6、一级价格拍卖均衡数值解研究

一级价格拍卖均衡数值解研究

1. 研究概述

在研究一级价格拍卖模型时,有两个关键因素需时刻铭记,这对探寻此类模型的求解方法至关重要。接下来将分多个部分展开探讨,先明确研究中使用的符号体系,再引入一些已知结论,最后在常见情境中展示方法的运用。

这里所说的一级价格拍卖,指的是在拍卖中出价最高者赢得拍卖并支付其出价,或者在采购情境中出价最低者赢得拍卖并获得其出价。这是拍卖研究领域的标准术语。

后续会介绍一些用于解决两点边值问题的知名数值策略,这些问题与研究非对称一级价格拍卖模型时遇到的问题类似。还会讨论相关研究,这些研究直接或间接地改进了求解非对称一级价格拍卖投标策略的计算方法。同时,会给出一些非对称一级价格拍卖示例的解决方案,以说明如何运用数值策略研究难以进行解析分析的问题。最后会对比已有的策略,并提出未来研究可对其进行扩展或改进的方向。用于解决非对称一级价格拍卖示例的计算机代码可在以下网址获取: http://www.colby.edu/economics/faculty/thubbard/code/hpfpacode.zip

2. 理论模型
2.1 符号表示

假设拍卖的潜在投标人是集合 $N = {1, 2, \ldots, N}$ 的成员,字母 $n$ 用于索引这些成员。由于拍卖理论主要关注非对称信息,经济理论家通常用随机变量来表示,所以大部分符号都围绕如何一致地描述随机变量展开。

通常,用大写

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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