,电信网络诈骗已成为当前我国发展最快、严重影响社会稳定的刑事犯罪。基于贝克尔成本—收益模型、需求定理,对犯罪原因进行分析。结论表明,电信网络诈骗收益可观并且成本低廉,悬殊的利润差值是刺激犯罪人实施犯罪的主要原因。此外,社会管理存在漏洞、诈骗亚文化的不良影响、被害人防范意识不强等也是导致犯罪高发易发的重要原因。在上述经济分析的基础上,从提高惩罚概率、加大惩罚力度、提高机会成本、减少犯罪供给四个方面出发,综合提出防控犯罪的有效对策。

施工企业基于人工神经网络模型在建筑工程成本预测的实例应用

成本预测是施工初期施工单位的重要任务之一。它是成本计划的基础,也是制定科学合理的成本控制目标的基础。传统建筑工程造价预测中常用的方法一般是生产能力估算方法,经验判断方法和回归分析方法。由于传统预测方法的局限性,同时随着人工智能技术的快速发展,依靠模糊数学、回归分析理论、人工神经网络等技术,新的信息技术在各项工程经济指标预测等领域的应用已日趋成熟而广泛。文章将使用Matlab软件(MathWorks公司开发的商业数学软件,常用于算法开发、数据可视化、数据分析、数值计算等)中的人工神经网络工具箱模块,为机器学习输入真实工程项目的一系列与成本相关数据,并反复验证,最后完成成本预测模型建立,为施工企业成本预测方法拓展准确高效的信息化道路。