38、南非建筑项目物流中区块链技术采用的驱动因素探索

南非建筑项目物流中区块链技术采用的驱动因素探索

1. 引言

建筑行业一直面临着生产力和效率低下的问题。这主要是由于行业组织方式存在缺陷,如碎片化、项目导向以及规划与建设阶段分离等。同时,供应链中恶劣的关系、缺乏沟通和信息共享,也导致了供应物资不能按时、按量、完好地送达施工现场,不足40%的物资能满足要求。此外,物流成本难以单独核算,在拥挤的城市建筑工地,物流管理面临更多限制。

不过,建筑行业被认为具有很大的区块链技术应用潜力,因为行业内存在大量的组织间交易。区块链技术作为前沿发展成果,有望在未来四年实现全球市场规模增长。目前,金融、医疗和公共机构等领域已开发了区块链应用。在建筑项目的复杂生命周期中,有效利用区块链技术可降低交易成本、提高安全性,推动行业变革。尽管如此,建筑行业对区块链技术的采用实例仍较少。

每个建筑工地的物流设置都不同,建筑项目基于临时组织逐项目进行,会产生新的临时供应链。建筑物流管理,包括对物流架构集成的改进,可通过采用区块链技术来提升建筑行业的效率。虽然区块链技术的采用可能加速项目执行,但供应链和物流运营全面采用该技术还需时间。因此,了解建筑项目物流中区块链技术采用的驱动因素至关重要。

2. 物流中的区块链技术

区块链技术在商业和政府流程中受到越来越多的关注,对世界经济有重大影响。它使用分布式账本,通过加密和共识过程确保数据存储在公共数据库中的安全性,且在分布式网络中信息共享且不可变。区块链网络依赖信息网格,能揭示数据来源和所有者身份,便于交易认证和审计,促进供应链透明度。采用区块链技术还能提高资产周转率、降低销售费用率,具有重塑行业的潜力。

物流是规划货物和信息在供应链中流动的活动,是区块链应用

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
**基于Python编程语言的沪深300指数增强策略开发方案** 本方案旨在构建一套系统化的投资策略框架,通过量化方法实现对沪深300基准指数的超额收益。该框架的核心在于运用Python作为主要开发工具,结合现代金融理论与计算技术,设计并实施能够持续跑赢市场基准的主动管理策略。 方案实施将严格遵循以下技术路径:首先,进行多因子模型的构建与测试。我们将选取涵盖估值、成长、动量、质量、市场情绪等多个维度的候选因子库,利用历史数据进行严格的单因子与多因子复合检验。检验过程包括因子有效性分析、因子收益率衰减测试以及在不同市场周期中的稳定性评估。通过逐步回归、LASSO等机器学习方法进行因子筛选与降维,最终构建具备稳健预测能力的合成因子。 其次,在组合优化层面,我们将采用均值-方差优化、风险平价或Black-Litterman等模型进行资产权重配置。优化过程将充分考虑交易成本、动性约束以及行业与风格中性等风险控制要求。模型将设置严格的回撤控制与跟踪误差阈值,确保组合风险暴露与基准指数保持适度偏离,以实现风险调整后的最优收益。 最后,建立完整的回测与风控体系。我们将开发模块化的回测引擎,对策略进行长达十年的历史数据模拟,评估其夏普比率、信息比率、最大回撤等关键绩效指标。同时,构建实时监控系统,对策略的持仓、风险敞口及绩效归因进行持续跟踪与动态调整,确保策略在实际运行中的有效性与适应性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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