生态工业链定价决策研究主要探讨了在不确定性需求影响下，如何通过合理的定价策略来优化生态工业链中的资源配置和产品销售。本文基于一个两阶段的生态工业链模型，考虑了副产品（即下游企业生产过程中产生的副产品作为上游企业的原材料）的库存影响，以及副产品的定价问题。在研究中，将下游企业的购买量定义为不确定性需求，而副产品的库存量则认为是确定的。根据副产品的库存量与下游企业购买量的不同情况，本文采用博弈论作为理论基础，研究了两种主要的定价决策：顺序博弈均衡（Stackelberg均衡）和合作博弈均衡（协调定价决策）。 生态工业链是一个以生态依赖性关系为纽带，形成的工业链或网络。与传统供应链不同，生态工业链具有自然界生态系统的一些属性，企业之间通过资源共享构建联盟，形成无废弃物的生态链。生态工业链中，一个企业的副产品可作为另一个企业的原材料，形成闭环的物质流动系统。在这样的体系中，上游和下游企业在构建过程中存在不同的私人利益，而且企业之间需要通过协调合作来实现整个链条的优化。 文章指出，对于运行中的生态工业链，定价策略问题非常重要，因为它直接关系到企业间合作的成败。然而，针对这一问题的研究相对较少。在已有的研究中，Wang Xiu-li分析了在构建过程中，上下游企业私人利益的不同，提出了根据利益相关者的不同需求构建生态工业链的方法。而Chen Jie则运用博弈论，分析了在绿色原材料和非绿色原材料同时出现在市场条件下的环境购买模型，并提出了一些改善环境购买的策略。尽管如此，如何在生态工业链运作阶段解决定价问题，依然是个需要更多关注的课题。 本文的研究背景是典型的两阶段生态工业链，在这一背景下，下游企业的购买量是不确定的，副产品的库存则是确定的。研究涉及了两种情境：下游购买量高于或低于副产品库存量。作者通过博弈论，研究了副产品定价的策略问题。通过顺序博弈均衡和合作博弈均衡的获得，本文提出了解决生态工业链定价问题的理论框架和方法，为生态工业链中企业之间的合作提供了有效的决策支持。 关键词包括“生态工业链”、“博弈论”、“不确定性需求”和“定价决策”，这四个关键词准确概括了本文的研究重点。生态工业链作为主题，探讨了生态依赖性关系下工业链的构建与运作；博弈论是分析企业间如何在不确定性环境中进行决策的工具；不确定性需求是影响工业链运作的一个关键因素；定价决策则是生态工业链管理的核心内容。 面向不确定需求的生态工业链定价策略研究，是将博弈论和生态工业链理论相结合，解决一个实际管理问题的尝试。通过构建模型和分析不同博弈情境下的定价均衡，作者给出了企业如何在副产品库存和下游购买量不确定性条件下进行有效定价的理论指导。这不仅丰富了生态工业链领域的理论研究，也为实际操作提供了有益参考。

基于模糊理论的城市用水量预测方法研究，刘洪波，邓特刚，用水量预测在城市供水管理中起着极其重要的作用，专家学者也对用水量预测方法进行了大量研究。预测方法的易操作性、结果的高准确

需求预测在农业、电力、旅游、零售和制造企业等许多行业都具有重要意义，它在每个企业的决策中都起着至关重要的作用。 本文以机器学习为重点，调查了需求预测的各种最新方法。 机器学习技术分为三类，即时间序列分析、基于回归的方法和监督/无监督模型。 讨论了各种机器学习技术的优缺点，并比较了它们的性能指标。 对比掩盖了LSTM有一个显着的结果，但它的计算时间比任何其他方法都要高。 未来研究的另一个领域包括基于回归的方法、混合模型和集成模型。 本研究为读者提供了机器学习领域需求预测的概念。

matlab最简单的代码BLP需求（已弃用） Jeff Gortmakers的pyblp软件包正在完成所有当前的开发。 看 （） 由克里斯·康隆（） 现在仅建议将其用于教学目的-请使用pyBLP 该软件包包含嵌套定点（NFP）方法的最新实现，该方法使用Berry Levinsohn和Pakes（1995）（BLP）的方法来估计需求。 主要功能是： 单个用户可配置文件允许非对角线随机系数，非正态随机系数等。 并行解决市场份额（逐个市场） 使用牛顿法解决市场份额的选择 使用Reynaerts的修正定点迭代法解决市场份额的选项，Varadhan，纳什（2012）。 这非常快！ （默认） 计算第二阶段加权矩阵和标准误差（需要更好的错误检查！） 可以使用knitromatlab或fmincon（强烈建议使用knitromatlab） 针对Matlab R2015a进行了优化 包装说明 该软件包包含以下文件 extract_params.m： 这是一个用户可配置文件，必须对其进行编辑，并确定传递给优化例程的正确规范。 在这里，您可以指定实用程序的随机组成部分和相应的派生类。 设置该文件的两个例子：

经济图套餐 用ggplot2制作的微观经济学/宏观经济学图 该软件包允许使用简单的功能在R中创建微观经济学或宏观经济学图表。这个软件包的灵感来自Andrew Heiss的 。 该软件包正在大力发展中。工作正在进行中。您可以通过提交问题或贡献提交拉取请求来提出建议。 去做 完成文件 价格控制（在sdcurve功能中） 允许绘图自定义功能 添加预算约束图 修复linecol参数 税收图 阴暗的生产者和消费者剩余 添加Edgeworth框 一般均衡（由伊利亚建议） 前景理论价值函数（@brshallo建议） 新古典主义的劳动力供给（由@ hilton1建议） 指数 安装 的GitHub # Install the development version from GitHub: # install.packages("devtools") devtools :: install_github(

需求预测是每个不断增长的在线业务的重要组成部分。如果没有适当的需求预测流程，几乎不可能在任何给定时间拥有适量的库存。食品配送服务必须处理大量易腐的原材料，这使得这样的公司能够准确预测每日和每周的需求变得更加重要。 这是提出这个数据集的理由 :victory_hand:！ Food demand.csv

电力需求分析 在时间序列数据集上分析房屋的电力需求。 还使用基于电力需求的 K-Means 聚类创建了电器检测系统。

Demand Forecast 行业现状分析与介绍

使用按需路由协议和数据包注入的 Ad-hoc 网络模拟。 该模拟提供数据包传递率 (PDR)、总消耗能量和节点消耗能量以及延迟。

随着货物运输系统中能耗的Swift增加，应认真考虑能源和环境问题。 通过调整货运量，向更加节能，合理的方向发展货运结构，以达到降低能耗的目的。 考虑到货运调整系统本身的特点，本文介绍了一种基于多主体的模型，该模型是根据需求响应从政府主体，运输公司主体和货物所有者主体分别构建的。 通过Netlogo进行的实验证明，货运在调节货物运输系统的能耗方面发挥了积极作用，并提出了节能建议和政策。