供需网

摘要： 随着“大数据”时代的到来,供需关系的形态由链式结构发展为网状结构,其中打破信息壁垒、降低信息透明度是提升产业互联供需网运行效率的重要手段。如何有效评估产业互联供需网信息协同的现状成了探究的重点。以新能源汽车产业为例,运用结构熵模型,对比分析传统供应链信息协同模式和产业互联供需网信息协同模式的有序度。研究发现,产业互联供需网协同信息网络的有序度更优,搭建信息共享平台可以减少信息传输中的最短路径距离,大幅度提升质量熵,解决供需关系各企业信息不平衡等问题,降低运营成本。

摘要： 原料药产业互联供需网是数字经济时代背景下互联网技术与原料药产业深度融合的新模式.针对BBV模型真实刻画原料药产业互联供需网演化过程所存在的局限性,在分析网络结构及演化规律的基础上,取节点强度、资源匹配度和技术创新性作为择优连接指标,构建基于改进BB V模型的原料药产业互联供需网演化模型.通过模拟网络动态演化过程,得出如下结论:原料药产业互联供需网的度分布近似符合幂律分布,具有小世界特征,模型相关参数对度分布有一定影响.该研究工作为原料药上下游企业真实构建产业互联供需网提供了理论依据,对现实中保护关键企业节点、稳定供需关系、防范突发失效风险、探测风险传播路径有一定的参考价值.

摘要： 产业互联网是新兴信息技术与产业融合的产物,为了深入了解产业互联网的演化规律,文章以供需网为研究视角,分析了产业互联"智造"供需网的演化动因,并在BA模型的基础上构建了节点资源独特性的两阶段产业互联"智造"供需网演化模型,考虑网络规模非线性增长的同时还考虑了网络内部连边的增加,最后通过Matlab软件对构建的产业互联"智造"供需网演化模型进行仿真,仿真结果说明了文章构建的演化模型生成的网络具有无标度和小世界特性.

摘要： 利用热力学熵理论及耗散结构理论揭示了组织管理的本质,分析多功能开放型企业供需网系统的耗散结构特征,建立供需网系统的熵流模型,给出多功能开放型企业供需网管理绩效的熵评价方法.该方法不仅能够对企业的绩效进行诊断,而且能够对企业的绩效进行预测,有效地克服了传统绩效评价方法对未来预警不足的问题.

摘要： 经济全球化以及市场开放化程度的加深,凸显出多功能开放型企业供需网企业间良好的合作关系的重要性.通过构建复杂市场环境下两供需网博弈主体间的动态合作行为博弈演化模型,分析其在合作过程中的动态博弈行为,推导出在不同的约束条件下,供需网企业策略选择的稳定演化策略趋于不同状态.研究发现:降低合作风险,减小企业合作成本,增大企业减收益系数有利于企业与企业之间建立合作关系,达成合作共识.根据研究结果,本文建议:采用契约治理和动态合同的合作方式,提高信任共识,建立知识外溢氛围,合理确定企业收益分配模式和分配比例等措施,可以有效促进企业行为向着合作的方向进行演化.

摘要： 为解决传统食品追溯系统信息难以共享和企业参与积极性不高等难点和弊端,促进海洋水产品的政府监管、信息追溯和查询、企业的自我监督以及市场销售和合作,文章基于食品供需网理念,构建第三方集成化海洋水产品供需追溯信息管理平台.该平台具有信息多样性、信息共享性、管理独立性和服务集成性的特点,采用面向服务的架构中的Web服务技术,提供海洋水产品供需信息管理、海洋水产品追溯信息管理、人才信息管理和用户管理以及各类辅助服务功能,可使海洋水产品供需网中的生产商、分销商和消费者等快速获取相关信息,实现数据信息的交互和共享.

摘要： 传统企业间合作博弈问题的研究大都是基于合作策略和不合作策略两种情形展开,而与传统研究不同,本文在此基础上将企业间不合作策略细分为竞争策略和中立策略.以多功能开放型供需网企业为研究对象,运用演化博弈理论分析方法,通过构建供需网企业合作演化博弈模型,进而分析供需网企业合作过程中策略的选择以及博弈演化路径问题.研究结果表明:在长期的演化博弈过程中,企业策略的选择情形出现不稳定现象,即出现完全合作、完全不合作或者一方合作而另一方选择不合作策略的多种状态,其演化路径最终稳定于何种情形与模型的支付矩阵和初始参数设置有关.

摘要： 本文以家电产品为例,借鉴供需网理念,建立一种从逆向物流发起者、逆向物流的物流渠道、逆向物流接受者多角色参与的逆向物流联合协作模式,以弥补电子商务下逆向物流分散模式的弊端,提高效率,充分整合电子商务下逆向物流相关方的可用资源,降低社会总成本.

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摘要： 基于改进Logistic模型,以节点企业的知识存量指标为量化分析指数,分析供需网企业知识协同创新的动态演化过程.通过对供需网中合作体企业与其成员企业之间的知识协同创新,以及合作体成员企业之间的知识协同创新建模仿真研究,定义企业创新驱动水平,并得出企业创新驱动水平是否相当是维持供需网企业知识协同创新能否高效益持续稳定发展的必要条件,创新驱动水平较低的企业可以通过“阶梯式”的方式实现自身创新驱动水平的螺旋式稳定提升.

摘要： 当前,企业不仅面对国际化以及用户需求多样化的市场,而且客户同时又要求产品的价格低和交货及时.这将需要企业进行相应的经营管理和生产方式上的变革.为此,本文将多功能开放型企业供需网和大批量定制结合起来研究,尤其是进行结合基础上的方法与技术的研究以推动此种变革.其中的多功能开放型企业供需网主要涉及企业经营管理的哲理与模式的变革,而大批量定制则强调一种既能满足个性需求又能低成本、高质量地快速生产产品的哲理和生产方式.

摘要： 为快速适应多功能供需的需求变化,支持供需网系统重组,在分析供需网特征的基础上,围绕供需流,构建共性的系统功能模块,并把模块分解为构成对象,实现操作代码,通过对分解体进行"积件"化处理,开辟了企业管理系统复用的新道路,可以作为参考系统移植为其他企业系统,也可根据特定需求,修改现有的系统以满足新的需要,实现系统与环境同步.为企业的动态供需提供有效的支持.

摘要： 从正逆向物流存在的协同问题出发,在现有Agent协同理论研究的基础上,结合供需网思想,提出了适合正逆向物流的SDN-Agent协同模型,将整个合作网络看作资源池,采用Agent处理功能网络的任务迁移模式代替大量的数据迁移模式.在遇到复杂不确定性任务时,基于SDN-Agent动态适应性,通过资源池理念来实现正向物流与逆向物流资源的协调,并针对各SDN-Agent的任务给出了实例说明.

摘要： 当前,部分企业存在运作物流系统的成本较高或者运作效率较低等现象,这主要原因是企业没有准确地找出自身物流系统的变量,由此,导致无法控制物流系统的性能。在回顾了当前国内外解决物流系统的一些代表性文献基础上,通过分析基于采购、制造、分销和逆向物流四个流程的物流系统变量,进一步清楚地描述物流系统所涉及变量和各变量的内涵。企业可用根据文中提及的变量来确认自身物流系统的变量,从而通过控制这些物流系统变量来提高物流运作效率。

摘要： 当前,部分企业存在运作物流系统的成本较高或者运作效率较低等现象,这主要原因是企业没有准确地找出自身物流系统的变量,由此,导致无法控制物流系统的性能。在回顾了当前国内外解决物流系统的一些代表性文献基础上,通过分析基于采购、制造、分销和逆向物流四个流程的物流系统变量,进一步清楚地描述物流系统所涉及变量和各变量的内涵。企业可用根据文中提及的变量来确认自身物流系统的变量,从而通过控制这些物流系统变量来提高物流运作效率。

摘要： 当前,部分企业存在运作物流系统的成本较高或者运作效率较低等现象,这主要原因是企业没有准确地找出自身物流系统的变量,由此,导致无法控制物流系统的性能。在回顾了当前国内外解决物流系统的一些代表性文献基础上,通过分析基于采购、制造、分销和逆向物流四个流程的物流系统变量,进一步清楚地描述物流系统所涉及变量和各变量的内涵。企业可用根据文中提及的变量来确认自身物流系统的变量,从而通过控制这些物流系统变量来提高物流运作效率。

摘要： 当前,部分企业存在运作物流系统的成本较高或者运作效率较低等现象,这主要原因是企业没有准确地找出自身物流系统的变量,由此,导致无法控制物流系统的性能。在回顾了当前国内外解决物流系统的一些代表性文献基础上,通过分析基于采购、制造、分销和逆向物流四个流程的物流系统变量,进一步清楚地描述物流系统所涉及变量和各变量的内涵。企业可用根据文中提及的变量来确认自身物流系统的变量,从而通过控制这些物流系统变量来提高物流运作效率。

摘要： 复杂系统具有复杂性和非线性等特征,所以不能从正常思维角度去寻找某种求解复杂系统的方法,应该从反常思维角度探求求解复杂系统方法。近几年来,对分析复杂系统方法的研究很活跃.针对这种情形,从层次理论角度,表述IDEF0方法,IDEF0方法实际上是按照粒度由大到小思维,来分解复杂系统；在实施复杂系统时,则按照粒度由小到大来进行。最后,将基于层次理论的IDEF0方法应用于分析物流信息化复杂系统,来说明这一方法应用过程及特点。

摘要： 复杂系统具有复杂性和非线性等特征,所以不能从正常思维角度去寻找某种求解复杂系统的方法,应该从反常思维角度探求求解复杂系统方法。近几年来,对分析复杂系统方法的研究很活跃.针对这种情形,从层次理论角度,表述IDEF0方法,IDEF0方法实际上是按照粒度由大到小思维,来分解复杂系统；在实施复杂系统时,则按照粒度由小到大来进行。最后,将基于层次理论的IDEF0方法应用于分析物流信息化复杂系统,来说明这一方法应用过程及特点。

摘要： 复杂系统具有复杂性和非线性等特征,所以不能从正常思维角度去寻找某种求解复杂系统的方法,应该从反常思维角度探求求解复杂系统方法。近几年来,对分析复杂系统方法的研究很活跃.针对这种情形,从层次理论角度,表述IDEF0方法,IDEF0方法实际上是按照粒度由大到小思维,来分解复杂系统；在实施复杂系统时,则按照粒度由小到大来进行。最后,将基于层次理论的IDEF0方法应用于分析物流信息化复杂系统,来说明这一方法应用过程及特点。

摘要： 本发明公开了一种支撑电力供需互动的电力网与信息网融合方法、设备及存储介质，包括实现物理电力系统需求侧用电终端设备与承载互动业务的信息系统的互联互通、用户参与电网供需互动的信息交互及基于云模型理论对用电设备的运行状态进行优化控制，该方法、设备及存储介质能够实现电力供需双方的信息互通，同时能够实现对用电设备状态的优化控制。

摘要： 本发明提供了一种基于多租户的网约车供需差预测方法及装置，其中，基于多租户的网约车供需差预测方法包括：获取目标区域内的订单数据、司机位置数据和司机状态数据；对所述订单数据、司机位置数据和司机状态数据进行订单及可用运力预测，得到订单预测结果和可用运力预测结果；基于所述订单预测结果和可用运力预测结果，确定所述目标区域的供需差预测结果。本发明通过对目标区域内的数据进行处理，得到订单预测结果和可用运力预测结果，进而得到目标区域内的供需差预测结果，在保证数据真实和快速更新的情况下，进一步保证了预测模型的准确性，进而大幅提高供需差预测判断的准确性和高效性。

摘要： 本发明公开电力系统调度领域中的一种用于平衡电力供需关系的互动化微网调度方法。包括：拟合日前负荷预测曲线、日前风电/光电预测曲线和发电曲线，并根据拟合曲线制定日前预测电价；对日前曲线进行时前修正；根据时前修正曲线发布修正电价；采集和监测状态参量；将采集和监测到的状态参量输入多目标调度策略，进行最小成本的多目标非线性规划；人工决策；校验供需平衡以及潮流分布和重复下一时段调度控制。本发明考虑了多维度错峰资源和多维度成本效益，能够解决电力供需平衡可调度资源单一的问题，同时优化其经济效益和节能减排效益。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的网约车供需预测方法，首先通过网约车出行数据中订单信息、天气信息、交通拥堵信息和区域标识信息进行分析和预处理，然后分析模型结构并构建只有一个门结构的网络模型MC‑LSTM(Minimal Coupled Long Short Term Memory，简称MC‑LSTM)，并利用影响网约车供需预测的数据特征设计数据集，完成网约车供需预测模型的设计。实现了对目标城市各区域未来10分钟网约车供需差额值的预测，更好的调配车辆资源。

摘要： 一种神经网络的网约车供需预测方法，通过采集各类网约车出行数据，并利用卷积神经网络来提取特征和降维，再将提取到的特征图谱输入到门控循环神经网络中来进行网约车供需预测，在训练过程中对模型进行调整，最后通过调整后的模型对网约车供需差额进行预测。本发明的方法可以对网约车供需差额数据进行更深入的挖掘分析，因此在对网约车供需预测时更为精确，性能更好。

摘要： 本发明公开了一种支撑电力供需互动的电力网与信息网融合方法、设备及存储介质，包括实现物理电力系统需求侧用电终端设备与承载互动业务的信息系统的互联互通、用户参与电网供需互动的信息交互及基于云模型理论对用电设备的运行状态进行优化控制，该方法、设备及存储介质能够实现电力供需双方的信息互通，同时能够实现对用电设备状态的优化控制。

摘要： 本申请提出了一种面向电力物联网的通信网与配电网供需互动方法，涉及电力调度技术领域，其中，该方法包括：基于微电网基本负荷生成电力负荷曲线；设定可调控的基站发射功率；根据电力负荷曲线与基站发射功率的上下限，综合考虑配电网组成部分，得到需求侧资源调度策略。计及通信基站的多类型需求响应资源可与主网双向互动，微电网调度层能够对需求响应资源进行控制，起到降低电费、削峰填谷的作用，因此采用上述方案的本申请有效提升配网安全经济运行。

摘要： 本发明公开了一种考虑周期性供需平衡的源网荷储容量规划方法及系统，旨在解决现有技术中没有考虑主动负荷与储能的之间以小时、天为周期的区域电力电量平衡，以及考虑源网荷储区域整体收益的程度较小的问题。根据风电场时序出力序列、光伏电站的时序出力序列、主动负荷运行方式、年度区域内被动负荷时序序列和储能运行方式，对电源、储能、负荷组合进行生产模拟，再结合生产模拟结果及约束条件，获取源网荷储区域的日级收益，最后将所有的区域日级收益并选取最大收益对应的容量组合方案，实现源网荷储容量规划。本发明考虑了短期以及中期的区域电力电量平衡，将主动负荷作为电力电量平衡的变量，填补了源网荷储一体化区域相关规划方法的空白。

摘要： 本申请公开了一种网约车供需信息输出方法，属于计算机技术领域，有助于提升输出的网约车供需信息的准确性。所述方法包括：确定在目标时域内目标空间区域包含的各时空片，并根据各所述时空片的历史网约车数据，确定各所述时空片匹配的预设网约车需求指标的取值和预设网约车供给指标的取值；根据各所述时空片匹配的预设网约车需求指标的取值和预设网约车供给指标的取值，分别确定在目标时域内目标空间区域匹配的供需倾向指数、供需失衡程度指数，以及供需失衡范围指数；根据所述供需倾向指数、所述供需失衡程度指数，以及所述供需失衡范围指数，输出在所述目标时域内所述目标空间区域的网约车供需信息。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的网约车供需预测方法，首先通过网约车出行数据中订单信息、天气信息、交通拥堵信息和区域标识信息进行分析和预处理，然后分析模型结构并构建只有一个门结构的网络模型MC‑LSTM(Minimal Coupled Long Short Term Memory，简称MC‑LSTM)，并利用影响网约车供需预测的数据特征设计数据集，完成网约车供需预测模型的设计。实现了对目标城市各区域未来10分钟网约车供需差额值的预测，更好的调配车辆资源。