简介:基于Agent的计算经济学(ACE)是将复杂适应系统(CAS)、基于Agent的计算机仿真方法应用到经济学研究的一种新方法。与传统的“自上而下”研究方法不同,ACE是用由很多自主、交互的Agent构成的演化系统来对整个经济系统进行建模的计算研究方法。对国内外在ACE取得的成果进行了综述,并讨论了ACE方法的特征和研究方向。同时着重讨论了ACE在供应网络中的应用,说明了它的优势,并分别在供应网络的企业内部机制、组织和复杂网络等方面讨论了潜在的研究方向。
简介:摘要利用2008年1月1日至2012年12月31日逐日NCEP再分析资料(1×10)和大同地区地面常规观测资料,选取相邻两天的气象因子差值作为预报因子,相邻两天的日最高/最低气温的差值作为目标因子,分站点分月构建三层结构的日最高/最低BP神经网络模型,并应用独立样本进行模型检验,结果表明,该模型输出结果与实况拟合较好,且其对明显的升降温过程能够准确预报。在对ECMWF数值预报产品释用基础上,针对大同站2012年1月最高气温进行了24h、48h和72h模拟预测,结果显示,该BP神经网络预报模型各时效预报准确率TS评分均高于中央气象台MOS预报。