46、客户对新服务技术的接受度:跨文化视角分析

客户对新服务技术的接受度:跨文化视角分析

在当今全球化的商业环境中,新服务技术的推广和应用面临着诸多挑战,其中客户的接受度是关键因素之一。本文将探讨影响客户接受新服务技术的因素,特别是从跨文化的角度进行分析,并通过爱尔兰和希腊的动态定价服务试验案例进行实证研究。

影响技术服务质量的关键因素

研究人员通过归纳量表开发方法,构建并测试了一个多项目量表,以研究影响技术服务质量的关键因素。这些因素被归纳为以下几个维度:
1. 功能性 :指客户认为基于技术的服务清晰、快速和高效的程度,涉及服务的交付方式。
2. 愉悦感 :客户感知基于技术的服务有趣且有用,并在使用该技术时感觉良好的程度。
3. 隐私/安全 :客户使用基于技术的服务时感到安全,且认为其隐私未被侵犯的程度。
4. 保证性 :客户对基于技术的服务知名且声誉良好的感知。
5. 便利性 :基于技术的产品或服务对客户而言方便易用的程度。
6. 定制化 :基于技术的服务满足客户特定需求并将客户利益放在首位的程度。
7. 满意度 :基于技术的产品或服务超出客户期望或接近其理想服务或产品的程度。

基于GLOBE的跨文化框架

虽然TRA、TAM、TRI和SQA等模型有助于理解技术接受度,但它们对于文化维度在技术采用中的约束影响的理论理解有限。为了从跨文化的角度更好地理解客户采用、使用和评估

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
基于ILP的最优PMU放置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于整数线性规划(ILP)的最优PMU(相量测量单元)放置优化展开研究,旨在通过数学优化方法确定电力系统中PMU的最佳安装位置,以实现系统完全可观测的同时最小化设备成本。研究介绍了PMU在电力系统状态估计中的关键作用,构建了以最小化PMU数量为目标的ILP数学模型,并详细阐述了约束条件的建立,如系统可观测性约束等。文中提供了完整的Matlab代码实现,利用YALMIP工具箱和合适的求解器(如CPLEX或Gurobi)进行求解,验证了该方法的有效性和实用性。; 适合人群:具备电力系统基础知识、优化理论背景以及Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 解决电力系统状态估计中PMU的最优布点问题,降低系统监测成本;② 学习和掌握如何将实际工程问题转化为整数线性规划模型,并利用Matlab进行求解;③ 为智能电网的广域测量系统(WAMS)建设提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:此资源以理论结合实践的方式,不仅提供了严谨的数学模型推导,更侧重于Matlab代码的实现。读者应在理解ILP基本原理和电力系统可观测性概念的基础上,仔细阅读并调试所提供的代码,尝试在不同规模的电网模型(如IEEE标准节点系统)上进行测试,以加深对优化算法和电力系统监控的理解。
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