简介:随着工业化、城镇化进程的不断加快,我国电力需求量将持续上升。电力的充足供应是我国经济稳步发展的重要保证,故合理准确的对电力需求进行分析及预测具有重要的现实意义。基于此,分析我国电力需求现状,利用通径分析筛选电力消费需求的核心驱动因素。在模型选择的基础上,基于单变量(ETS、ARIMA模型)和多变量(情景分析)两个维度进行电力需求量分析及预测。结果表明:GDP每提高1%使得电力需求量提高0.5249%;工业化水平每提高1%使得电力需求量提高2.2146%,城镇化水平每提高1%使电力需求量相应提高1.0076%。“十二五”末中国电力消费需求量将近61425.96KW/h,2020年中国电力消费需求将近81410.10KW/h。
简介:众多B2C网站已建立起会员等级制度,并据此向买家提供价格折扣。但会员等级制模型仅考虑买家交易金额,无法全面反映买家在线购买历史(onlinepurchasehistory),故不能准确提供差异化折扣。针对上述问题,提出了一种面向B2C电子商务的差异化折扣模型,该模型包含能体现买家在线购买历史的交易、退单、推荐购买、晒单等四个指标,将买家在线购买历史聚合为一个综合值,进而通过min-max标准化方法进行线性转换,将转换后的聚合值与会员等级基准折扣结合得到最终的差异化折扣,从而使得B2C网站可向同级别会员实施更精准的一对一营销和价格歧视策略。以京东商城为背景的仿真实验结果证明了本文新模型的有效性。
简介:针对客户时间窗变动对原物流配送车辆调度方案造成干扰的问题,运用干扰管理思想,分析干扰事件对路径、成本和服务时间三个方面的影响,对其干扰程度加以度量;以该干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标,建立客户时间窗变动的干扰管理模型,通过判断客户时间窗变动对原方案是否产生影响进行干扰辨识,并基于该干扰辨识结果,设计基于禁忌搜索新的调度算法;算例不仅验证了模型和算法的有效性,而且,敏感性分析也验证了其对各种不同价值货物的适用性。实验结果表明,本文提出的干扰管理模型可以全面地刻画干扰对原方案的影响,干扰处理方法优于全局重调度方法,且能够在更短时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案。