SD从零开始10--定价基础(Pricing Fundamentals)

本文介绍了一种用于商业交易中的定价机制及其组成部分,包括条件组、条件记录和条件类型的定义及应用。探讨了如何设定价格、折扣及附加费,并介绍了条件维护的新接口功能。

条件组Groups of Conditions

       定价Pricing;

       折扣/附加费Discounts/surcharges;

       运费Freight;

       税Taxes;

       有关条件的数据存储在条件记录中;

       你可以根据需要在任何层次决定条件;

       定价最通常执行的层次已经在标准系统中预定义了;

       你能够非常容易地添加额外的层次;

       系统提供了一个包含定价常用Fields的standard field catalog,然而你可以设置条件依赖于凭证中的任意Field,

           但是你需要将这些Fields添加到field catalog中;

条件记录Condition Records

       可以为定价协议定义一个有效期;

       条件记录中的值(price、surcharge、discount)可以维护为一个刻度,刻度的层次数量不限;

       可以为条件记录设置上限和下限,手动修改系统确定的价格要素只能在这个限制内;

条件类型Condition Type

       条件类型确定Condition的类别和如何使用;

       可为每个条件类型设置calculation type和scale base type;

       EG..:scale base type:Percentage        

                   calculation type:Value scale

             100¥                                1-%

            1000¥                                2-%

           10000¥                                3-%

 

            scale base type:Weight scale        

            calculation type:Amount/weight

            100kg                                $1- per 1 kg

            1000kg                                $3-

           10000kg                                $5-

条件维护Condition maintenance

       4.6A版本之后提供了新的维护接口,新接口允许批量维护(based on characteristics);

       condition records can now be maintained across all condition types and condition tables;

        例如可以一步显示和维护客户的Material Prices以及Discounts,surcharges等;

       也可以选择Select using condition type来调用老的条件维护事务代码;

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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