检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程理论与实践 2024年第12期44卷 3979-3996页

作者：张宇郭仁拥北京航空航天大学经济管理学院复杂系统分析与管理决策教育部重点实验室北京100191

针对连续时间窗的车辆共乘匹配问题,建立了一(车主)对多(乘客)模式的最优化模型.该优化模型同时以当前时间窗的共享率和旅程终点的预测需求密度为目标,刻画了旅程的即时效用和潜在效用,从而提升运营周期的总服务率和服务质量.然后提出... 详细信息

针对连续时间窗的车辆共乘匹配问题,建立了一(车主)对多(乘客)模式的最优化模型.该优化模型同时以当前时间窗的共享率和旅程终点的预测需求密度为目标,刻画了旅程的即时效用和潜在效用,从而提升运营周期的总服务率和服务质量.然后提出了一个出行需求预测算法.在算法的特征工程阶段,时间和空间索引特征被提取,并以多个时间间隔生成自序列特征数据.基于深度学习方法构建了时空自序列网络,该网络能够同时处理时空特征和序列特征,提供高精度的需求预测.最后将所提模型与算法应用于真实场景,验证了其有效性.结果表明,相比于传统模型,所建立模型的匹配方案提高了9.57%的服务率,并降低了11.54%的出行距离.与其他预测算法相比,所提出预测算法的预测结果最好,其平均绝对误差为2.84,均方误差为20.35.

关键词：车辆共乘组合优化需求预测一对多匹配深度学习

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基于替代和关联作用的多品类联合规划

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系统工程理论与实践 2025年

作者：董皓宇郝金星王君北京航空航天大学经济管理学院北京航空航天大学复杂系统分析与管理决策教育部重点实验室

多品类联合管理中商品间的替代作用和关联作用都会影响消费者的购买决策,人们亟需探索整合两者影响的多品类联合规划问题.为此,本研究旨在拓展经典外生需求模型,构建综合考虑替代和关联条件的多品类联合规划模型,提出相应参数估计和模... 详细信息

多品类联合管理中商品间的替代作用和关联作用都会影响消费者的购买决策,人们亟需探索整合两者影响的多品类联合规划问题.为此,本研究旨在拓展经典外生需求模型,构建综合考虑替代和关联条件的多品类联合规划模型,提出相应参数估计和模型求解方法,并使用国内某大型零售超市64家门店57万余条真实销售数据检验模型的预测精度和稳健性,评估规划模型对预期收入的影响.结果显示该模型对替代和关联概率求解具有准确性和稳健性,在三对典型关联品类上能够分别带来5.1%、11.1%和3.0%的收入提升.本研究所提出的基于替代和关联条件的多品类联合规划系统融合了参数估计和品类规划两阶段问题,丰富了智慧品类规划方法,为品类规划实践提供了重要决策支持.

关键词：智慧零售多品类联合规划替代作用关联作用

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基于智能卡数据的早高峰地铁通勤用户出行偏好建模与实证

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系统工程理论与实践 2023年第5期43卷 1484-1498页

作者：徐璞刘天亮四兵锋北京航空航天大学经济管理学院复杂系统分析与管理决策教育部重点实验室北京100191 北京交通大学交通运输学院北京100044

现有针对轨道交通早高峰通勤行为的建模研究没有考虑时变的时间效用偏好带来的影响,实证结果也主要源于陈述性偏好调查数据.本文在分析早高峰地铁通勤用户的时间使用决策行为的基础上,考虑常数-阶跃和常数-线性的出行效用偏好假设,建立... 详细信息

现有针对轨道交通早高峰通勤行为的建模研究没有考虑时变的时间效用偏好带来的影响,实证结果也主要源于陈述性偏好调查数据.本文在分析早高峰地铁通勤用户的时间使用决策行为的基础上,考虑常数-阶跃和常数-线性的出行效用偏好假设,建立了可以描述早高峰地铁通勤用户到达时刻离散选择行为的多项Logit、混合Logit和嵌套Logit模型,并利用北京地铁八通线土桥-四惠东通勤走廊的智能卡出行数据和列车时刻表数据进行了模型校验和参数估计.通过区分通勤用户在起点站选择乘坐最临近车次或者为了座位等待下一车次的两种乘车情形,模型可以解决直接使用智能卡的显示性偏好数据进行参数估计带来的自选择偏误问题,即用户偏好拥挤的时段出行.计量结果表明,相比常数-线性的出行效用偏好,常数-阶跃偏好下的模型拟合优度更高,且三种离散选择模型的估计结果基本是一致的,即晚到工作地的单位时间成本大于早到工作地的单位时间成本;当每平方米站立人数为5人时,单位时间的厢内拥挤成本约占单位时间出行成本的11%.最后,进一步讨论了用户通勤特征的异质性对出行效用偏好的影响.

关键词：轨道交通出行行为早高峰通勤出行偏好离散选择智能卡数据

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跨学科流动对学者学术表现的影响——以人工智能领域为例

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科学学研究 2025年

作者：郑海涛李美微胡杰赵世奎北京航空航天大学经济管理学院复杂系统分析与管理决策教育部重点实验室清华大学丘成桐数学科学中心北京航空航天大学公共管理学院

通过构建人工智能领域学者学术表现及教育背景数据库，采用非参数检验、回归模型等方法，研究多学科背景对学者学术产出的异质性影响。研究发现，多学科背景影响学者的学术表现，该影响在本科、博士阶段具体的学科上存在差异。计算机、... 详细信息

通过构建人工智能领域学者学术表现及教育背景数据库，采用非参数检验、回归模型等方法，研究多学科背景对学者学术产出的异质性影响。研究发现，多学科背景影响学者的学术表现，该影响在本科、博士阶段具体的学科上存在差异。计算机、电子信息和自动化博士在综合学术表现上没有显著差异，但在论文数等细分学术表现上存在差异，且这些博士本科学习不同学科对未来学术表现没有显著影响。理学博士相比计算机博士，综合学术表现略差，但本科学习自动化学科的理学博士相比其他本科学科的理学博士具有显著更好的学术表现。人文社科博士相比计算机博士综合学术表现略差，但本科具有非人文社科学科背景的人文社科博士比本博均是人文社科学科的学者在各个学术指标上都具有好的表现。研究结论有利用我国评估和调整跨学科教育政策，实现从人口大国向人才强国的转变。

关键词：多学科教育背景人工智能学术表现跨学科路径

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考虑消费者非一致性时间偏好的产品升级策略

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系统工程学报 2024年第5期39卷 691-705页

作者：颜迎晨秦中峰赵秋红北京航空航天大学经济管理学院北京100191 复杂系统分析与管理决策教育部重点实验室北京100191

考虑消费者对当前和未来的非一致性时间偏好,研究了企业多阶段产品升级决策问题.构建了两种产品升级策略模型,探讨了不同情形下的最优产品价格与质量及其相应利润表现,对比分析了消费者非一致性时间偏好影响下的企业最优产品升级策略.... 详细信息

考虑消费者对当前和未来的非一致性时间偏好,研究了企业多阶段产品升级决策问题.构建了两种产品升级策略模型,探讨了不同情形下的最优产品价格与质量及其相应利润表现,对比分析了消费者非一致性时间偏好影响下的企业最优产品升级策略.研究表明:消费者时间偏好的非一致性对企业产品价格与质量的影响并不单调;消费者时间偏好的非一致性会使其对后期产品升级决策产生预期偏误,且这一误估会增大企业的盈利空间;企业在消费者非一致性适中情形偏好全覆盖升级策略,较高或较低情形偏好部分覆盖升级策略;相比消费者时间偏好一致性情形,消费者时间偏好非一致性促使企业采用全覆盖升级策略的意愿增强.

关键词：产品升级消费者行为非一致性时间偏好多期产品定价产品质量创新

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空间一般均衡视角下的城市交通管理研究:现状与趋势

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交通运输系统工程与信息 2023年第3期23卷 6-19页

作者：徐淑贤刘天亮王婷缐凯黄海军马寿峰天津大学管理与经济学部天津300072 天津大学复杂管理系统实验室天津300072 北京航空航天大学经济管理学院复杂系统分析与管理决策教育部重点实验室北京100191 北京交通发展研究院北京100073

城市交通是城市社会经济活动的关键支撑,促进城市交通与土地利用的协调发展是从根源上缓解城市交通拥堵问题,优化城市空间结构及实现城市可持续发展的关键。随着城市经济社会的发展和城镇化进程的推进,以及交通系统的低碳、绿色及智能... 详细信息

城市交通是城市社会经济活动的关键支撑,促进城市交通与土地利用的协调发展是从根源上缓解城市交通拥堵问题,优化城市空间结构及实现城市可持续发展的关键。随着城市经济社会的发展和城镇化进程的推进,以及交通系统的低碳、绿色及智能发展趋势,传统侧重于城市交通供给或需求管理的单方策略已难以适应城市快速发展和居民美好生活的需要,城市交通管理需要更加聚焦职住行综合治理和供需动态平衡,实现与城市空间布局和土地利用等多层面的协调融合发展。本文以城市空间一般均衡理论为基础,围绕空间一般均衡视角下的城市交通出行行为分析、交通需求管理、交通基础设施供给以及供需耦合策略这4方面进行系统梳理,分析评述空间一般均衡视角下城市交通管理研究的理论模型、方法和问题。研究发现,现有模型不能刻画城市动态发展的过程和中国的现实,且依然聚焦在传统的交通管理研究问题。在城市更新、新国土空间规划、新交通技术与新模式及大数据等背景下,空间一般均衡视角下的城市交通管理研究存在巨大的发展空间,亟需在相关理论和方法上进行突破。未来可深入研究的方向包括:一是,分析城市发展进程中居民效用决策的影响因素,提出交通与城市融合发展下的居民效用决策理论与模型;二是,采用数据驱动和理论驱动相结合的方法,分析和管理城市活动/出行行为;三是,探究交通系统的新技术和新模式对城市空间结构和交通出行特征的影响,挖掘面向数智化时代的城市交通管理策略;四是,探究城市更新下交通引导城市空间重塑的理论与方法。

关键词：交通运输经济土地利用空间均衡理论出行行为需求管理设施供给

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高管团队的“本家关系”与企业避税

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管理评论 2023年第7期35卷 236-249页

作者：闫伟宸高思悦蔡志鹏北京航空航天大学经济管理学院北京100191 复杂系统分析与管理决策教育部重点实验室北京100191

区别于以往聚焦于正式制度的研究,本文从关系文化这种非正式制度的视角切入,实证研究了高管团队的“本家关系”(姓氏层面关系)对企业避税的影响及其作用机理。研究发现,高管团队的“本家关系”加剧了企业的避税程度。进一步发现,上述关... 详细信息

区别于以往聚焦于正式制度的研究,本文从关系文化这种非正式制度的视角切入,实证研究了高管团队的“本家关系”(姓氏层面关系)对企业避税的影响及其作用机理。研究发现,高管团队的“本家关系”加剧了企业的避税程度。进一步发现,上述关系在受到姓氏文化影响较大的企业(“本家关系”建立在“小姓氏”的基础之上和位于姓氏观念较强的区域内)中体现得更加明显。机制检验表明,高管团队的“本家关系”通过弱化内部监督机制和降低高管风险规避倾向作用于企业避税。本文不仅在理论上丰富了关系文化的经济后果和避税影响因素的相关研究,在实践上还对改善公司治理结构和加强政府的税收监管工作等方面具有启示和借鉴意义。

关键词：企业避税姓氏关系高管团队内部监督风险偏好

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共享停车系统的泊位供给与运营成本优化研究

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系统工程理论与实践 2023年第9期43卷 2685-2700页

作者：王鹏飞王景鹏刘鹏刘泽慧燕山大学河北省土木工程绿色建造与智能运维重点实验室秦皇岛066004 河北科技师范学院秦皇岛市交通系统智能分析与决策重点实验室秦皇岛066004 山东大学管理学院济南250100 北京航空航天大学经济管理学院复杂系统分析与管理决策教育部重点实验室北京100191

为增强共享停车政策的实施效果,在用户停车需求不确定与网联自动驾驶车辆渗透的背景下,以共享停车系统效益期望值最大化为目标,对其泊位供给数量与运营成本进行了协同优化.本文解析了最优泊位数量和运营成本,揭示了共享停车政策的执行... 详细信息

为增强共享停车政策的实施效果,在用户停车需求不确定与网联自动驾驶车辆渗透的背景下,以共享停车系统效益期望值最大化为目标,对其泊位供给数量与运营成本进行了协同优化.本文解析了最优泊位数量和运营成本,揭示了共享停车政策的执行条件和最优运营成本的存在条件.研究发现:首先,构建的共享停车系统效益期望值最大化模型存在唯一的最优泊位数量和最优运营成本;其次,共享停车系统收益量大于其损耗量(一般损耗量和管理损耗量之和)是共享停车政策执行的先决条件;再次,用户对共享泊位需求量最大值上限超过其阈值是最优运营成本存在的必要条件;最后,一定条件下存在网联自动驾驶车辆的渗透率临界值,当渗透率小于(大于)该临界值时,共享泊位需求量最大值上限的阈值随着渗透率的上升而提高(降低).

关键词：城市交通共享停车需求不确定性最优泊位数量最优运营成本网联自动驾驶车辆

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高铁沿线突发事件特征分析及防控对策研究

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中国安全科学学报 2023年第S01期33卷 174-179页

作者：王猛孙乐孙震党志源邓修权国家铁路局安全技术中心北京100160 北京航空航天大学经济管理学院复杂系统分析与管理决策教育部重点实验室北京100191

为探究高速铁路沿线突发事件特征,提出相应的防控对策,采用类比分析法、案例分析法、分类分析法,研究国内外典型的高速铁路沿线突发事件;采用鱼骨图分析法研究3类典型高速铁路沿线非法施工突发事件;归纳总结出高速铁路沿线突发事件发生... 详细信息

为探究高速铁路沿线突发事件特征,提出相应的防控对策,采用类比分析法、案例分析法、分类分析法,研究国内外典型的高速铁路沿线突发事件;采用鱼骨图分析法研究3类典型高速铁路沿线非法施工突发事件;归纳总结出高速铁路沿线突发事件发生原因,包括自然因素、异物侵限、人为因素和动物因素等4类,得到高速铁路沿线非法施工鱼骨图致因分析图和根因分析表。研究结果表明:高速铁路沿线突发事件具有突发性、多因素耦合性、反复性、社会性、防范难度较大等特征;结合以上特征,应从强化安全宣传教育、加强技术研发与应用、统筹路地规划3个方面保障高速铁路运营安全。

关键词：高铁沿线案例分析法鱼骨图分析法突发事件特征防控对策

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自加权的缩放单形表示子空间聚类算法

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：刘正闫王惠文赵青北京航空航天大学经济管理学院城市运行应急保障模拟技术北京市重点实验室复杂系统分析与管理决策教育部重点实验室北京科技大学数理学院

子空间聚类可将高维数据划分到不同的低维子空间中，具有广泛的应用场景，但已有的大部分子空间聚类算法通常假定不同变量在聚类过程中的作用是相同的，这在实际应用中可能并不适用。基于此，提出了一种自加权的缩放单形表示子空间聚类... 详细信息

子空间聚类可将高维数据划分到不同的低维子空间中，具有广泛的应用场景，但已有的大部分子空间聚类算法通常假定不同变量在聚类过程中的作用是相同的，这在实际应用中可能并不适用。基于此，提出了一种自加权的缩放单形表示子空间聚类算法，根据不同变量的重要程度为每个变量学习相应的权重，并通过自表示方法对加权后的数据进行重构。利用缩放单形表示得到更加可靠的系数矩阵，同时引入关于权重的正则化项来调节变量权重稀疏度。将上述过程纳入到统一的模型框架中，使用增广拉格朗日乘子法进行优化求解，进一步实施谱聚类方法完成聚类任务。在真实数据集上的实验结果表明：与已有聚类算法相比，所提算法具有较好的聚类性能。

关键词：子空间聚类缩放单形表示变量加权系数矩阵亲和力矩阵

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