价格模型

摘要： 合成纤维土作为工程中的常用材料,其造价预算准确性能够影响企业的成本控制。为研究合成纤维土价格模型的效果,在MATLAB软件平台基于BP神经网络建立不同特性的纤维土价格模型。通过将模型预测值与实际值作对比,以相对误差值判断模型构建是否合理。结果表明,BP神经网络预测相对误差均小于10%,准确性较好,能够预测纤维土价格,可以为工程现场应用提供参考。

摘要： 搭载有效载荷(Hosted Payload)是指通过商业模式,利用卫星的质量、功率和通信链路等可用资源,容纳额外的转发器、仪器或其他星载设备,搭载的有效载荷构成较小或较多一部分的总有效载荷质量。搭载有效载荷是降低航天任务成本、分散任务风险及实现快速发射的有效手段,受到业界的重视并得到广泛应用。面临预算压力的搭载客户通过发布询价公告,研究包括搭载有效载荷在内的商业方案的费用与可行性,作为实现其任务需求的一种方式。

摘要： 读书感受我初识此书,实属机缘巧合。在做上海市物流发展指数课题时,由于缺少统计数据的支撑,导致课题组建立的指数发展模型无法得以运算和应用,课题组便求助业内“大咖”。当时有专家向课题组推荐《智慧的钥匙——钱学森论系统科学》(第二版)一书作参考。这本书在序言中的案例,是徐匡迪院士在上海主持综合经济工作时,在研究上海市的投入产出模型、物资供求价格模型和生产要素与经济增长的相关性模型的过程中,采用了定性与定量相结合的方式。

摘要： 本文分析沪市A股上市公司财务数据,建立价格模型,运用描述性统计,相关性分析和多元回归分析,研究了其他综合收益的相关性问题;净利润与其他综合收益相关性强弱比较;2014年新会计准则要求企业分类披露其他综合收益,这一做法是否提高了其他综合收益的相关性。最后得出结论:其他综合收益具有价值相关性;2014年,会计准则修改以前净利润的相关性较强,新会计准则实施后人们增加对其他综合收益的关注,新会计准则的实施提高了其他综合收益的相关性。

摘要： 城市停车供需不平衡问题日益严重,现有的停车设施已逐渐不能满足日益增长的停车需求,科学的停车收费管理机制变得尤为重要。所以进行公共停车供需问题研究分析,具有重要的理论研究意义和实践价值。通过停车收费调价这一价格手段来平衡交通供需,从而有效地缓解交通拥堵现象。本文针对城市路内外停车收费情况进行了详细的调查,并量化分析调整停车收费价格对整个城市的交通拥堵的缓解效果,并进行价格杠杆的效用及建模分析,梳理出停车收费调整的控制方法,为建立全面有效的停车收费调价机制打下基础。

摘要： 城市停车供需不平衡问题日益严重,现有的停车设施已逐渐不能满足日益增长的停车需求,科学的停车收费管理机制变得尤为重要.所以进行公共停车供需问题研究分析,具有重要的理论研究意义和实践价值.通过停车收费调价这一价格手段来平衡交通供需,从而有效地缓解交通拥堵现象.本文针对城市路内外停车收费情况进行了详细的调查,并量化分析调整停车收费价格对整个城市的交通拥堵的缓解效果,并进行价格杠杆的效用及建模分析,梳理出停车收费调整的控制方法,为建立全面有效的停车收费调价机制打下基础.

摘要： 再生水作为城市用水的第二来源能够有效解决水资源短缺的问题,然而再生水资源能否得到充分利用关键在于制定合理的再生水资源价格.文章从供需关系角度运用系统动力学原理构造再生水价格分析模型,绘制再生水价格因果关系图分析再生水价格制定问题.通过Vensim软件进行仿真分析,剖析再生水的供需状况与再生水价格之间的关系,仿真结果为制定合理的再生水价格提出相关建议.

摘要： 本文以某主流IT 网站中的中端笔记本报价库为例,选择了659 款中端笔记本电脑进行研究,并选择了16个核心笔记本特征向量作为模型的解释变量,应用HPM理论构建了中端笔记本特征价格模型。研究发现,显存容量、上市时间、处理器类型等8个特征变量对中端笔记本价格有显著的影响但影响程度有差异,而笔记本品牌、重量等8个特征对中端笔记本价格的影响不显著。结论表明,中端笔记本电脑的价格主要由核心配件性能决定, 部分产品甚至出现了“品牌资产失效”的现象,品牌的溢价功能没有想象中那么大。因此,品牌不应成为中端笔记本电脑营销的宣传重点,而应突出其配件功能及性价比。本研究对于中端笔记本厂商及经销商的市场进入策略、价格制订策略、广告内容传播策略等都有实质参考意义,也在理论上丰富了关于HPM理论的应用范围与途径。

摘要： 本文研究了会计盈余质量对沪深两市上市公司盈余价值相关性的影响。本文以服装及纺织业、电器机械及器材制造业及房地产开发与经营业等6个行业174家A股上市公司2003-2007年的数据为样本，利用因子分析法从盈利性、持续性及现金保障性等5个方面综合评价上市公司的盈余质量，并将综合评价的得分作为盈余质量的代理变量加入价格模型中，通过实证研究来分析盈余质量对盈余价值相关性的影响。rn 研究结果表明：(1)沪深两市上市公司盈余质量普遍较低；(2)沪深两市上市公司盈余信息总体上具有价值相关性，但是相关性不高,说明沪深两市投资者对会计报表的利用程度还不高；(3)盈余质量仅在2004年具有价值相关性，但盈余质量对盈余价值相关性具有增量解释能力。

摘要： 本文从住宅价格外部影响因素的视角构建了住宅特征价格模型，利用2005年至2008年的130个样本数据，分别从住宅价格上涨阶段和下跌阶段，对深圳住宅价格外部影响因素进行实证研究和比较分析。研究结果表明，在不同阶段住宅价格外部影响因素对住宅价格的影响是有不同的。

摘要： 随着中国国民经济的高速发展和国民经济结构的深化调整，居民收入分配差距问题已成为中国经济社会面临的亟需高度重视和尽快解决的问题。rn 本文对19872002年七张全国投入产出表数据整理编制而成部门划分一致的序列投入占用产出表。根据序列投入占用产出表的数据分析了我国各部门劳动者收入分配变化情况和各部门利润收入者的收入分配变化情况。同时，本文对影响部门居民收入分配的两类影响因素进行了分析：一是从国民各部门需求的角度，利用投入产出局部闭模型研究了居民部门消费对收入分配状况的影响；二是从国民各部门生产或服务供给的角度，利用投入产出价格模型分析了价格变动对居民收入分配状况的影响程度。最后，本文对改善我国部门居民收入分配现状提出了一些政策建议。

摘要： 在明确投入产出价格分析特点和优势的基础上，本文首先指出了投入产出价格模型结构上的某些局限，这些局限带来人们对投入产出价格分析的指责；在接下来的部分，对投入产出价格模型研究进行了综述，并就此引出了基于系数矩阵特征值与特征向量的价格分析方法，特别是西顿(Francis Scton)的特征价格(Eigenprices)模型(1981，1992，1993)，可以看作是对投入产出价格模型难以反映需求面的一个补充，同时该模型实际上也是从对称角度扩展投入产出原模型的一种尝试，最后我们利用中国数据进行了经验验证。

摘要： 目前对云计算的研究，大多都是从云计算构架与实现的角度来研究云计算平台的构或应用，以充分发挥云计算的独特优势。本文从信息资源共享角度，讨论云计算环境下信息资源共享的新发展，文章称其为云共享，分析云共享及其服务的内涵和特征等，目的是使信息资源共享的发展适应新技术、新环境，使信息资源共享在新环境中最大限度地发挥其资源共享的价值和最大程度地满足用户的信息需求。

摘要： 目前对云计算的研究，大多都是从云计算构架与实现的角度来研究云计算平台的构或应用，以充分发挥云计算的独特优势。本文从信息资源共享角度，讨论云计算环境下信息资源共享的新发展，文章称其为云共享，分析云共享及其服务的内涵和特征等，目的是使信息资源共享的发展适应新技术、新环境，使信息资源共享在新环境中最大限度地发挥其资源共享的价值和最大程度地满足用户的信息需求。

摘要： 目前对云计算的研究，大多都是从云计算构架与实现的角度来研究云计算平台的构或应用，以充分发挥云计算的独特优势。本文从信息资源共享角度，讨论云计算环境下信息资源共享的新发展，文章称其为云共享，分析云共享及其服务的内涵和特征等，目的是使信息资源共享的发展适应新技术、新环境，使信息资源共享在新环境中最大限度地发挥其资源共享的价值和最大程度地满足用户的信息需求。

摘要： 目前对云计算的研究，大多都是从云计算构架与实现的角度来研究云计算平台的构或应用，以充分发挥云计算的独特优势。本文从信息资源共享角度，讨论云计算环境下信息资源共享的新发展，文章称其为云共享，分析云共享及其服务的内涵和特征等，目的是使信息资源共享的发展适应新技术、新环境，使信息资源共享在新环境中最大限度地发挥其资源共享的价值和最大程度地满足用户的信息需求。

摘要： 目前对云计算的研究，大多都是从云计算构架与实现的角度来研究云计算平台的构或应用，以充分发挥云计算的独特优势。本文从信息资源共享角度，讨论云计算环境下信息资源共享的新发展，文章称其为云共享，分析云共享及其服务的内涵和特征等，目的是使信息资源共享的发展适应新技术、新环境，使信息资源共享在新环境中最大限度地发挥其资源共享的价值和最大程度地满足用户的信息需求。

摘要： 本发明公开了一种电力价格预测方法、电力价格预测模型训练方法、装置、可读介质及电子设备，该方法包括获取待预测电力数据；将所述待预测电力数据输入已训练的自编码器中，得到所述待预测电力数据对应的第一隐含特征，其中，所述已训练的自编码器使用的训练数据包括历史电力价格数据和历史影响因素数据；将所述第一隐含特征输入已训练的极限学习机中，得到预测电力价格。本发明提供的技术方案通过已训练的自编码器可以获取到多维的待预测电力数据的有效表达即第一隐含特征，并通过将该第一隐含特征输入到已训练的极限学习机中，即将更多对电力价格产生影响的信息输入到极限学习机中，从而使得利用极限学习机得到的预测电力价格的准确性较高。

摘要： 本发明公开了一种LSTM模型和基于注意力机制seq2seq模型的水果价格预测方法，包括以下步骤：采集测试时间段内的相关影响因子的数据集；将数据集输入长短期记忆人工神经网络模型和基于注意力机制的seq2seq模型中，分别得到预测结果P1和预测结果P2；将P1和P2采用集成学习拼接在一起作为新的预测数据输入长短期记忆人工神经网络模型和基于注意力机制的seq2seq模型中，得到预测结果P1^和P2^，P1^和P2^经加权平均后得到水果价格预测结果。本发明通过集成学习将基于注意力机制的seq2seq模型和长短期记忆人工神经网络模型有效的结合在一起，从而可以极大的提高水果价格预测的准确性和稳定性。

摘要： 本发明公开了一种基于seq2seq模型和CNN模型的农产品价格预测方法，所述方法包括：采集农产品的历史价格数据组成数据集M并进行预处理，将预处理后的数据转化为价格走势图像同时添加标签；将数据集M处理为多维指标数据用来训练seq2seq模型；利用带有标签的价格走势图像训练CNN模型；将待预测农产品的原始历史价格数据处理为多维指标数据输入至训练完毕的seq2seq模型中，得到准预测结果V

摘要： 本发明提供可以在设置电子货架标签的场所变更电子货架标签的显示的电子货架标签系统、商品价格管理装置、便携式终端装置、电子货架标签装置、商品价格管理方法、商品价格更新方法、商品价格管理程序及商品价格更新程序。便携式终端(105)从货架标签(104)中读取其识别信息，向通信控制器(102)发送输入本身的商品的价格信息和货架标签(104)的识别信息。通信控制器(102)将货架标签(104)的识别信息和价格信息关联存储，将与和接收的识别信息相同的识别信息关联的价格信息更新成为接收的价格信息，向货架标签(104)发送更新后的价格信息。货架标签(104)显示接收的价格信息。

摘要： 本发明公开了一种基于文本挖掘与深度学习模型的农产品期货价格预测方法及系统，该方法包括：采集农产品期货历史交易数据和农产品期货新闻文本数据并进行数据预处理；选取T天为窗口滑动划分数据集，将得到的数据集作为多特征数据样本；使用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)提取价格特征；使用卷积神经网络(textCNN)提取文本特征；使用snowNLP提取新闻情感特征；搭建深度神经网络融合三种特征对提前一步的农产品期货收盘价进行预测。本发明考虑影响农产品期货价格波动的市场和非市场因素，基于文本挖掘与深度学习模型对农产品期货价格趋势进行预测，该方法能够挖掘新闻文本和价格序列的深层特征，且具备更高的预测精度。

摘要： 本发明提供了一种考虑多能源价格激励综合需求响应模型的园区聚合商双层优化调度方法，针对园区多类型能源供应时最优能源价格的制定，构造了考虑电、热、冷、气能源价格激励下含需求响应模型的园区聚合商双层优化经济调度模型。上层以园区聚合商净收益最优为目标，聚合商基于外部能源市场调度园区内各设备优化运行，面向电、热、冷、气能源用户制定多能源价格。下层以多能源用户的综合用能成本最小为目标，多能源用户自动接收上层聚合商制定的多能源价格信号，构建园区综合需求响应模型，主动激励多能源用户在不同时间段优化实际用能需求。本发明有效提高了园区聚合商净收益，减少了园区系统运行成本，保证建筑物终端多能用户综合用能成本最优。

摘要： 本发明涉及一种基于改进LSTM模型的碳交易价格预测方法，包括下列步骤：1)获取碳交易价格样本数据，并对样本数据进行预处理；2)对遗传算法种群进行初始化；3)代入染色体的值，改进LSTM模型的正向传播，混杂梯度下降算法，优化LSTM模型的反向传播；4)计算每条染色体的适应度值，更新最优解；5)对遗传算法种群进行选择，交叉，变异运算，更新种群；6)判断遗传算法是否达到最大次数，若达到，则输出最优超参数；否则返回步骤3)；7)采用训练好的权重以及超参数最优解对碳交易价格进行预测。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、收敛速度快等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于DeepFM模型的二手车价格评估方法，包括：将二手车交易数据作为输入数据；二手车数据中属性特征进行特征分割；对二手车的三类特征进行分别预处理；将同一辆二手车预处理之后的属性特征排列为一行，构成一个行向量；将所有二手车的数据按行排列拼接，构成二手车数据矩阵；对二手车数据矩阵中的数值特征进行数据降维，得到数据矩阵；将二手车数据价格作为标签拼接到对应二手车价格行末尾；构建DeepFM网络；将得到的二手车数据矩阵输入到DeepFM模型中进行训练，得到模型的参数；将得到的二手车数据矩阵输入到DeepFM模型中进行价格预估。本发明的优点是：提高了二手车价格评估地精确度，减少了工作量，降低特征维数，节约内存及运算时间。

摘要： 本发明属于碳价格监测技术领域，具体为一种基于特征价格模型的碳价格监测方法和设备，包括以下步骤：步骤一：基础数据采集，获取市场上的碳价格数据；步骤二：根据碳价格构建折线图，横轴为时间、纵轴为价格，根据折线图的起伏感知碳价格的变动情况；步骤三：根据时间哑元法构建特征价格模型；步骤四：调整碳价格数据，剔除突出数据，使特征价格模型趋于平稳；步骤五：根据平稳的特征价格模型对碳价格进行监测，根据时间哑元法构建特征价格模型，调整碳价格数据，剔除突出数据，使特征价格模型趋于平稳，根据平稳的特征价格模型对碳价格进行监测，方便对碳价格进行市场监管。

摘要： 本发明提供了一种基于特征价格模型的房屋租赁市场监测方法，房屋租赁市场监测方法包括：构建房屋租赁市场画像，基于房屋租赁市场画像感知房屋租赁市场变动情况，并获取预设时间段内的房屋租赁市场变动数据；构建特征价格模型；剔除房屋租赁市场变动数据中的异常数据；基于特征价格模型，对剔除异常数据后的房屋租赁市场变动数据逐步回归；利用逐步回归后的房屋租赁市场变动数据集更新特征价格模型；基于房屋租赁市场的常识特征验证更新后的特征价格模型，从而得到优化的特征价格模型；利用优化的特征价格模型监测房屋租赁市场。本发明能够及时感知市场变化，且优化的模型具备自我调节能力、对新数据的拟合度更佳、解释性更强。