联盟运输调度的煤炭运输运作模式的研究

首先对煤炭运输现状进行分析,并对煤炭运输的几种形式的优缺点进行比较,然后通过对联盟运输调度问题研究,分析并提出了四种联盟的合作模式,最后采用联盟运输调度的煤炭运输运作模式进行分析。     

为东北振兴高校信管专业人才培养模式研究

本文针对振兴东北老工业基地这一历史任务,为推进东北老工业基地信息化建设,也为了解决高校信管专业毕业生就业难的问题,在充分分析高校信管专业传统人才培养模式中存在的问题和不足的基础上,提出了高校信管专业人才培养模式改革和创新方案。     

基于粗糙集理论的决策树方法在贷款客户信用评估中的应用

决策树是数据挖掘中常用的分类技术，其生成的规则便于决策者理解和应用。然而面对较多的属性且含有冗余和噪声属性的记录集生成的决策树时，无法删除冗余属性，造成运算过程复杂。本文旨在通过应用粗糙集理论，将其与决策树方法进行结合，对属性进行约简，降低运算复杂度，并生成相对简化的规则形式，并将其应用到银行个人贷款客户信用评估之中。     

基于粗糙集的RFM分析对银行贷款客户分类的研究

长期以来,信用风险是金融行业,特别是银行业的最主要的风险形式。贷款是商业银行的主要资产业务,因此其经营风险与生俱来,商业银行要保持稳健经营,必须加强贷款的风险控制管理,建立健全包括银行贷款风险管理在内的金融系统。本文旨在运用基于粗糙集的数据挖掘技术,将市场营销中的RFM客户细分的方法运用于贷款客户信用度的分类中去,为银行贷款的风险控制管理提供决策支持。     

基于遗传算法的煤炭城市发展水平组合评价研究

组合评价方法的建模技术对于信息不完备的经济系统具有一定的实用性。本文分别采用主观赋权法中的综合指数法,以及客观赋权法中的主成分分析法、信息熵法和投影寻踪法,对我国25个地级煤炭城市发展水平进行了综合评价和排位;其次,建立了基于遗传算法的组合评价模型,应用该模型对25个地级煤炭城市的发展状况重新进行了综合评价和排位,其结果更加科学、合理。     

公益项目评价与选择的属性层次模型

1. 引言 项目选择是项目管理工作的一项重要内容,其含义是指从可供实施的项目建设备选方案中选择出最佳方案。按照项目建设是否以盈利为主要目的的标准来划分.项目可以划分成盈利型项目和公益项目。在现有的项目管理文献中给出的项目选择方法主要是针对盈利型项目而言的。虽然这些方法对公益项目的选择评价也有一定指导意义,但在实际中很难科学合理地用货币单位来反映项目的产出效果。     

电子采购中组合多属性招投标的优化研究

由于物品之间存在互补效应,往往投标者会将几个标的物作为一个组合标进行投标。这一方式在传统的多物品电子采购中仅仅从价格或成本的考虑来确定竞胜标,因而无法同时解决采购中的多属性问题。在网络技术的支持下,这种组合招投标的采购模式已经成为可能。通过以最大化采购方的效用为目标建立数学模型,并运用禁忌搜索算法进行求解,可满足多属性决策的招投标方法要求,解决电子采购中对于具有互补效应的多物品多属性的竞胜标确定问题。但由于问题自身的复杂性,对此类问题的研究处于起步阶段,对于多属性间的关系研究,多属性评价方法的改进,以及求解方法的研究与计算效率的提高等问题还有待于进一步解决。     

多目标中含有极大极小函数的决策模型算法

1示例的模型多目标线性规划是指含有多个目标函数的线性规划。求解多目标决策问题时,一般是将该问题化为多目标线性规划来求解,但有时会遇到特殊的目标函数,使得上述求解方法行不通,这时只能另辟馍径,寻找其它的办法来求解。下面,笔者就给出一个多目标中含有极大极小函数决策问题的模型示例,并就此例给出其求解算法。示例《投资收益与风险决策》模型如下：其中：f（wi）＝qiXti,而且模型中的符号说明（略）。2示例模型的来解对上述模型的求解,可采用逐步法（STEP）,其算法流程图（见后）。运用逐步法,对上述模型求解时：对于极…     

基于动态联盟的煤炭物流资源整合与管理策略

煤炭物流是衔接煤炭生产、加工、转运和消费等过程关键环节之一,在煤炭成本中占据了较大比重,对煤炭物流资源进行有效整合,提高对煤炭物流的利用率,可以有效降低煤炭企业的运营成本和风险。文章针对我国煤炭物流行业发展现状,提出了基于动态联盟的煤炭物流资源整合与管理策略。     

基于PSO-SVR模型的煤炭铁路物流需求预测

在煤炭铁路物流需求预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低。将支持向量回归机（support vectorreg ression,SVR）与粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）相结合,提出适用于小样本量学习的PSO-SVR模型。选取1995-2011年的煤炭铁路货运量及其影响因素作为学习样本,利用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,通过训练、测试得到具有良好学习与推广能力的煤炭铁路货运量预测模型。建立BP神经网络模型,并将二者的预测值进行对比,结果表明在解决我国煤炭铁路物流需求预测这种小样本,非线性及高维模式识别问题中PSO-SVR模型预测精度优于BP神经网络模型。