基于混沌理论和改进径向基函数神经网络的网络舆情预测方法

网络舆情发展趋势具有混沌系统的特征, 提出一种基于EMPSO-RBF神经网络的方法对网络舆情的发展趋势进行预测. 首先根据Lyapunov指数证明网络舆情具备混沌的特征, 然后对网络舆情时间序列数据进行相空间重构, 最后采用EMPSO-RBF方法进行预测, 并和其他模型进行对比试验, 实验结果表明EMPSO-RBF方法具有较高精确度.     

考虑互惠偏好的闭环供应链系统合作机制研究

将互惠偏好引入到闭环供应链系统合作机制中,研究了由一个制造商,一个零售商和一个再制造商组成的三层闭环供应链,运用Stackelberg博弈理论分析了闭环供应链整体及各成员的最优决策问题,并对5种情形(决策模式)下的均衡结果进行比较分析.研究发现在考虑互惠偏好行为下,分散决策模式和局部联盟决策模式下的系统利润低于集中决策模式下的收益;新产品和再制造产品的销售量(零售价格)与制造商对零售商的互惠偏好系数呈正(负)相关,与零售商对制造商的互惠偏好系数呈负(正)相关;5种决策模式的供应链系统利润与制造商对零售商的互惠偏好系数呈正相关,与零售商对制造商的互惠偏好系数呈负相关.