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451.
为了刻画零售商风险厌恶程度对供应链订货决策和收益的影响,分析次品返修再销售与回收再制造的效果,运用博弈论和条件风险值(CVaR)准则,对随机需求下由风险中性生产商和风险厌恶零售商组成的闭环供应链,构建了分散式决策模型和集中式决策模型;基于合同理论,提出了协调闭环供应链的利润共享合同.研究结果表明:分散式决策订货量小于集中式决策订货量;零售商为风险厌恶型的两类决策模型是其为风险中性时对应模型的拓展,而经典报童模型是本文分散式决策模型的特例;利润共享合同可实现闭环供应链的协调和生产商与零售商双赢.零售商越厌恶风险,其订货量越低;产品合格率越低,订货量越多;这2种情况下生产商、零售商和供应链的收益都将下降. 相似文献
452.
为解决单一形态学算子在LiDAR数据滤波中的准确性和自动识别问题,提出了一种融合序列形态学算子的城区LiDAR滤波方法.在顾及多种形态学算子优势互补特性和LiDAR不同地物数据特点的基础上,首先利用形态学开运算及白top-hat变换剔除低粗差噪声和树木、汽车、电力线等小型地物,然后利用形态学梯度查找大型建筑物边缘,最后利用连通性分析和二值形态学重建方法剔除大型建筑物,获得准确的地面与地物分类点.使用ISPRS提供的不同复杂度9组城区测试数据进行实验,结果表明,本文方法的Ⅰ类、Ⅱ类及总误差均值分别达到6.90%、3.33%和5.44%,整体分类与自动识别性能优于常规滤波算法. 相似文献
453.
针对奇异值-QR(SVD-QR)分解方法存在有效奇异值难以确定的问题,提出采用列选主QR分解方法对模糊模型结构进行分析.运用该方法分析从模糊模型抽取的2个激活强度矩阵,利用矩阵R主对角元素作为判断规则重要性的依据,根据矩阵Π中每列值为1的元素位置确定所对应的规则,从而选取重要的规则,构建简约的区间Ⅱ型模糊模型.将本文方法和奇异值-QR分解方法应用于混沌时间序列预测,同时还对比了两种方法选取的重要规则在不同样本条件下的适应能力.结果表明,两种方法选取的重要规则存在明显差异,并且采用本文方法可以获得更小的误差,平均误差为0.108 6;在不同样本条件下采用本文方法所得误差基本一致,具有更强的泛化能力. 相似文献
454.
为克服工程实际中测试数据不充足的条件下,采用经典统计学方法推断可变作用的代表值时,由统计不确定性导致推断结果偏于冒进的缺点,基于极小值I型分布分位值的线性回归推断方法,提出了小样本条件下可变作用代表值的线性回归推断方法,并以此作为检验其他推断方法精度的基准方法;根据贝叶斯理论,利用分布参数的Jeffreys无信息先验分布,提出可变作用标准值和频遇值的贝叶斯推断方法. 应用研究结果表明:贝叶斯推断方法较线性回归推断方法简便且应用范围广,在标准差已知的情况,可给出更优的推断结果;无参数信息时,对于标准值和频遇值的保证率不低于0.90的情况,贝叶斯推断方法均具有较好的精度;相对于其他可信水平,可信水平0.75时推断结果更接近真值,因此,建议取可信水平为0.75. 相似文献
455.
456.
路基土体的动力学参数是铁路设计的重要依据之一。基于冻土特殊的物理力学性质以及在列车振动荷载作用下铁路路基严重破坏的事实,进行了冻土在不同围压、动应力幅值、温度以及含水量条件下的振动三轴试验,获得了冻土的动力学参数以及动剪切强度与上述条件的关系。试验结果表明:随着围压、动应力幅值的增加和温度的降低,土体的动剪切强度增加。在冻结条件下,随着土样含水量的增加,冻土的动剪切强度增加,这与未冻结土的动强度变化规律完全不同。 相似文献
457.
分析了电磁作动器的结构原理,研究了电磁作动器的频响特性,建立了该悬置系统的力学及数学模型。通过仿真的方法对电磁作动器的结构参数变化进行分析,阐述了不同的参数选择对作动器的动力性和其适用的频带宽度产生的影响。为电磁作动器的生产应用提供了理论基础,为不同的发动机能够选择合适的作动器提供了依据。 相似文献
458.
针对航班延误后旅客选择行为的不确定性,本文基于累积前景理论对不同延误情景下旅客的选择行为进行研究.首先,以期望出行时间作为旅客行为选择的参照点,构建航班延误信息下旅客选择行为模型,并指出在不同延误情景下参照点具有动态性特征;然后,利用调查问卷,得到准时到达敏感性、信息影响程度两个参数值及不同延误情景下旅客对出行时间的判断,计算得到期望出行时间;最后,以北京-上海航线为例,计算得到不同延误情景下旅客不同选择行为的累积前景值,从而得到旅客的最优选择行为.结果表明:随着航班延误规模的增大及延误时长的增加,旅客的期望出行时间随之增长,体现了参照点动态性的特点;在不同的延误情景下,旅客的最优选择行为有所差异;通过实际验证,理论模型能有效地描述旅客在不同延误情景下的选择行为. 相似文献
459.
路基沉降预测一直是道路工程领域的研究重点和难点。常用的GM(1,1)模型所预测的路基沉降值精度相对较低,特别当数据序列急剧变化时,GM(1,1)模型的误差值可能会更大甚至失效。针对传统GM(1,1)模型存在的问题,通过改变初始值,增加扰动因素β优化初始条件。同时利用非齐次指数函数拟合模型中变量的一次累加生成序列优化背景值,提出了初始条件和背景值双优化的新GM(1,1)模型。通过MATLAB软件编程实例计算表明,双优化之后的新GM(1,1)模型较原模型相比,其预测精度有了较大幅度的提高。 相似文献
460.