基于选择性订购策略的仿真模型构建与应用

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选择性集成LTDGPR模型的自适应软测量建模方法

选择性集成LTDGPR模型的自适应软测量建模方法熊伟丽;李妍君【摘要】随着时间的增加,传统时间差(TD)模型会出现性能显著下降的问题.为了提高TD模型的可靠性和预测精度,同时考虑过程的时滞特征,基于一种选择性集成策略,提出一种局部时间差高斯过程回归(LTDGPR)模型的自适应软测量建模方法.首先,提取出数据库中的时滞动态信息,对建模数据进行重构;然后,采取局部化策略对差分后的重构样本进行统计划分,得到LTDGPR模型集.对于新来的输入样本,选择部分泛化能力强的LTDGPR模型进行集成,估计出含一定时间差的主导变量动态偏移值;最后,基于TD模型思想对当前时刻主导变量值进行在线预测.通过脱丁烷塔过程的数据建模仿真研究,验证了所提方法的有效性和精度.%Traditional time difference (TD) model may deteriorate as time increases. In order to enhance reliability and prediction accuracy of TD model, an adaptive soft sensor was proposed on the basis of a selective ensemble of local time difference Gaussian process regression ( LTDGPR ) models and consideration of process time-delay characteristics. First, data for modelling was reconstructed by time delay and dynamic information extracted from database. Then, an adaptive localization step was used to statistically classify the reconstructed time-difference dataset and to establish an LTDGPR model set. For new input samples, prediction of dynamic drift for primary variables at certain time lapse was achieved through selective ensemble of LTDGPR models which had strong generalization capability. Finally, spontaneous online prediction of primary variable was achieved on the basis of TD model theory. Simulation resultsof a real debutanizer process indicated the effectiveness and accuracy of the proposed soft sensor.【期刊名称】《化工学报》【年(卷),期】2017(068)003【总页数】8页(P984-991)【关键词】选择性集成;时间差模型;参数识别;动态建模;化学过程【作者】熊伟丽;李妍君【作者单位】江南大学物联网工程学院自动化研究所,江苏无锡 214122;轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡 214122;江南大学物联网工程学院自动化研究所,江苏无锡 214122【正文语种】中文【中图分类】TP391.9在化工生产过程中，为了对关乎质量指标的变量实现实时有效的控制，可通过软测量的方式建立易测辅助变量集和难测主导变量之间的预测模型而进行估计和推断，来满足当今工业应用中日益增长的产品质量控制要求[1-8]。

基于数据仓库的电子订货系统设计及仿真

ｍａｅｔｅｄｓｒｕｉｎｄｃｓｏｓｕｌａａｗｅｏｓｕｒｅｄｌ，ａｄｅｓｒｈｒｅｆｃｅｃ．Ｔｅｅｐｒｋｈｉｉｔｅｉｉｎ，ｂｉｄｔａｈｕｅｑｅｉｓｍｏｕｅｎｎｕｅｔｅｏｄｒｅｆｉｎｙｔｂｏｄｒｉｈｘｅ — ｉ
活用品．因此连锁超市订货和供货的及时性直接保证了其经
依据的数据冗杂等特点的制约造成实际的订货效率不高的问题。传统的订货系统通过仅将超市销售数据、库存量信息等数据共享到网络中，各子超市基于共享数据并根据自身需
ｍｅｔｒｓｌｓｓｗｈｔｔｅｉｒｖｄｅｅｔｏｉｒｅｙｓｅｃｎａｈｅｅｓｔｓａｔｒｅｕｔ．ｎｅｕｔｈｏｔａｈｍｐｏｅｌｃｒｎｃｏｄｒｓｔｍａｃｉｖａｉｆｃｏｒｓｌｓｙ
－
ｏｉｔｄｉｆｍａｏａｋｔａｕｒｔｅｌｏｔｆｉｒｕｉ．Ｆｎｌ，ｈＸｑｅｎｕｇａｓｄｔｒｎｅｏｔｎｐｃｅｎｇａｎｅｔｗｃｓｏｓｉｔｎｉａｙｔｅＭＤｕｒｌｇａｅｓｅｅｎｒｉｓａｅｈｏｄｔｂｏｌｙａｗｕｏ
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｔａｅｏｓ；ＥｅｔｎｃｏｄｒＤａａｗｒｈｕｅｌｃｒｉｒｅ；Ｄｉｔｂｔｎｄｃｓｏｏｓｒｕｉｅｉｎｉｏｉ
１引言
随着经济的发展。连锁超市越来越多地出现在人们生活中，并与人们的Ｅ常生活息息相关。连锁超市为人们提供生ｔ

基于深度学习的商品自动定价模型研究

基于深度学习的商品自动定价模型研究一、概述随着信息技术的飞速发展，电子商务已经成为现代商业的重要组成部分。

在竞争激烈的电商市场中，商品定价策略直接关系到企业的利润和市场份额。

传统的商品定价方法往往依赖于经验判断和简单的数据分析，难以适应快速变化的市场环境。

研究基于深度学习的商品自动定价模型具有重要的现实意义和应用价值。

深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。

深度学习模型具有强大的特征提取和学习能力，可以从大量数据中挖掘出隐藏在数据背后的规律，为商品自动定价提供有力的支持。

基于深度学习的商品自动定价模型研究旨在通过构建深度学习网络模型，自动学习商品价格与市场需求、竞争态势、成本因素等之间的关系，实现对商品价格的智能预测和调整。

该模型可以根据实时市场数据，动态调整商品价格，以最大化企业的利润。

本研究首先分析了商品定价的影响因素，包括市场需求、竞争态势、成本因素等，并建立了相应的数据集。

本研究设计了基于深度学习的商品自动定价模型，包括数据预处理、特征提取、模型训练和预测等步骤。

通过对比实验和性能评估，验证了该模型在商品定价方面的有效性和优越性。

基于深度学习的商品自动定价模型研究不仅有助于提升企业的定价能力，还有助于推动电子商务领域的智能化发展。

通过不断优化和改进模型，相信未来可以为企业创造更多的商业价值。

1. 商品定价的重要性与挑战商品定价是商业活动中至关重要的环节，它直接关系到企业的利润、市场份额以及消费者满意度。

在竞争激烈的市场环境下，合理的定价策略不仅能帮助企业获得理想的利润，还能增强品牌的竞争力，吸引更多的消费者。

对商品定价进行深入研究，探索科学的定价方法，具有重要的理论意义和实践价值。

商品定价也是一个极具挑战性的任务。

商品定价受到多种因素的影响，包括成本、市场需求、竞争状况、品牌形象等。

这些因素之间相互关联、相互影响，使得定价决策变得复杂而困难。

基于结构方程模型的消费者预制菜购买意愿的影响因素研究

基于结构方程模型的消费者预制菜购买意愿的影响因素研究目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究目的与问题 (3)1.3 研究方法与数据来源 (5)二、理论基础与文献综述 (6)2.1 预制菜的定义与分类 (7)2.2 消费者购买行为理论 (8)2.3 结构方程模型应用概述 (9)2.4 文献综述 (10)三、研究假设与模型构建 (11)3.1 研究假设提出 (12)3.2 模型构建 (13)四、研究设计 (14)4.1 变量定义与测量 (15)4.2 数据收集方法 (16)4.3 样本选择与描述性统计分析 (17)五、实证分析与结果讨论 (18)5.1 结构方程模型拟合结果 (20)5.2 结果分析 (21)5.3 讨论与解释 (22)六、结论与建议 (23)6.1 研究结论总结 (25)6.2 对消费者的建议 (26)6.3 对企业的建议 (27)七、研究限制与未来展望 (28)一、内容描述文献综述：对国内外关于消费者购买行为、预制菜市场以及影响因素的研究进行梳理和总结，为后续分析提供理论依据。

研究方法：详细介绍本研究采用的结构方程模型(SEM)方法，包括模型设定、变量选择、路径系数估计等步骤，以确保研究的科学性和可靠性。

实证分析：运用SEM方法对收集到的数据进行分析，探究消费者预制菜购买意愿的影响因素，包括个人特征、家庭背景、社会文化等因素。

结果讨论：对实证结果进行解释和讨论，分析各影响因素对消费者预制菜购买意愿的作用大小和方向，以及可能存在的潜在机制。

总结本研究的主要发现，提出对预制菜市场和相关企业的建议，以促进预制菜市场的健康发展。

1.1 研究背景与意义随着现代生活节奏的加快和食品消费需求的不断升级，预制菜因其方便快捷的特点逐渐成为市场上的热门产品。

在此背景下，消费者对预制菜的态度及其购买意愿逐渐受到广泛关注。

探究消费者预制菜购买意愿的影响因素，对于预制菜行业的市场定位、产品优化及营销策略的制定具有重要意义。

[Tobit模型估计方法与应用的关系]模型估计

[Tobit模型估计方法与应用的关系]模型估计人们为了纪念Tobin对这类模型的贡献，把被解释变量取值有限制、存在选择行为的这类模型称之为Tobit模型。

这类模型实际上包含两种方程，一种是反映选择问题的离散数据模型；一种是受限制的连续变量模型。

第二种模型往往是文献中人们更感兴趣的部分。

本文试图从一些经典文献著作的简单介绍中，向有兴趣用这个方法分析这类问题的研究者们提供一个参考，为做实证分析的研究者们提供一个分析此类问题的方法。

本文的结构安排如下：第二部分介绍Tobit模型的分类与结构，概括了Tobit模型的特点以及其与两部模型的区别，按照不同的特征对Tobit模型进行了分类。

第三部分介绍Tobit模型的估计与应用，按照Tobit模型的特征从三个方面介绍了每种模型的估计：一是关于非联立方程的Tobit模型估计；二是关于联立方程的Tobit模型的估计，这两类文献的估计方法主要是针对截面数据或者时间序列数据；三是关于面板Tobit模型的估计。

第四部分是简要的结论，指出Tobit模型的发展方向。

二、Tobit模型：概念与分类Tobit模型也称为样本选择模型、受限因变量模型，是因变量满足某种约束条件下取值的模型。

这种模型的特点在于模型包含两个部分，一是表示约束条件的选择方程模型；一种是满足约束条件下的某连续变量方程模型。

研究感兴趣的往往是受限制的连续变量方程模型，但是由于因变量受到某种约束条件的制约，忽略某些不可度量(即：不是观测值，而是通过模型计算得到的变量)的因素将导致受限因变量模型产生样本选择性偏差。

两部模型(two-partmodel)与Tobit模型有很大的相似之处，也是研究受限因变量问题的模型；但是这两种模型在模型结构形式、估计方法、假设条件等方面也存在一定的区别。

Tobit模型的估计方法与模型结构形式有密切关系，不同类型的模型估计方法存在较大的差异，本文按照三种属性特征对Tobit模型进行了分类。

薛定宇simulink建模与仿真随书仿真

薛定宇simulink建模与仿真随书仿真
本文介绍了关于薛定宇在其著作《 MATLAB/Simulink在工程实践中的应用》中所提及的Simulink建模与仿真方法。

Simulink是MATLAB中的一个工具箱，可用于建立动态系统模型，并进行仿真分析。

首先是建模方面，Simulink中的模型结构可以看做一个有向图，其中包含系统中各个组件之间的输入输出关系。

对于系统中的各个组件，可以使用Simulink库中已有的组件，如数学运算、逻辑运算等，
也可以通过自定义S-Function的方式实现。

在建模时，需要注意各个
组件之间的连接方式，以确保输入输出之间的连通性。

其次是仿真方面，Simulink提供了多种仿真方法，包括常规仿真、加速仿真、硬件仿真等。

常规仿真是指按照离散时间步长逐步仿真整
个模型，进行结果输出；加速仿真则是在保证精度的前提下，通过一
系列技术加速仿真过程，缩短仿真时间；硬件仿真是指将模型加载到
特定的硬件设备上，进行真实环境的测试。

针对不同的仿真需求，可
以选择适合的仿真方法。

总之，Simulink作为一款强大的建模仿真工具，可以广泛应用于工程实践中，从而加速工程开发过程，提高工程设计效率。

第04章订购决策模型(EOQ)(采购与仓储)

2
Q 1/2Q
储量平均存量 t t t t
可比性原则
单位相同，时间相同；目标函数的含义相同由于系统存量具有周期性，因此只需研究一个周期 Q 不同，周期长度 t 也不同，因此目标函数应为单位时间内的总
费用
单位时间内总费用单位时间平均订购费单位时间的存储费 C 1 DC 1 C (Q ) QC CQ t 2 Q 2
( 6)
当 r 由 0.5 增大到 2 时
C (rQ ) 1.25 ~ 1.25 C (Q )
0 0
当 r=1.1 比值仅为 1.0045，可见灵，正常生产每日需600个，每个存储费 Cs =0.01 元/周，订购费每次为 Cd =50 元，问：(1) 经济订货量为多少？(2)一年订购几次？(一年按 52 周计)， (3) 一年的存储费和订购费各是多少？解：以周为时间单位，每周按 5 天计，则 D=5600=3000个/周 (1)由(3)式得
7
（2）允许缺货模型
允许缺货，但到货后补足缺
货，故仍有 Q=Dt 储量 Q 为订货量，q 为最大缺货 H 量；t 是订货周期，t1 是不缺货期， t2 是缺货期；最 Q 大存储量为 H=Q-q Cq 为单位缺货损失费，其 q 它费用参数符号同不允许缺 0 货模型
不缺货时间 t
1
t2 t1 t t
q s s q s q s q s d q s s s q
2
2
d
Q
0
2 DC C
s
d
C C C
s q
q

(8)
最优缺货量 q 2 DC C C (C C )
0 d s q s q

基于多准则决策的软件可靠性模型选择方法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｌａｒｇｅｗｏｒｋｌｏａｄａｎｄｉｎｃｏｎｖｅｎｉｅｎｃｅｆｏｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｅｘｉｓｔｉｎａｖａｉｌａｂｌｅｍｅｔｈｏｄｓｏｒｆｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｔｉａｂｉｌｉ —
ＨＡＮＫｕｎ，ＷＵＷｅｉ，ＨＥＣｈｅｎｇ — ｍｉｎｇ，ＣＡＯＪｕｎ－ｈａｉ
（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＴｅｃｈｎｉｃａｌＳｕｐｐｏｒｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｃａｄｅｍｙｏｆＡｒｍｏｒｅｄＦｏｒｃｅｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７２，Ｃｈｉｎａ；２．ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｐｅｃｉａｌＶｅｈｉｃｌｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７２，Ｃｈｉｎａ）
ｔｙｍｏｄｅｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒｓｅｌｅｃｔｉｎｇｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉｏｎｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｉｓｓｕｇｇｅｓｔｅｄ．Ｓｅｖ —

自动驾驶模型选择和集成策略研究

自动驾驶模型选择和集成策略研究第一章引言1.1 研究背景自动驾驶技术是当今智能交通领域的热点话题，具有广阔的应用前景和深远的影响。

自动驾驶模型的选择和集成策略是实现自动驾驶车辆安全可靠行驶的关键因素之一。

本章将介绍自动驾驶技术的发展现状以及面临的挑战，探讨自动驾驶模型选择和集成策略的研究意义。

1.2 研究目的本文旨在系统研究自动驾驶模型选择和集成策略，提出高效有效的方法来选择最优模型和集成策略，以实现自动驾驶系统的高性能和安全可靠性。

第二章自动驾驶模型选择方法研究2.1 自动驾驶模型评估指标在选择自动驾驶模型之前，需要定义评估指标来衡量模型的性能。

本节将介绍常用的自动驾驶模型评估指标，如精度、鲁棒性、实时性等，并探讨各指标的权重设置方法。

2.2 自动驾驶模型选择算法本节将介绍常见的自动驾驶模型选择算法，包括基于统计学方法的贝叶斯优化算法、基于遗传算法的优化算法等。

通过比较不同算法的优劣，找出适合自动驾驶模型选择的最佳算法。

第三章自动驾驶模型集成策略研究3.1 自动驾驶模型集成技术自动驾驶系统通常由多个模型组成，如感知模型、决策模型和控制模型等。

本节将介绍常见的自动驾驶模型集成技术，包括投票方法、加权融合方法和堆叠方法等，探讨各方法的优缺点和适用场景。

3.2 自动驾驶模型集成算法本节将介绍基于机器学习的自动驾驶模型集成算法，如集成学习、集成规则等。

探讨不同算法在模型集成中的应用和效果，并比较其稳定性和鲁棒性。

第四章自动驾驶模型选择和集成案例研究4.1 数据集介绍本节将介绍用于自动驾驶模型选择和集成案例研究的数据集，包括数据来源、数据规模和数据特征等。

4.2 实验设置和结果分析本节将详细描述自动驾驶模型选择和集成的实验设置，并分析实验结果。

通过对比不同模型和集成策略的性能指标，评估其在不同场景下的适用性。

第五章自动驾驶模型选择和集成策略的未来发展5.1 研究现状与问题本节将总结当前自动驾驶模型选择和集成策略研究的现状，指出存在的问题和挑战，如模型性能评估标准缺乏统一、模型集成算法缺乏实用性等。

基于MATLAB下的频率选择性信道仿真

基于MATLAB下的频率选择性信道仿真简介本文档旨在介绍使用MATLAB进行频率选择性信道仿真的基本方法和步骤。

背景频率选择性信道是无线通信中常见的信道类型之一，其特点是在不同的频率上具有不同的衰减和相位响应。

为了更好地理解和分析这种信道的性能，我们需要进行仿真模拟。

仿真步骤以下是在MATLAB中进行频率选择性信道仿真的基本步骤：1. 信道建模：首先，我们需要使用合适的数学模型来描述频率选择性信道。

常用的模型包括扁平衰落模型、Jakes模型、Rician衰落模型等。

根据具体的应用场景和需求，选择合适的模型进行建模。

信道建模：首先，我们需要使用合适的数学模型来描述频率选择性信道。

常用的模型包括扁平衰落模型、Jakes模型、Rician衰落模型等。

根据具体的应用场景和需求，选择合适的模型进行建模。

2. 频谱分析：通过频谱分析可以获得信号在不同频率上的衰减和相位响应。

MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，可以方便地对信号进行频谱分析。

频谱分析：通过频谱分析可以获得信号在不同频率上的衰减和相位响应。

MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，可以方便地对信号进行频谱分析。

3. 信道仿真：在信道建模和频谱分析的基础上，我们可以开始进行信道仿真。

根据所选用的信道模型和信号特性，使用MATLAB编写仿真代码，生成仿真结果。

可以考虑包括信号衰落、传输误码率等性能指标。

信道仿真：在信道建模和频谱分析的基础上，我们可以开始进行信道仿真。

根据所选用的信道模型和信号特性，使用MATLAB编写仿真代码，生成仿真结果。

可以考虑包括信号衰落、传输误码率等性能指标。

4. 结果分析：对于信道仿真的结果，我们需要进行详细的分析和评估。

根据仿真结果，可以评估系统在频率选择性信道下的性能表现，并针对性地进行优化。

结果分析：对于信道仿真的结果，我们需要进行详细的分析和评估。

根据仿真结果，可以评估系统在频率选择性信道下的性能表现，并针对性地进行优化。

智能供应链管理作业指导书

智能供应链管理作业指导书第1章智能供应链管理概述 (3)1.1 供应链管理的基本概念 (4)1.2 智能供应链的演变与发展 (4)1.3 智能供应链管理的关键技术 (4)第2章供应链战略设计与优化 (5)2.1 供应链战略规划 (5)2.1.1 战略目标设定 (5)2.1.2 供应链结构选择 (5)2.1.3 供应链合作伙伴关系建立 (5)2.1.4 战略实施与评估 (5)2.2 供应链网络设计 (5)2.2.1 供应链节点选择 (5)2.2.2 供应链网络结构优化 (5)2.2.3 网络设计方法 (5)2.2.4 网络风险管理 (5)2.3 供应链优化方法 (5)2.3.1 模型优化方法 (5)2.3.2 算法优化方法 (6)2.3.3 系统仿真方法 (6)2.3.4 大数据分析方法 (6)2.3.5 云计算与物联网技术 (6)第3章供应链协同管理 (6)3.1 供应链合作伙伴关系管理 (6)3.1.1 合作伙伴选择 (6)3.1.2 合作伙伴评价 (6)3.1.3 合作伙伴激励机制 (6)3.2 供应链协同运作机制 (6)3.2.1 信息共享 (6)3.2.2 协同计划与预测 (7)3.2.3 协同生产与库存管理 (7)3.2.4 协同物流与配送 (7)3.3 供应链协同优化策略 (7)3.3.1 深化协同合作 (7)3.3.2 优化供应链网络结构 (7)3.3.3 创新协同管理模式 (7)3.3.4 强化供应链风险管理 (7)第4章供应链库存管理 (7)4.1 库存管理的基本原理 (7)4.1.1 库存定义与分类 (7)4.1.2 库存管理目标 (8)4.1.3 库存管理关键指标 (8)4.2.1 定量订货模型 (8)4.2.2 定期订货模型 (8)4.2.3 智能优化算法 (8)4.3 库存协同管理 (8)4.3.1 供应商协同管理 (8)4.3.2 客户协同管理 (8)4.3.3 仓储物流协同管理 (8)4.3.4 信息技术支持 (8)第5章供应链物流管理 (9)5.1 物流管理概述 (9)5.1.1 物流管理的概念 (9)5.1.2 物流管理的目标 (9)5.1.3 物流管理的主要环节 (9)5.2 智能运输与配送 (9)5.2.1 智能运输与配送的内涵 (9)5.2.2 智能运输与配送技术手段 (9)5.2.3 智能运输与配送在供应链物流管理中的应用 (10)5.3 供应链物流信息化 (10)5.3.1 物流信息化的概念 (10)5.3.2 物流信息化在供应链管理中的作用 (10)5.3.3 物流信息化建设内容 (10)第6章供应链风险管理 (11)6.1 供应链风险识别与评估 (11)6.1.1 风险识别 (11)6.1.2 风险评估 (11)6.2 供应链风险防范与应对 (11)6.2.1 风险防范 (11)6.2.2 风险应对 (12)6.3 智能风险管理技术 (12)6.3.1 数据挖掘与分析 (12)6.3.2 人工智能与机器学习 (12)6.3.3 云计算与物联网 (12)6.3.4 区块链技术 (12)第7章供应链金融创新 (12)7.1 供应链金融概述 (12)7.1.1 供应链金融基本概念 (12)7.1.2 供应链金融发展历程 (13)7.1.3 国内外供应链金融实践 (13)7.2 供应链金融产品与服务 (13)7.2.1 融资类产品与服务 (13)7.2.2 结算类产品与服务 (13)7.2.3 风险管理类产品与服务 (13)7.3 智能供应链金融解决方案 (13)7.3.2 智能供应链金融应用场景 (13)7.3.3 智能供应链金融优势 (14)7.3.4 智能供应链金融实践案例 (14)第8章供应链大数据分析与应用 (14)8.1 供应链大数据概述 (14)8.2 数据采集与预处理 (14)8.2.1 数据采集 (14)8.2.2 数据预处理 (14)8.3 供应链数据分析方法与应用 (15)8.3.1 描述性分析 (15)8.3.2 预测性分析 (15)8.3.3 指导性分析 (15)第9章供应链可视化与智能监控 (15)9.1 供应链可视化技术 (15)9.1.1 数据采集与整合 (15)9.1.2 可视化展示方法 (16)9.1.3 可视化分析与应用 (16)9.2 智能监控系统构建 (16)9.2.1 监控系统设计原则 (16)9.2.2 监控系统架构设计 (16)9.2.3 监控系统实施与部署 (16)9.3 供应链实时数据分析与决策支持 (16)9.3.1 实时数据采集与处理 (16)9.3.2 数据分析方法与模型 (16)9.3.3 决策支持系统构建 (16)9.3.4 决策支持应用实例 (16)第十章供应链管理案例分析与实践 (17)10.1 国内外典型供应链管理案例 (17)10.1.1 国内供应链管理案例 (17)10.1.2 国外供应链管理案例 (17)10.2 案例分析方法与工具 (17)10.2.1 案例分析方法 (17)10.2.2 案例分析工具 (17)10.3 供应链管理实践与发展趋势展望 (17)10.3.1 供应链管理实践 (17)10.3.2 供应链管理发展趋势 (17)10.3.3 供应链管理挑战与机遇 (17)10.3.4 政策建议与产业协同 (17)第1章智能供应链管理概述1.1 供应链管理的基本概念供应链管理（Supply Chain Management, SCM）是指对企业生产及流通过程中，从原材料供应商到产品制造商，再到分销商和最终用户的整个供应链进行整合、协调和优化的一系列管理活动。

采购管理中的采购决策模型与方法

采购管理中的采购决策模型与方法随着市场的竞争日益激烈，供应链管理的重要性日益凸显。

作为供应链管理的重要环节之一，采购管理在企业的营运中起着至关重要的作用。

采购决策是采购管理中的核心环节，它关乎着企业的成本控制、供应稳定以及供应商合作关系的良好发展。

为了更好地进行采购决策，企业可以借助采购决策模型与方法来实现科学决策与有序优化。

一、采购决策模型在采购决策中使用模型能够帮助企业以科学的方式进行决策，并在一定程度上消除主观因素的干扰。

常用的采购决策模型包括经济订货数量模型(EOQ)、经济批量(EPQ)模型和时间连续模型等。

1. 经济订货数量模型(EOQ模型)经济订货数量模型(EOQ模型)是一种基于供应与需求之间的平衡来确定采购订货数量的模型。

它假设采购需求是稳定的，采购成本主要包括采购单价和采购成本，而库存成本则主要包括存储成本和缺货成本。

该模型的目标是通过平衡采购成本与库存成本，以找到一个最优的采购订货数量，实现成本最小化。

2. 经济批量(EPQ)模型经济批量(EPQ)模型是一种基于供应与需求之间的平衡来确定采购批量的模型。

与EOQ模型相比，EPQ模型考虑了订单周期和供应时间等因素对采购成本的影响。

该模型通过平衡采购成本、库存成本和订货成本，找到一个最优的采购批量，实现成本最小化的目标。

3. 时间连续模型时间连续模型是一种将时间变量引入到采购决策模型中的方法。

它考虑了采购需求的变化以及供应商的交货时间等因素，从而更加精确地确定采购策略。

时间连续模型可以采用线性规划、动态规划等方法进行求解，以达到最优的采购决策。

二、采购决策方法除了采用采购决策模型进行决策外，企业还可以借助一些常见的采购决策方法来辅助决策过程。

1. ABC 分析法ABC分析法是一种按照采购物料的重要性进行分类管理的方法。

它基于帕累托法则，将采购物料按照其重要性进行划分为A类、B类和C类三类物料。

A类物料为最重要的物料，采购时需要高度关注；B类物料次之；C类物料为最不重要的物料，采购时可以较为灵活处理。

用户购买倾向预测模型构建与应用

用户购买倾向预测模型构建与应用随着互联网和电子商务的快速发展，消费者的购买行为也发生了巨大的变化。

为了更好地理解消费者的购买倾向并提供个性化的推荐和营销策略，许多企业开始关注购买倾向预测模型的构建与应用。

本文将介绍购买倾向预测模型的定义、构建方法以及应用领域。

购买倾向预测模型是一种机器学习模型，旨在预测消费者在特定条件下购买某个产品或服务的可能性。

构建购买倾向预测模型需要使用大量的历史数据和数据分析技术。

模型的目标是根据消费者的个人特征、购买历史、行为偏好等因素，准确地预测他们的购买意愿。

构建购买倾向预测模型的方法多种多样，常见的方法包括回归分析、决策树、神经网络等。

回归分析是一种常用的统计方法，通过建立线性或非线性的回归模型来预测购买倾向。

决策树是一种基于特征选择和分裂规则的分类模型，能够根据特定的条件将消费者分类为购买或不购买两种情况。

神经网络模型则模拟了人脑的神经元网络结构，通过学习大量的数据来建立模型并预测购买倾向。

在构建购买倾向预测模型时，需要考虑多个因素。

首先是特征选择，选择能够反映购买倾向的重要特征。

这些特征可以包括消费者的年龄、性别、地理位置、收入等个人属性，还可以包括他们的购买历史、浏览行为、社交网络影响等行为特征。

其次是数据预处理，包括数据清洗、特征缩放、异常值处理等环节，以确保数据的质量和准确性。

最后是模型训练和验证，使用历史数据进行模型训练，并通过交叉验证等方法评估模型的准确性和性能。

购买倾向预测模型在许多领域都有广泛的应用。

首先是电子商务领域，通过预测消费者的购买倾向，电商平台可以提供个性化的商品推荐、定价优惠等营销策略，增加销售额和用户满意度。

其次是金融领域，银行和保险公司可以根据消费者的倾向性预测，为他们提供更合适的金融产品和服务。

此外，在市场调研和广告投放领域，购买倾向预测模型也可以帮助企业更好地理解消费者的需求和行为，制定更精准的广告投放策略。

然而，购买倾向预测模型也存在一些挑战和局限性。

采购管理中的采购决策模型与决策支持工具应用

采购管理中的采购决策模型与决策支持工具应用在采购管理中，采购决策起着至关重要的作用。

采购决策模型和决策支持工具被广泛运用来帮助企业做出明智的采购选择。

本文将探讨采购决策模型的种类以及其在实际应用中的重要性。

一、采购决策模型的种类1. 利益-成本模型利益-成本模型是一种常见的采购决策模型。

它通过分析采购项目的成本以及与之相关的利益，来衡量该采购项目是否值得执行。

利益-成本模型考虑了多个因素，如采购价格、产品质量、供应商服务等，从而帮助企业预测采购项目的效益。

2. 供应链风险模型供应链风险模型是一种针对采购过程中潜在风险的决策模型。

它可以帮助企业预测和评估供应链中的各种风险，如供应商违约、物流延迟等。

通过使用供应链风险模型，企业可以合理安排采购计划并做出相应的决策，以降低风险并保证供应链的顺畅运作。

3. 价值分析模型价值分析模型是一种根据采购项目的综合评估来做出决策的模型。

它将采购项目的各个因素进行综合权衡，包括成本、质量、交货时间等。

通过应用价值分析模型，企业能够更好地评估不同采购选项之间的价值差异，并选择最具价值的采购方案。

二、决策支持工具的应用1. 采购管理系统采购管理系统是一种常用的决策支持工具。

它提供了全面的数据分析功能，帮助企业收集、分析和管理与采购相关的数据。

通过采购管理系统，企业可以更好地了解采购过程中的各种因素，并作出准确的决策。

2. 成本-效益分析工具成本-效益分析工具用于评估采购项目的成本和效益，并作出相应的决策。

该工具可以帮助企业比较不同采购选项之间的成本与效益，并选择最经济和最有利可图的采购方案。

3. 数据挖掘技术数据挖掘技术在采购管理中的应用越来越广泛。

通过对大量的采购数据进行挖掘和分析，企业可以发现隐藏的模式和规律，并基于这些信息做出决策。

数据挖掘技术能够帮助企业预测市场趋势、优化供应链和降低成本，从而提高采购决策的准确性和效率。

三、采购决策模型与决策支持工具在实际应用中的重要性采购决策模型和决策支持工具在实际应用中起到了重要的作用。

化学平衡仿真与优化的软件工具

化学平衡仿真与优化的软件工具随着科技的不断发展，计算机在各个领域的运用越来越广泛，化学领域也不例外。

化学平衡仿真与优化的软件工具应运而生，为化学研究和工程设计提供了强大的支持。

本文将介绍化学平衡仿真与优化的软件工具的应用，以及相关的优势和挑战。

一、化学平衡仿真的软件工具化学平衡仿真的软件工具是指通过计算机模拟化学反应过程，并预测化学反应的平衡状态和相关性质的程序。

这些工具可以模拟多个成分之间的相互作用，包括气体相、液体相和固体相。

最常见的化学平衡仿真软件有ASPEN Plus、CHEMCAD和HYSYS等。

这些软件工具提供了丰富的化学反应模型和物性数据库，可以准确地建立化学反应的数学模型，并进行仿真分析。

通过设定反应条件、初始物质的浓度和温度等参数，这些工具可以预测化学反应的平衡常数、反应速率和产物分布等信息。

同时，这些软件还可以根据给定的条件进行优化计算，找到最佳的反应条件和操作策略。

二、化学平衡仿真与优化的应用化学平衡仿真与优化的软件工具在许多领域都有广泛的应用。

首先，它们在化学工程的研究和设计中起到了重要的作用。

通过模拟和优化化学反应的平衡状态和性质，可以指导化工工艺的设计和优化，提高产品的质量和产率。

例如，在石油化工领域，化学平衡仿真软件可以帮助分析炼油过程中的化学反应和产物分布，优化操作条件，提高产品的转化率和选择性。

其次，化学平衡仿真与优化的软件工具对催化剂的设计和优化也有很大的帮助。

通过建立催化剂的表面反应模型和吸附模型，可以预测催化剂的活性和选择性，进而优化催化剂的组成和结构，提高催化反应的效率。

这对于新型催化剂的开发和工业催化过程的改进具有重要的意义。

此外，化学平衡仿真与优化的软件工具在环境保护和能源领域也有广泛的应用。

通过模拟和优化化学反应的平衡状态和过程条件，可以找到高效的污染治理方法和节能措施，降低环境污染和能源消耗。

例如，在大气污染治理中，可以通过模拟大气化学反应的平衡状态和速率常数，预测污染物的迁移转化过程，指导大气污染的控制策略。

小清河流域数字孪生智慧平台设计与应用

第 6 期2023 年 12 月NO.6Dec .2023水利信息化Water Resources Informatization0 引言小清河发源于济南市南部山区，自西向东流经济南、淄博、滨州、东营、潍坊等 5 市，干流全长为 229 km ，控制流域面积为 10 433 km 2，流域地形南高北低，独流入海，具有防洪排涝、内河航运、农田灌溉、水产养殖等功能。

小清河流域已建成信息化基础设施、通信网络、数据资源及部分应用系统，其中信息化基础设施建设包括监测感知体系、泵（闸）站监控系统、计算与存储设备，使水利工程监测更加精准、高效，为流域管理提供了强有力的信息化支撑。

目前小清河流域已基本建成流域数字场景，构建了流域一张图，监测感知体系覆盖全流域，涉及 11 个排涝泵站和 27 个控制型闸站，并融合了 62 处重点水利工程 BIM 模型。

初步实现智慧化模拟，融合各类实时水情监测信息，实现对流域内 8 座水库的洪水演进模拟，构建 57 处断面预报方案，对 49 处位移监测断面、23 处渗压监测断面进行实时智能安全监测和堤防安全预警[1]。

同时，整合小清河流域地理、206 个实时水情监测、实时气象等信息，形成对流域内预见期降雨、河道水位、流量等情况的有效预报，并对洪水到达、淹没情况进行预警。

在探索智慧流域建设方面，建设基于监测信息感知、信息高效传输、险情诊断、防洪形势研判、防汛决策与行动支持的全链条小清河流域防洪减灾智能化指挥系统[2]。

系统的开发和运用，为小清河流域水资源管理提供了更加全面、精准、智能化的支持，为流域可持续发展注入了新动力。

根据水利部印发的《关于推进智慧水利建设的指导意见》[3]要求，数字孪生智慧平台建设是推进智慧水利建设的重要任务之一。

山东省海河淮河小清河流域水利管理服务中心（以下简称山东省流域中心）在原有的信息化基础上，开展小清河流域数字孪生智慧平台建设工作。

1 数字孪生智慧平台设计1.1 总体设计数字孪生流域是智慧水利建设的核心与关键，以水利感知网、水利信息网、水利云等为基础，运用大数据、人工智能、虚拟仿真等技术，以物理流域为单元、多维时空数据为底板、水利模型为核心、水利知识为驱动，对物理流域全要素和水利治理管理活动全过程进行数字化映射、智能化模拟，支撑实现流域防洪、水资源管理与调配“四预”，以及 N 项水利智能业务应用[4]。

基于HLA的想定推演仿真系统分析与研究

基于HLA的想定推演仿真系统分析与研究【摘要】针对想定推演仿真系统的分布式需求，深入分析研究了HLA的模型模板，提出了基于HLA想定推演仿真系统的结构设计、联邦设计的思路和方法；并提出了以MAKRTI为平台、利用C++语言编程的HLA仿真系统的网络拓扑结构。

【关键词】高层体系结构；联邦开发；想定推演1.引言当前，计算机仿真凭借其可控性、安全性、无破坏性、可重复性和经济性等特点，已广泛应用于国防、交通、经济、天气预报等诸多行业的重要领域，进行大型系统分析、评估、测试、研究、研制和技术训练等工作。

由于需要仿真系统解决的问题越来越复杂，靠单个仿真系统已无法解决，所以需要依靠多个仿真系统联合起来进行协同仿真。

高层体系结构HLA（High Level Architec-ture）是最新发展的先进分布仿真技术（Advanced Distributed Simulation，ADS），用来构建仿真通用技术框架，支持不同仿真应用间的互操作和仿真部件的可重用。

它的特点是通过支撑环境（Run Time Infrastructure，RTI）提供通用的、相互独立的支撑服务程序，将仿真应用层同底层支撑环境功能分离开，隐蔽各自的实现细节。

实现各种类型的仿真系统间的互操作、仿真系统及其部件的重用，从而将构造仿真、虚拟仿真和实况仿真集成到一个综合环境中，以满足各种类型仿真的需要[1]。

2.高层体系结构HLA分析HLA是以标准化、规范化的对像模型模板OMT（Object Model Template）的形式定义和描述仿真实体的对象信息和交互信息，为完成复杂的不同类型特征的综合仿真应用任务，提供了比较好的互操作性和资源的可重用性。

HLA通过支撑环境RTI提供通用的、相对独立的支撑服务程序，将具体的仿真功能实现、仿真运行管理和底层通信传输三者分离，从而实现仿真应用同底层的支撑环境分开，隐藏各自的实现细节，使各部分可以相对独立地进行开发，并能充分利用各自领域的先进技术实现标准的功能和服务，适应新技术的发展[2]。

基于VisualOne“智能工厂搭建与仿真”课程教学设计探索与应用——以机电一体化专业教学为例＊

DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.04.013基于VisualOne “智能工厂搭建与仿真”课程教学设计探索与应用——以机电一体化专业教学为例＊周建桂，王文凯，汪红，把翠芳（兰州石化职业技术大学，甘肃兰州 730060）摘要：基于VisualOne 软件进行智能工厂设计与仿真，不仅兼具灵活性、直观性、高效性，还动态可视化地展示了智能工厂的智能化生产情境，能让学生身临其境体验柔性制造智能工厂精益化、智能化，极大提升了机电类专业学生的创新能力、思维能力和实践能力，使学生扩大了知识面和开阔了视野，也可对传统智能产线教学模式起到有效的支撑与延伸作用。

关键词：VisualOne ；智能工厂；虚拟设计与仿真；教学设计中图分类号：TP391.92 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）04-0053-03——————————————————————————＊［基金项目］2023年兰州石化职业技术大学校级项目（编号：2023KY-20）；2022 年甘肃省大学生创新创业训练计划项目（编号：S202216209025）自进入21世纪以来，随着大数据、云计算、物联网、信息通信技术、人工智能等新一代高新技术与制造技术的不断发展与交叉深度融合，制造业迎来了新一轮模式变革。

作为制造业大国，中国非常重视制造业智能化转型升级，出台了智能制造行业发展的相关政策，把制造业的智能化发展作为中国制造业发展的主攻方向。

加快发展智能制造，是实现中国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动制造业结构性改革、打造制造业竞争新优势、实现制造强国具有重要战略意义[1]。

职业教育是培养具有时代工匠精神的智能制造产业一线技术技能人才的摇篮，更要强化服务国家制造强国战略的意识，切实把提升智能制造领域技术技能人才能力培养放在更加突出的位置，优化专业结构，提高人才培养质量。