简介:分析和研究消费者对再制造产品的认知程度及购买行为将有助于生产者进行决策。本研究通过在校大学生关于再制造产品的实际调查数据,运用描述性统计分析和Logistic计量模型分析,深入研究了大学生消费者对再制造产品的认知程度及其购买行为,并分别从消费者和产品两个角度对影响消费者购买行为的因素进行了研究,得出相关结论并提出了相关建议。
简介:ANOTEONVECTORVALUEDANALYTICFUNCTIONS¥ZHANGHAITAO(DepartmentofMathematics,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027)Abstract:Analyticf...
简介:目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。