47、不同文化背景下客户对新服务技术的接受度分析

不同文化背景下客户对新服务技术的接受度分析

在当今全球化的时代,新服务技术不断涌现,然而不同国家和地区的客户对这些技术的接受程度却存在差异。本文通过对爱尔兰和希腊两国客户在动态定价服务技术方面的接受情况进行研究,探讨文化维度对客户接受新服务技术的影响。

1. 研究方法与数据收集

研究通过在爱尔兰和希腊发放问卷收集数据,除了关于动态定价服务接受度的问题外,还收集了如年龄、性别等人口统计学特征数据。这些数据用于评估与九个全球领导力和组织行为有效性研究(GLOBE)文化维度相关命题的有效性。

2. 主要发现
2.1 动态定价接受度对比
服务类型 希腊 爱尔兰 总计 显著性
动态定价 - 喜欢此服务 4.04 4.27 4.20
动态定价 - 会使用此服务 3.98 3.98
电子货架标签 - 喜欢此服务 4.14 3.18 3.44 b
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
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