8、1996 年电信法案第 271 节有效性评估

1996 年电信法案第 271 节有效性评估

1 引言

本文探讨了 1996 年电信法案第 271 节在实现国会增加本地和长途电话市场竞争目标方面的有效性。第 271 节为本地贝尔运营公司(BOCs)构建了激励机制,若它们能向联邦通信委员会(FCC)证明已开放本地有线市场以引入竞争,就可进入其所在地区的长途市场。本文将分析该机制背后的逻辑,判断其是否是增加本地和长途市场竞争的合理方式,同时更新法案颁布五年后本地交换市场的竞争进入情况。

部分评论者认为第 271 节的流程多余,称其是不必要的监管方案,重复了第 251 节的市场开放条款。也有经济学家就 BOCs 延迟进入长途市场的后果展开了广泛讨论,部分人主张立即进入对消费者最有利。但在分析了行业的技术和经济结构,以及监管机构面临的法律和信息限制后,我们认为第 271 节是开放本地交换市场竞争的有效激励机制,优于其他可用的监管方案。我们也认同将 BOCs 进入长途市场作为奖励,只有在其垂直利用市场力量的能力显著降低时引入新竞争者,才会使长途市场受益。在本地市场开放竞争后再允许 BOCs 进入长途市场,能有效防止 BOCs 在长途市场歧视竞争对手。

2 第 271 节的发展

2.1 法案出台前的本地交换市场

半个多世纪以来,美国电话电报公司(AT&T)的电信网络(涵盖本地和长途服务)实际上被视为自然垄断。1974 年,美国司法部依据《谢尔曼反托拉斯法》对 AT&T 提起诉讼,指控其利用本地交换垄断地位阻止竞争对手进入长途和设备制造市场。1982 年,双方达成和解,即《最终判决修改协议》(MFJ)。

根据 MFJ 的关键条款,AT&T 于 198

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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