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基于小样本学习的图像分类技术综述 被引量:92
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作者 刘颖 雷研博 +3 位作者 范九伦 王富平 公衍超 田奇 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期297-315,共19页
图像分类的应用场景非常广泛,很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型,利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题.本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述,根据不同的建模方式,将现有算法分为卷积神经网络模... 图像分类的应用场景非常广泛,很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型,利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题.本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述,根据不同的建模方式,将现有算法分为卷积神经网络模型和图神经网络模型两大类,其中基于卷积神经网络模型的算法包括四种学习范式:迁移学习、元学习、对偶学习和贝叶斯学习;基于图神经网络模型的算法原本适用于非欧几里得结构数据,但有部分学者将其应用于解决小样本下欧几里得数据的图像分类任务,有关的研究成果目前相对较少.此外,本文汇总了现有文献中出现的数据集并通过实验结果对现有算法的性能进行了比较.最后,讨论了小样本图像分类技术的难点及未来研究趋势. 展开更多
关键词 迁移学习 元学习 对偶学习 贝叶斯学习 图神经网络
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基于贝叶斯网络工具箱的贝叶斯学习和推理 被引量:24
2
作者 蒋望东 林士敏 《信息技术》 2007年第2期5-8,31,共5页
采用MATLAB语言编制的贝叶斯网络工具箱(Bayesian Networks Toolbox,BNT)可实现贝叶斯网络结构学习、参数学习、推理和构建贝叶斯分类器,此工具箱在贝叶斯学习编程方面非常灵活。介绍了用贝叶斯网络工具箱解决贝叶斯学习和推理问题,并... 采用MATLAB语言编制的贝叶斯网络工具箱(Bayesian Networks Toolbox,BNT)可实现贝叶斯网络结构学习、参数学习、推理和构建贝叶斯分类器,此工具箱在贝叶斯学习编程方面非常灵活。介绍了用贝叶斯网络工具箱解决贝叶斯学习和推理问题,并给出了两个实例。 展开更多
关键词 贝叶斯学习 贝叶斯网络工具箱 贝叶斯推理
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基于RMM和贝叶斯学习的城市交通多智能体系统 被引量:16
3
作者 欧海涛 张卫东 许晓鸣 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期291-295,共5页
提出一种基于递归建模方法 (RMM)的多智能体协调方法 ,使智能体在分布式环境下对其它智能体的决策建模选择合理的行动。对 RMM中的信念更新采用贝叶斯学习方法 ,使智能体可以确定其它智能体的准确模型并实时更新信息。在城市交通控制领... 提出一种基于递归建模方法 (RMM)的多智能体协调方法 ,使智能体在分布式环境下对其它智能体的决策建模选择合理的行动。对 RMM中的信念更新采用贝叶斯学习方法 ,使智能体可以确定其它智能体的准确模型并实时更新信息。在城市交通控制领域建立多智能体交通控制系统 ,仿真结果表明了该方法的有效性 ,对实现智能交通系统具有重要意义。 展开更多
关键词 城市交通控制 递归建模方法 贝叶斯学习 多智能体系统 RMM
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行为视角下的疫情分析:成因、影响与对策综述 被引量:17
4
作者 刘玉珍 王陈豪 《金融研究》 CSSCI 北大核心 2020年第6期1-19,共19页
本文从流行性传染病特征和医学传染病模型出发,对影响疫情的非理性因素、疫情的直接与间接结果进行文献综述,分析极端事件中的反应不足与过度反应。在成因上,本文梳理了不完全信息贝叶斯学习和显著性理论等决策行为假说,来理解人们行为... 本文从流行性传染病特征和医学传染病模型出发,对影响疫情的非理性因素、疫情的直接与间接结果进行文献综述,分析极端事件中的反应不足与过度反应。在成因上,本文梳理了不完全信息贝叶斯学习和显著性理论等决策行为假说,来理解人们行为背后的信息处理机制和情感作用渠道。在结果上,疫情及有关政策对经济金融活动的直接影响尚缺准确评估,恐慌情绪与羊群行为、社会信任危机、风险态度转变及异质性信念等疫情间接结果也有待深入研究。最后,本文基于已有文献和疫情行为分析,对未来学术研究及政策管理提供思路和建议。 展开更多
关键词 流行性传染病 SEIR模型 贝叶斯学习 显著性理论
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基于组稀疏贝叶斯逻辑回归运动想象脑电信号分类模型的通道选择与分类新算法 被引量:16
5
作者 张绍荣 朱志斌 +2 位作者 冯宝 余天佑 李智 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期179-191,共13页
针对脑电信号的通道选择和分类问题,提出了基于组稀疏贝叶斯逻辑回归(gsBLR)的运动想象脑电信号分类模型,同时进行通道选择和分类。首先,对多通道信号进行空间滤波和带通滤波,降低容积传导效应的影响;其次,对每个通道的信号提取具有判... 针对脑电信号的通道选择和分类问题,提出了基于组稀疏贝叶斯逻辑回归(gsBLR)的运动想象脑电信号分类模型,同时进行通道选择和分类。首先,对多通道信号进行空间滤波和带通滤波,降低容积传导效应的影响;其次,对每个通道的信号提取具有判别信息的时域、频域以及时频域特征,并进行特征融合;最后,使用gsBLR方法进行通道选择和分类,在贝叶斯学习框架下模型参数可自动从训练数据中估计得到,避免了繁琐而耗时的交叉验证过程。在两个公开的脑机接口(BCI)竞赛数据集和自采集数据集上进行了实验验证,分别获得了81.63%、84.97%和76.47%的最高平均分类准确率;相比其他方法,所提出的方法具有较好的分类准确率和较少的通道数,同时所选通道与神经生理背景更加吻合。 展开更多
关键词 运动想象脑电 脑机接口 组稀疏 贝叶斯学习 逻辑回归 通道选择
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基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计 被引量:14
6
作者 兰浦哲 韩冬 +2 位作者 徐潇源 严正 刘旭涛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第20期18-28,共11页
伴随着中国国家能源革命战略与电力体制改革的发展,综合能源系统作为综合各能源属性的新型能源发展形态逐步兴起,最大限度提升了能源利用效率。然而,综合能源系统存在量测数据冗余度低、量测设备的量测误差较大以及电网与气网量测设备... 伴随着中国国家能源革命战略与电力体制改革的发展,综合能源系统作为综合各能源属性的新型能源发展形态逐步兴起,最大限度提升了能源利用效率。然而,综合能源系统存在量测数据冗余度低、量测设备的量测误差较大以及电网与气网量测设备的数据采集单位时间标尺不统一的问题,对电-气耦合的综合能源系统状态估计问题提出严峻挑战。考虑到数据驱动方法具有高度的可移植性与对不同信息提炼归纳的能力,建立了一种基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计模型。采用贝叶斯学习获取量测量的概率统计特征,利用蒙特卡洛采样生成完备量测数据,通过电-气耦合综合能源系统潮流检验所生成数据的合理性,从而得到长短期记忆深度学习网络的训练样本集合。采用均方根误差的评判标准对长短期记忆深度学习网络进行训练,有效提升了电-气耦合综合能源系统状态估计的精度。与经典模型驱动的状态估计方法比较,算例仿真验证了所提数据驱动状态估计方法的有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 贝叶斯学习 长短期记忆深度学习网络 综合能源系统 状态估计
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过度自信对金融资产短期价格行为的影响分析 被引量:11
7
作者 李平 曾勇 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期39-43,共5页
 从交易者过度自信的角度分析了不完全理性交易行为对金融资产短期价格行为的影响并建立了相应的数学模型.分析表明:金融市场上即便信息是对称的,但若存在较大比例的不完全理性交易者,那么金融资产的短期价格变化过程与交易者完全理性...  从交易者过度自信的角度分析了不完全理性交易行为对金融资产短期价格行为的影响并建立了相应的数学模型.分析表明:金融市场上即便信息是对称的,但若存在较大比例的不完全理性交易者,那么金融资产的短期价格变化过程与交易者完全理性情形下的短期价格行为有显著差异;存在过度自信交易行为情形下的金融资产短期价格显著高于资产的内在价值.此外,由于存在"有限套利"现象,因不完全理性交易行为引致的短期价格偏差可能得不到迅速纠正. 展开更多
关键词 过度自信 理性预期 短期价格 贝叶斯学习 有限套利
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风险投资中激励契约设计与学习机制研究 被引量:14
8
作者 陈庭强 肖斌卿 +1 位作者 王冀宁 李心丹 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2017年第5期1123-1135,共13页
控制权转移激励是委托代理激励契约的重要元素,但目前对动态学习机制下委托代理激励契约机制设计还缺乏深入研究.本文在现有研究基础上,考虑到风险项目收益风险与职业经理人道德风险之间交互作用,融合控制权转移激励和职业经理人风险规... 控制权转移激励是委托代理激励契约的重要元素,但目前对动态学习机制下委托代理激励契约机制设计还缺乏深入研究.本文在现有研究基础上,考虑到风险项目收益风险与职业经理人道德风险之间交互作用,融合控制权转移激励和职业经理人风险规避行为,建立了包含资本和风险规避型职业经理人劳动投入的委托代理激励契约的两阶段优化与学习模型,探究风险投资者的学习机制及其影响因素,挖掘控制权转移激励、风险规避型职业经理人道德风险行为及项目收益风险之间的相互影响机制.研究发现了风险投资者学习效应下控制权转移激励与项目收益风险正相关关系和规模报酬效应.此外,通过计算实验也发现了在职消费及风险项目战略收益对风险规避型职业经理人劳动效用具有显著的增强效应,而风险项目战略收益仅对风险投资者投资收益具有显著的增强效应.将控制权转移激励、风险规避型职业经理人道德风险及项目收益风险融合到风险投资委托代理契约设计中具有较强的理论价值,同时对风险投资者和职业经理人来说都有一定的借鉴和参考意义. 展开更多
关键词 风险激励 最优契约 控制权转移 贝叶斯学习 在职消费 非货币性收益
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参数不确定性下资产配置的动态均值-方差模型 被引量:13
9
作者 李仲飞 袁子甲 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2010年第12期1-9,共9页
现有关于资产配置的动态均值-方差模型的研究均假设投资者准确知道与资产收益率相关的参数,从而忽略了参数不确定性对投资决策的影响.本文研究引入参数不确定性和贝叶斯学习时的动态均值-方差模型,使用鞅方法求解得出最优投资策略的解... 现有关于资产配置的动态均值-方差模型的研究均假设投资者准确知道与资产收益率相关的参数,从而忽略了参数不确定性对投资决策的影响.本文研究引入参数不确定性和贝叶斯学习时的动态均值-方差模型,使用鞅方法求解得出最优投资策略的解析表达式,并导出了均值-方差有效边界.在此基础上,利用中国证券市场的实际数据进行了实证分析,结果表明参数不确定性对最优投资策略以及投资效果有较大的影响. 展开更多
关键词 参数不确定性 均值-方差模型 动态投资组合选择 贝叶斯学习 有效边界
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社交网络信息对出行时刻选择行为的影响 被引量:12
10
作者 张兆泽 黄海军 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期22-28,共7页
随着社交媒体和基于定位的智能手机普及,人们可以通过社交平台获得其他人的出行经验,同时与别人分享自己的出行信息.这种媒体形式为人们提供了新的出行参考途径.显然,信息的准确与否,对人们的行为和交通系统性能会造成影响.本文使用贝... 随着社交媒体和基于定位的智能手机普及,人们可以通过社交平台获得其他人的出行经验,同时与别人分享自己的出行信息.这种媒体形式为人们提供了新的出行参考途径.显然,信息的准确与否,对人们的行为和交通系统性能会造成影响.本文使用贝叶斯学习更新机制描述人们的动态学习行为,建立出发时刻选择的Agent-based模拟模型,比较准确社交信息、不准确社交信息和没有社交信息对交通系统的影响.数值结果表明,本文所建立的模型可以刻画出行者的行为特征,并反映信息对交通系统的影响. 展开更多
关键词 城市交通 贝叶斯学习 出发时刻选择 瓶颈模型 社交网络信息
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基于学习行为的动态资产组合选择 被引量:10
11
作者 孟卫东 何朝林 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期38-46,共9页
在不完全信息下,研究了风险资产收益前两阶矩的参数不确定性对动态资产组合选择的影响.在连续时间下假设资产的价格服从随机扩散过程,引入参数不确定性,利用随机动态规划方法推导出风险资产最优配置的封闭解,使投资者的终期财富期望幂... 在不完全信息下,研究了风险资产收益前两阶矩的参数不确定性对动态资产组合选择的影响.在连续时间下假设资产的价格服从随机扩散过程,引入参数不确定性,利用随机动态规划方法推导出风险资产最优配置的封闭解,使投资者的终期财富期望幂效用最大;在离散时间下假设风险资产的连续复合月收益率服从独立同分布的正态分布,通过贝叶斯学习准则,以上证综合指数不同区间段的两个样本做实证研究.研究表明,当投资者的风险规避程度大于(小于)对数效用时,参数不确定性将导致负(正)的投资期效应;当投资者在估计过程中运用较多的历史数据、或者风险规避程度增加时,参数不确定性的影响将减弱;收益一阶矩的不确定性影响较其二阶矩强.研究突出了参数不确定性在动态资产组合选择过程中的重要性. 展开更多
关键词 期望效用 参数不确定性 贝叶斯学习 动态资产组合
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多智能体代理下电力双边谈判中的模糊贝叶斯学习模型 被引量:9
12
作者 谭忠富 李莉 +2 位作者 王建军 姜海洋 王成文 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期106-113,共8页
在基于多智能体(multi-Agent)代理技术的电力双边谈判中,提高Agent的环境自调节能力对提高谈判效率有着重要意义。该文通过将贝叶斯学习模型引入到基于Agent环境下的电力双边谈判中来赋予Agent学习的能力,使其能够根据动态环境调整自我... 在基于多智能体(multi-Agent)代理技术的电力双边谈判中,提高Agent的环境自调节能力对提高谈判效率有着重要意义。该文通过将贝叶斯学习模型引入到基于Agent环境下的电力双边谈判中来赋予Agent学习的能力,使其能够根据动态环境调整自我认识,从而达到提高谈判效率的目的。与此同时,考虑到谈判环境的模糊不确定性,分别运用模糊集和模糊概率理论构建Agent的模糊贝叶斯学习模型,并给出在这种环境下Agent的点报价策略和区间报价策略。最后结合算例证明,谈判双方在都采取模糊贝叶斯学习情况下的谈判效率要比一方或双方都不采取贝叶斯学习情况下的谈判效率要高,而双方采取区间报价策略能有效缩减谈判时间,为决策者提供了更有弹性的决策空间。 展开更多
关键词 双边谈判 贝叶斯学习 模糊集 模糊概率 点报价策略 区间报价策略
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电力用户从发电商购电定价的双边贝叶斯动态博弈学习模型 被引量:9
13
作者 谭忠富 柏慧 +1 位作者 李莉 严菲 《华东电力》 北大核心 2009年第3期384-388,共5页
电力用户从发电商直接购电是打破电力垄断经营过程的前奏。采用序贯博弈理论设计二者的交易机制,引入贝叶斯学习模型以提高发电商和用户的学习能力。通过发电商与电力用户的多轮报价,彼此逐轮更新对对方保留价格的认识,以更精确的预期... 电力用户从发电商直接购电是打破电力垄断经营过程的前奏。采用序贯博弈理论设计二者的交易机制,引入贝叶斯学习模型以提高发电商和用户的学习能力。通过发电商与电力用户的多轮报价,彼此逐轮更新对对方保留价格的认识,以更精确的预期修正报价,改进自身博弈效用,提高双方博弈过程的效率。算例表明发电商和大用户采用贝叶斯学习模型进行博弈具有有效性。 展开更多
关键词 电力市场 序贯博弈 贝叶斯动态博弈学习模型
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参数不确定性和效用最大化下的动态投资组合选择 被引量:9
14
作者 袁子甲 李仲飞 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2010年第5期1-6,共6页
标准投资组合选择理论假设投资者准确地知道与资产收益率相关的各种参数(例如均值和方差),忽视了参数不确定性引致的估计风险给投资决策带来的影响。本文研究引入参数不确定和学习时的连续时间动态投资组合选择问题,使用鞅方法求导出了... 标准投资组合选择理论假设投资者准确地知道与资产收益率相关的各种参数(例如均值和方差),忽视了参数不确定性引致的估计风险给投资决策带来的影响。本文研究引入参数不确定和学习时的连续时间动态投资组合选择问题,使用鞅方法求导出了具有CRRA型效用函数的投资者的最优投资策略的显式表达式。在此基础上,我们结合中国证券市场中的实际数据深入分析了参数不确定性以及投资者初始信念对最优投资策略的影响。 展开更多
关键词 动态投资组合选择 效用最大化 参数不确定性 贝叶斯学习
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基于学习型贝叶斯网络的供电风险传递分析 被引量:7
15
作者 李存斌 黄旻 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期2338-2344,共7页
基于供电网络中存在大量的风险,它们的发生并不是独立的,而是随着供电过程相互传递,这种传递性既存在于供电网络的各环节之间,也存在于每一个环节的内部各风险之间,为分析此风险传递关系,建立一个贝叶斯网络,再利用学习型贝叶斯网络的... 基于供电网络中存在大量的风险,它们的发生并不是独立的,而是随着供电过程相互传递,这种传递性既存在于供电网络的各环节之间,也存在于每一个环节的内部各风险之间,为分析此风险传递关系,建立一个贝叶斯网络,再利用学习型贝叶斯网络的学习机制对网络进行优化。研究结果表明:通过这种优化可以得到清晰的供电风险传递网络及风险间的关联度,去除不必要的冗余信息,更有助于识别关键风险及进行决策;同时,该网络还能快捷地计算出需要的概率并直观地对各风险因素进行对比,为风险管理提供依据。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 贝叶斯学习 供电风险 风险传递
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基于贝叶斯网络的数据挖掘技术 被引量:3
16
作者 陈秀琼 《三明高等专科学校学报》 2004年第2期47-52,共6页
从海量数据中挖掘有用的信息为高层的决策支持和分析预测服务,已成为网络时代人们对信息系统提出的新的需求,但我们发现数据处理和数据的提炼技术是匮乏的。起源于贝叶斯统计学的贝叶斯网络以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率... 从海量数据中挖掘有用的信息为高层的决策支持和分析预测服务,已成为网络时代人们对信息系统提出的新的需求,但我们发现数据处理和数据的提炼技术是匮乏的。起源于贝叶斯统计学的贝叶斯网络以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习方法等特性表示了客体的概率分布和因果联系,成为当前数据挖掘众多方法中最为引人注目的焦点之一。本文首先对贝叶斯网络、贝叶斯网络推理和贝叶斯网络学习进行综合性的阐述,然后讨论其在数据挖掘中的应用和优势。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 数据挖掘技术 贝叶斯推理 贝叶斯学习
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一种基于Bayesian学习的彩色肺癌图像语义描述模型 被引量:6
17
作者 杨育彬 李宁 +1 位作者 陈世福 陈兆乾 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第12期1618-1624,共7页
通过将 Bayesian理论框架引入肺癌分类识别问题 ,提出一种基于 Bayesian学习理论的彩色肺癌图像语义描述模型 .该模型由原始图像层 (raw im age layer,RIL )、图像特征层 (image feature layer,IFL )、语义知识层(sem antic knowledge l... 通过将 Bayesian理论框架引入肺癌分类识别问题 ,提出一种基于 Bayesian学习理论的彩色肺癌图像语义描述模型 .该模型由原始图像层 (raw im age layer,RIL )、图像特征层 (image feature layer,IFL )、语义知识层(sem antic knowledge layer,SKL )以及语义描述算法 SDA构成 .基于此模型提出一种肺癌分类识别算法 ,并实现了一个肺癌分类识别系统 .实验表明 ,该模型具有较高的肺癌分类准确率 。 展开更多
关键词 bayesian学习 语义描述 特征提取 图像识别 肺癌诊断 医学图像 计算机 彩色切片图像
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网上拍卖中卖者声誉的非对称性研究 被引量:7
18
作者 吉吟东 李平 +1 位作者 邵培基 张子柯 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2010年第1期59-64,58,共7页
本文采用贝叶斯学习分析了网上拍卖中卖方声誉非对称现象产生的原因,并利用从淘宝网站收集的书画和书籍类物品的竞价数据,实证检验了卖方获得的好评次数与差评次数对拍卖物品成交概率和成交价格的影响。研究结果表明,买方对卖方的好评(... 本文采用贝叶斯学习分析了网上拍卖中卖方声誉非对称现象产生的原因,并利用从淘宝网站收集的书画和书籍类物品的竞价数据,实证检验了卖方获得的好评次数与差评次数对拍卖物品成交概率和成交价格的影响。研究结果表明,买方对卖方的好评(差评)将增加(减少)新的买方对拍卖物品的预期价值,进而增加(减少)物品的成交概率和成交价格。此外,卖方所获差评的影响大于好评的影响,并且这种非对称性效应在容易辨别其质量的物品拍卖中更为明显。 展开更多
关键词 网上拍卖 卖者声誉 非对称性 贝叶斯学习 淘宝网
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状态变化和学习行为下的最优资产组合选择 被引量:7
19
作者 陈志英 《管理科学》 CSSCI 北大核心 2013年第2期81-89,共9页
针对金融资产收益率序列的非线性动态变化和投资者参数确定的传统假设,考虑状态变化的最优资产组合选择以及参数不确定性下投资者学习行为对最优资产组合选择的影响,运用马尔科夫机制转换模型刻画市场状态变化,采用贝叶斯学习准则描述... 针对金融资产收益率序列的非线性动态变化和投资者参数确定的传统假设,考虑状态变化的最优资产组合选择以及参数不确定性下投资者学习行为对最优资产组合选择的影响,运用马尔科夫机制转换模型刻画市场状态变化,采用贝叶斯学习准则描述投资者的学习行为,建立状态变化和投资者学习行为下资产组合选择的离散时间模型,使用期望最大化算法和动态最优化方法给出模型的参数估计,使用蒙特卡罗方法模拟投资者的资产组合选择行为。研究结果表明,中国金融市场存在明显的结构性动态变化,可以将市场分为牛市和熊市。在短期,当市场处于熊市时,投资者将全部财富投资于债券,不投资于股票,但市场处于牛市时股票的投资比重会大大增加;在长期,牛、熊市下股票和债券的权重会稳定在某个水平。市场状态的不确定性造成投资者产生对冲不确定性风险的需求,当市场向好时,投资者学习行为导致其投资于更多的风险资产;当市场状态无法确定时,投资者对股票的投资更为谨慎。考虑市场状态变化的投资组合选择能够提高投资者的总体效用。 展开更多
关键词 最优资产组合选择 状态变化 熊市 贝叶斯学习 效用成本
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基于Zeuthen决策与贝叶斯学习的发电权双边交易模型 被引量:7
20
作者 宋艺航 唐晓瑭 +1 位作者 张会娟 谭忠富 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期51-57,共7页
能源供应紧张与环境污染严重是中国社会的基本现状,通过发电权交易,可在一定程度上缓解能源与环境问题,同时也为发电权买卖双方创造了获取额外利润的可能性。买卖双方为了获得更高的收益,均希望交易价格趋向己方的期望,由此构建了发电... 能源供应紧张与环境污染严重是中国社会的基本现状,通过发电权交易,可在一定程度上缓解能源与环境问题,同时也为发电权买卖双方创造了获取额外利润的可能性。买卖双方为了获得更高的收益,均希望交易价格趋向己方的期望,由此构建了发电权交易双方的谈判模型。首先,双方针对先验知识估算对方的交易底线,并结合对方的报价对对方的交易底线进行贝叶斯学习,更新对方交易底线的概率分布。其次,基于Zeuthen决策对比双方的最大风险接受度,并作出保持原有报价或者按最小让步幅度改变报价的决策。最后,通过多轮谈判,双方报价将逐步收敛形成交易价格。研究结果表明,交易价格接近纳什积最优解,与谈判的理论最优结果较为一致。 展开更多
关键词 发电权交易 Zeuthen策略 贝叶斯学习 价格风险
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