简介：随着工业化、城镇化进程的不断加快，我国电力需求量将持续上升。电力的充足供应是我国经济稳步发展的重要保证，故合理准确的对电力需求进行分析及预测具有重要的现实意义。基于此，分析我国电力需求现状，利用通径分析筛选电力消费需求的核心驱动因素。在模型选择的基础上，基于单变量（ETS、ARIMA模型）和多变量（情景分析）两个维度进行电力需求量分析及预测。结果表明：GDP每提高1％使得电力需求量提高0．5249％；工业化水平每提高1％使得电力需求量提高2．2146％，城镇化水平每提高1％使电力需求量相应提高1．0076％。“十二五”末中国电力消费需求量将近61425．96KW／h，2020年中国电力消费需求将近81410．10KW／h。
简介：众多B2C网站已建立起会员等级制度，并据此向买家提供价格折扣。但会员等级制模型仅考虑买家交易金额，无法全面反映买家在线购买历史（onlinepurchasehistory），故不能准确提供差异化折扣。针对上述问题，提出了一种面向B2C电子商务的差异化折扣模型，该模型包含能体现买家在线购买历史的交易、退单、推荐购买、晒单等四个指标，将买家在线购买历史聚合为一个综合值，进而通过min-max标准化方法进行线性转换，将转换后的聚合值与会员等级基准折扣结合得到最终的差异化折扣，从而使得B2C网站可向同级别会员实施更精准的一对一营销和价格歧视策略。以京东商城为背景的仿真实验结果证明了本文新模型的有效性。
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