基于灰色关联度-云模型的群评价数据质量改进方法及应用研究

针对群评价中的数据质量问题, 从评价专家和评价值两个角度进行了异常数据处理, 提出了基于灰色关联度-云模型的群评价数据质量改进方法。基于改进的云距离模型测算被评价对象云和目标云之间的差距, 采用TOPSIS法进行评价排序。将数据质量改进方法和云距离模型用于区域物流竞争力群评价, 改进了群评价的数据质量, 提高了评价结果的稳定性和代表性。     

基于油耗的带有车容限制弧路径问题的模型及优化

提出了一种基于油耗的带有车容限制的弧路径问题(Capacitated Arc RoutingProblem,CARP),建立了以降低油耗为目标的问题模型,构造了相应的遗传算法.基于标准测试问题,同传统以距离为优化目标的遗传算法求得的油耗进行比较,实验结果表明,此算法可以快速、有效的求得以油耗为优化目标的CARP问题的优化解,为实际中降低车辆运输服务成本提供了较好方案.     

基于双边匹配-动态博弈的碳减排技术投资决策

在Cap-and-Trade规制下,本文通过匹配-博弈机制研究双寡头制造商(寡头)碳减排技术投资决策问题,考虑了碳交易(CET)过程。从纵向角度,构建寡头与碳减排技术供应商(供应商)的双边匹配模型,研究寡头最佳碳减排技术选择、供应商最佳投资者选择问题;从横向角度,以产量为决策变量,以供应商技术研发人员的努力程度为辅助变量,构建双寡头Stackelberg动态博弈模型,以确定最优产量和碳减排技术投资决策,有效实现碳减排。最后,通过数值模拟实验加以论证。研究发现,第一,寡头-供应商匹配对的整体期望效用与CET价格存在正相关关系;第二,寡头环境绩效对自身技术应用效率较敏感,而对对手技术应用效率不敏感;第三,CET实施与否会直接影响寡头-供应商匹配对效用最大化目标的实现。     

基于降维思想的客观组合评价模型

为了解决多方法评价结论的非一致性问题,产生了组合评价方法.最大限度地利用多评价结论的信息是组合评价的关键.为此提出了一个基于降维思想的客观组合评价模型,它能够最大程度地保留多评价结论所包含的评价信息,充分地整合多评价结论中的共性信息.鉴于该模型求解属复杂非线性优化问题,常规方法难以直接处理,建立了微粒群改进算法,进行全局寻优.最后,通过实例说明了模型的可操作性和实用性.     

基于Adaboost-SVR模型的我国碳排放强度分析与预测

首先对我国1960-2017年的碳排放趋势分5个阶段分析,发现虽然在不同时期存在波动,但长期来看,我国碳排放强度呈逐步下降趋势.然后对差分平稳后的序列数据建立Adaboost-SVR预测模型,采用RMSE、MAPE、MAE、MSE四个评价指标比较Adaboost-SVR模型与Adaboost-DT、SVR、BP神经网络对碳排放强度的预测精度.结果表明,组合模型明显优于其他3种模型,对于碳排放强度预测具有很高的可靠性.另外,通过使用Adaboost-SVR模型进行后续年份预测,发现我国未来碳排放强度总体将继续缓慢下降.最后,基于二氧化碳排放量的LMID分解结果,提出调整能源产业结构, 促进可再生能源利用等节能减排建议.     

基于三阶段DEA模型的我国碳排放效率分析

对我国区域碳排放效率的准确测评是各省区针对性制定减排战略的基础,经典DEA模型未能排除外部环境因素和随机因素的影响,本文利用三阶段DEA模型构建消除外部环境因素和随机因素的区域碳排放效率测算模型。研究表明我国碳排放高效率地区共有广东等9省,中效率地区共有湖南等16省,低效率地区共有甘肃等4省。用三阶段DEA模型测算出的各省1997~2010年平均碳排放效率结果与经典DEA模型测算结果有显著性差异,与我国经济发展实际和预期结果更加吻合,各省可以根据自身测评结果有针对性地提高综合碳排放效率。     

电网项目融资租赁信用评价混合模型的新研究

电网建设工程通过项目融资租赁进行快速融资的同时,给租赁公司带来巨大的信用风险.通过事前对承租人进行信用评价,能够有效降低信用风险损失.针对电网企业信用评价的多属性非线性特征,提出了基于独立分量分析技术-支持向量机的信用评价混合模型.首先,采用独立分量分析技术对信用属性数据进行属性重构,实现属性数据的去噪.然后,将重构后的新信用属性数据用于支持向量机的训练建模.最后,通过实例模拟对比分析了独立分量分析技术对支持向量机分类的有效性.结果表明,独立分量分析技术能够改善信用属性数据特征,并且在多属性分类问题中,独立分量分析技术有助于提高支持向量机分类的准确率.     

基于机制转换模型的碳排放权期权定价

机制转换模型可以将外部环境的变化迅速反映到对模型参数的调整中,故运用马氏链刻画外部机制建立机制转换模型,基于此进行碳排放权期权定价。为实现其价值函数的数值计算,首次设计并证明了一套倒向递归算法,该算法依据马氏链跳跃的划分实现递归,从而克服了马氏链带来的运算高复杂度,其数值结果展示了完整的波动率微笑和期限结构。最后通过与前人提出的算法以及蒙特卡洛模拟比较表明,倒向递归算法可获得更高的准确性和运算效率。     

基于减排成本共担期权契约的供应链协调

考虑消费者具有低碳产品偏好的情况,研究需求随机且受减排影响的期权契约,建立了由单个制造商和单个零售商组成的供应链模型。该模型中制造商处主导地位,零售商处追随地位,制造商首先提出期权契约,零售商购买期权。求解发现,由于传统双重边际化效应的存在,只有当零售价格等于期权执行价格时,才能达到供应链的协调,这时零售商利润为负,不满足参与约束。为此,从降低期权执行价格的角度,对期权契约进行补充,增加了成本共担条款。研究表明,减排成本共担的期权契约能够实现供应链的协调。最后利用算例验证了结论,计算了制造商和零售商利润及零售商分担的减排成本比例随期权价格和期权执行价格的变化情况,并对减排难度系数的敏感性做了分析。     

基于消费者偏好的低碳双渠道供应链定价与减排策略

在考虑消费者渠道偏好和低碳偏好的基础上,使用以制造商为主的Stackelberg博弈模型,研究了单一传统零售渠道、网上直销双渠道和网上分销双渠道中各成员的最优定价决策与减排策略,以及两种双渠道的利润分享协调策略。研究发现:当制造商引入网上直销和分销渠道后,能够有效增加制造商的最优单位减排量;在开通新的渠道后,传统零售商的利润总是会降低,而当消费者对网上销售渠道的偏好处于某一范围内时,制造商的利润会增加。本文通过设计利润分享机制来协调制造商和传统零售商的利润问题,使得供应链成员的利润实现Pareto改进。     

强制减排规制下基于碳减排利润增量分享契约的供应链协调研究

碳减排会增加制造商的成本,导致批发价和零售价提高,从而抑制市场需求。以此为背景,本文针对由一个制造商和一个零售商组成的供应链,研究了强制减排规制下考虑消费者低碳偏好时的供应链决策与协调。通过设计碳减排利润增量分享契约协调制造商和零售商的决策,实现帕累托改进,利用Rubinstein讨价还价模型最终确定减排利润分享比例。研究发现,实施碳减排利润分享契约能有效提高零售商的订货量,并降低批发价格;制造商的利润随着消费者低碳意识提高而提高;当净化率较低时,零售商的利润随消费者低碳意识提高而提高;当净化率较高时,零售商的利润随消费者低碳意识提高而降低;最后,论文通过数值模拟验证了碳减排利润分享契约的有效性。     

碳减排外包下的契约优化与选择研究

在政府碳配额、碳交易市场机制和消费者低碳偏好背景下,研究了制造商与低碳服务提供商合作下的碳减排外包问题。对技术交易型契约和合作共享型契约两种契约进行了优化,分别得到了两种契约下的最优决策和契约可达成条件,并进一步分析了制造商和低碳服务提供商对两种契约的偏好,最后利用转移支付的方式对契约偏好冲突问题进行了协调。研究结果表明,单位减排成本和碳排放权市场价格均是影响技术交易型契约和合作共享型契约可行性的关键因素;当单位最小碳排放量、单位减排成本和碳排放权市场价格同时满足一定条件时,两种契约可同时达成;制造商总是偏好技术交易型契约,但低碳服务提供商对于契约类型的偏好并不是确定的;利用转移支付协调的方式可以解决合作双方的契约偏好冲突问题,并使得双方最终达成技术交易型契约。