基于进化博弈的水利工程施工安全监督管理

为了探讨影响水利工程建设施工安全监督管理行为的因素,分析施工监督管理进化稳定策略,在水利工程建设监理单位和施工承包商具有有限理性的前提下,运用博弈论方法,构建了基于进化博弈的水利工程建设监理单位和施工承包商的博弈模型。对进化博弈稳定策略的分析结果表明:水利工程建设监理单位对水利工程建设施工安全监督管理的策略选择主要和严格监督管理成本与奖励、监督管理失误率、监督管理可能受到的惩罚等有关;施工承包商对水利工程严格施工的策略选择主要和严格施工成本与奖励、不严格施工可能受到的惩罚等有关;水利工程建设监理单位和施工承包商之间的进化博弈稳定策略与各影响因素的初始值有关。最后运用Matlab软件进行数值仿真,模拟博弈双方之间的动态博弈过程,并提出加强我国水利工程建设施工过程中安全监督管理的建议。     

基于进化博弈理论视角的农户群体退耕行为分析

进化博弈论的前提假设由“完全理性”修正为更符合现实的“有限理性”。引入较为经典的2×2“鹰鸽”对称博弈模型,分析我国退耕还林中农户行为选择。指出:农户采用不退或复耕和退耕或保持退耕的动态均衡比例,最终取决于两种行为的收益比例。建议政府要尽可能保障农户的预期或实际的退耕收益,实行弹性的政府退耕补助政策,尽快制定和颁布明细的后续政策,以减少农户的风险心理预期成本,最终实现退耕工程持续性和有效性。     

基于BP神经网络的水环境承载力评价

在充分理解水环境承载力概念的基础上,选取水环境承载力评价指标,确定分级评价标准,引入神经网络理论,构建了3层BP神经网络评价模型,并将其应用于山西省2004年、2010年水环境承载力评价;结果表明,山西省2004年、2010年水环境承载力处于弱承载状态;建立的评价模型结构简单、计算简便,具有很好的适用性。     

基于神经网络的农产品物流需求预测研究

农产品物流不仅具有一般性物流的共同特点,而且具有独特性和复杂性,这导致利用一般方法进行农产品物流需求预测不仅难度大,而且精度差。为克服单项物流需求预测的局限性及农产品物流数据的不完整性,本文利用神经网络理论,建立基于BP神经网络的农产品物流预测模型,并利用BP神经网络在学习过程中具有工作信号正向传播和误差信号反向传播的特点,通过权值的不断修正,使网络的实际输出向量更加接近期望的输出值,从而极大程度提高了物流预测的准确性。经农产品物流预测实例分析,验证了基于BP神经网络模型建立的物流需求预测模型的准确性与科学性。从而印证了人工神经网络在物流领域中的应用具有更加广泛的发展潜力。     

基于遗传神经网络的报价决策模型研究

为了加快建筑企业在决定投标后的报价速度,提高报价决策的成功率,利用人工智能技术的遗传算法和神经网络,建立一个报价决策模型,并以从大量成功中标的工程实测中得来的数据作为样本对模型进行了检验,结论是:在决策的准确率、推理速度以及决策系统的自学习性方面都取得了优于传统人工神经网络方法的性能,可以为建筑企业投标报价提供参考依据.     

基于BP神经网络的铁路客流量预测研究

铁路客流量的影响因素既来自于顾客的需求,也来自于铁路系统的供给。根据这些影响因素选取样本,利用BP神经网络的非线性映射特性进行网络训练及预测,结果客观可靠,从而为铁路系统的管理工作提供了有力的支持。     

基于BP神经网络的ERP系统实施效果评价

神经网络具有自学习、自适应能力和容错性强等特点,利用BP神经网络模型对ERP系统实施效果进行综合评价,不仅可以提高ERP系统实施成功率,而且可以增强企业的竞争力,对于推动我国企业信息化建设具有非常重要的意义。     

基于BP神经网络的住宅项目定价研究

本文利用特征价格理论和BP神经网络工具建立住宅项目估价模型,为住宅项目定价提供一种快速、有效的新方法.     

龙头企业参与产业扶贫的进化博弈分析

本文借助于产业扶贫模式,讨论龙头企业参与扶贫过程中的行为,首先建立了龙头企业群体之间博弈模型,在有无政府监管的情形下,分析其进化稳定策略和动态复制方程,以判断龙头企业所采取的最优决策;其次建立了龙头企业和政府之间的收益矩阵,分析其进化稳定策略。并通过对龙头企业和政府部门的博弈分析,为落实政府扶贫政策、促进龙头企业积极参与扶贫提供了几点建议。     

基于BP神经网络的农村饮用水水源地水质评价

通过构建BP人工神经网络模型,进行训练识别,应用于评价水源地水质。结果表明：基于BP人工神经网络的农村饮用水水源地水质评价能够改善其他水源地水质评价方法带来的不足,较好地改善评价对全局性的寻优能力,做到合理全面地评价水源地水质。同时,模型反映出了水源地水质变化的复杂性和可模拟性,提高了对水源地水质评价的可靠性和有效性。     

基于BP神经网络的矿产资源综合区划功能分区方法研究

开展矿产资源综合区划功能分区研究,对进行差别化管理政策的制定、空间分区管理有理论和实践意义。在分析矿产资源综合区划影响因素的基础上,构建以资源条件、开发基础、生态条件、区域经济潜能为准则层的矿产资源综合区划二级区划的指标体系和分区体系。分析和讨论了矿产资源综合区划二级区划分区方法,并采用BP神经网络方法对甘肃省矿产资源综合区划二级区划进行分类研究,将甘肃省划分为重点发展、一般发展、限制发展和禁止发展4类功能区。结果表明,BP神经网络分类结果符合实际,是对传统区划方法的重要补充。     

基于电力载波的家电网络控制电路的设计

利用电力线MODEM芯片ST7536,采用电力载波形式,设计了一种家电网络控制电路,对家电网络进行远程集中控制,可以对多路家用电器的运行情况进行实时监测和控制。文中论述了基于电力载波的家电通讯系统的组成、工作原理、主控单元和受控单元的电路设计。实践证明,应用电力载波通讯技术,可以有效地控制家用电器。     

江阴市电力行业用地集约利用评价

研究目的:对江阴市电力行业用地土地集约利用水平进行评价,为电力行业土地集约利用提供决策依据。研究方法:文献资料法,AHP方法和聚类分析法。研究结果:(1)江阴市电力行业用地集约水平整体偏低;(2)参评企业土地集约利用程度的综合评价结果差异性较大。研究结论:宜从市场机制、政策导向、技术创新等方面构建电力行业土地集约利用对策框架体系。     

基于人工神经网络的城市土地可持续利用评价研究--以武汉市为例

城市土地可持续利用是一个多因素相互作用的过程,要建立一个既简单又能反映城市土地可持续利用的普遍规律的评价方法难度很大,而传统的评价方法又不同程度地存在着人为的痕迹.以武汉市为例,基于人工神经网络的城市土地可持续利用理论和基本思路,构建城市土地可持续利用评价的反向误差传播(BP)模型,结果表明与武汉市实际情况是相符的,证明该方法具有很强的实际应用价值.     

深层卤水可采资源量评价的时间序列神经网络模型研究

深层地下卤水资源量的评价是国内外迄今尚未很好解决的课题,由于深部地质及水文地质参数难以准确获取,因此也难以对深层卤水资源量进行正确评价.从深层卤水开采量的时间序列出发,提出了一类基于神经网络的评价模型.首先分析了卤水开采量的时间序列特点,再建立了神经网络的拓扑结构,并设计了相应的评价算法,最后通过对某储卤构造的单井评价实例,对模型进行了验证.与传统的ARMA时间序列模型相比,其预测性能更好,对剩余可采资源量计算结果也更为准确.     

辽宁旅游网络关注度动态演变与空间差异研究

探究辽宁旅游网络关注度动态演变与空间差异,对游客选择出游时间以及旅游企业制定营销策略具有重要意义.本研究利用百度指数数据分享平台,以2014-2018年辽宁旅游网络关注度搜索指数作为研究数据,运用季节集中度、变异系数、赫芬达尔指数、首位度、地理集中指数等地理数学方法,研究辽宁旅游网络关注度时空演变与空间差异,并结合SP...     

基于人工神经网络建模软件的铝电解应用研究

人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力,可针对具体情况,建立起相应的神经网络。针对铝电解而建立起的可视化人工神经网络建模系统,对铝的电解率进行预测,神经网络的预测值与实验值相比较,误差小于1％,证明利用人工神经网络法研究铝电解是可行的。     

基于物元分析的土地利用系统健康诊断

研究目的:弥补已有土地利用系统健康诊断中指标体系及评价方法的不足,构建基于PSR模型的评价指标体系并进行实证研究。研究方法:物元分析法和实证研究法。研究结果:(1)2000—2010年四川省土地利用系统健康水平呈逐步改善态势,但2010年"亚健康"等级关联度很弱;(2)人均耕地面积、土地垦殖率、工业固体废物综合利用率、固定资产投资增长率和水土流失程度是土地利用系统健康水平提升的关键制约因素。研究结论:应进一步转变经济发展方式,降低经济增长对土地资源的过度消耗,加大环境治理力度,提高工业固体废物综合利用率,有效控制水土流失程度,促进土地利用系统健康水平不断提升;基于PSR模型的评价指标体系能更准确地反映土地利用系统健康的各要素之间的关系,物元分析可以揭示单个评价指标的分异信息、挖掘土地利用系统健康存在的具体问题,适合用于土地利用系统健康的评价。     

中国征地制度改革:基于网络治理的途径

研究目的:探索中国征地制度存在问题的根源,提出改革建议。研究方法:实地调查法,文献研究法和比较分析法。研究结果:中国征地制度实施中出现的诸多问题与制度中的相关利益主体有密切关系,利益主体之间的互动模式和利益取向导致了问题的产生。研究结论:解决征地制度中的问题需要厘清制度的网络结构,借助网络治理手段调整网络关系,培育网络间的协调与合作机制,使得制度参与方在互动与沟通中达成共识。这种基于共识的政策参与形式能为制度的实施扫清障碍,并在互动与合作中走向共赢。