7、网格商业模式评估与原则

网格商业模式评估与原则

1. 引言

想象一系列看似可行的网格商业模式并不难,但在不实际运营这些模式的情况下,严格确认其可行性并非易事。因此,为潜在采用者提供分析方法至关重要,因为只有他们掌握着进行分析所需的市场和财务数据。通过这些方法,可以评估商业模式在特定情况下的可行性。

2. 背景与相关工作

“商业模式”这一术语在互联网泡沫时期广受欢迎,当时每个成功的企业都需要一个良好的商业模式。然而,随着泡沫破裂,该术语的可信度有所下降。目前,对于“商业模式”的定义和理解缺乏共识,谷歌搜索该术语会返回大量参考资料,但很少有共同的定义或结构。

常见的对商业模式的简要描述是它阐明了企业如何盈利。但这其中包含许多方面,并非显而易见且容易回答。微小的差异可能导致商业模式的成败。以下是一些对商业模式的不同描述:
- Timmers的描述
- 产品、服务和信息流的架构,包括对不同商业参与者及其角色的描述。
- 对不同商业参与者潜在利益的描述。
- 收入来源的描述。
- Chesborough和Rosenbloom的六功能说
- 阐明价值主张,即产品或服务为用户创造的价值。
- 确定市场细分,即产品或服务对哪些用户有用及用途,并明确企业的创收机制。
- 定义企业内部的价值链结构,以创造和分销产品或服务,并确定支持企业资产所需的互补资产。
- 考虑产品或服务的成本结构和盈利潜力。
- 描述企业在连接供应商和客户的价值网络中的位置,包括识别潜在的互补者和竞争对手。
- 制定创新企业获得和保持竞

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重新训练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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