连续生产模式下的不常用备件联合采购优化分析

针对连续性生产企业不常用备件管理缺货费用难以确定的实际情况,讨论了服务水平约束的基于随机连续盘点策略的联合补充(s,C,S)随机库存问题,经与单独补充策略相比,发现其经济效益明显。同时对影响备件联合采购费用节约的因素进行敏感性分析,指出了进行此类备件库存优化的方向。     

新兴在线软件服务的用户接受影响因素研究

本文以新兴在线软件服务(Software as a Service,SaaS)作为研究对象,通过深入剖析在线信息系统用户接受的特点,通过构建一个能够与SaaS特征相吻合的用户接受影响因素模型,实证发现:SaaS的电子服务质量主要由易用性、安全性、可靠性和响应性4个维度构成,都会对SaaS用户接受造成影响;感知有用性、易用性、可靠性、响应性和社交影响会对用户使用SaaS的意向产生直接正向影响,而安全性只通过增强用户对SaaS有用性的感知而对用户使用SaaS的意向产生间接正向影响.     

促销形式对消费者参考价格的影响

参考价格对消费者购买具有重要的影响作用,且参考价格的形成受到诸多因素的影响,促销形式就是其中之一。文章将促销形式作为消费者参考价格的影响因素,深入探讨了两种不同的促销形式,即整店促销与单品促销对消费者的内部参考价格的影响。研究结果显示:在整店促销与单品促销两种不同促销形式下,消费者的内部参考价格中的愿意支付价格和合理价格存在显著性差异,且整店促销的形式下较单品促销形式的参考价格更低;同时还发现,消费者的介入程度及价格敏感对消费者参考价格存在显著的调节作用。     

基于多源异构数据的玉米期货价格可解释性预测

玉米期货价格预测和预警工作有助于指导农业经济高质量发展,而自2020年6月以来我国玉米期货价格波动剧烈,亟需准确高效的玉米期货价格预测方法。针对现有研究未充分考虑疫情、政策调控及新闻文本中潜在的预测信息等不足,本文综合考虑了玉米市场的供求关系、政策调整、国际市场冲击、疫情冲击、突发事件的影响等导致玉米价格波动的多重因素,设计了有效的玉米期货价格可解释性预测框架。同时,针对现有玉米期货价格预测可解释性不足的问题,提出了一种新颖的DE-TFT可解释性玉米期货价格预测模型,该模型采用差分进化算法对时域融合变换器(temporal fusion transformers, TFT)的参数进行智能高效的优化。TFT是一种新颖的基于注意力的深度学习模型,将高性能预测与时间动态可解释分析相结合,表现出优异的预测性能。TFT模型可以产生可解释的玉米期货价格预测结果,包括时间步长的注意力分析和输入变量的重要性排序。在实证研究中,潜在狄利克雷分配模型用来分析“中华粮网”收集的玉米新闻资讯和政策调整的内容及主题,卷积神经网络用来提取新闻资讯的潜在预测信息,可解释的实验结果表明,反映国内疫情状况的百度指数“疫...