罗云峰
- 作品数：94 被引量：465H指数：10
- 供职机构：华中科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：经济管理社会学自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 排污权交易制度与初始排污权分配被引量：54
- 2002年
- 回顾了排污权交易制度的基本概念、优点以及实施过程中的关键问题，讨论了初始排污权竞价拍卖和免费发放时的不同长期效率，建立了拍卖的不完全信息静态博弈模型，分析了免费发放时排污申报机制的设计及政府政策的动态一致性问题。
- 肖江文罗云峰赵勇岳超源
- 关键词：初始排污权拍卖环境保护法排污权交易制度
- 实施最优排污权配置被引量：3
- 2010年
- 对不完全信息下的最优排污权配置问题进行研究,设计了相应的实施机制——修改的Duggan机制.研究表明:该机制不仅实施了排污权的最优配置,而且在均衡路径上厂商缴纳的排污税总额等于排污造成的社会成本,达到预算平衡.此外,讨论了社会成本函数不可微、排污权最优配置为非内点解以及厂商地位不平等的情况下,排污权的最优配置实施机制.
- 刘昌臣肖江文罗云峰
- 低压配电网三相负荷不平衡优化模型的研究被引量：39
- 2015年
- 构建低压配电网三相负荷不平衡优化模型,应用粒子群智能优化算法进行求解,确定各单相负荷用户的最优接入相序,据此提出科学有效且经济的三相负荷调整方案。实例分析表明,所提出的优化模型和求解方法是可行的,在换相成本最低的同时,低压配电网三相负荷不平衡度由优化前的17.75%降至1.923%。
- 张明谢珊珊罗云峰
- 关键词：低压配电网三相负荷不平衡粒子群优化算法
- 国防采购中厂商R&D投资决策的动态均衡被引量：1
- 2008年
- 研究了国防采购中厂商对国防研究与发展(R&D)项目的投资行为,探讨了军方如何通过对国防R&D项目投资补偿比例的选择来调控厂商的投资决策。通过对厂商国防R&D项目投资决策行为的动态均衡分析,从理论上证明了在一定的国防R&D项目投资补偿比例下,当参与竞标的厂商数为2时,军方所希望的厂商对国防R&D项目的投资决策不仅为Nash均衡,而且还是子博弈精练Nash均衡,此时军方可以通过对国防R&D项目投资补偿比例的选择来调控厂商的投资决策;但当参与竞标的厂商数大于2时,军方所希望的厂商对国防R&D项目的投资决策仅为Nash均衡,而不是子博弈精练Nash均衡。因此,为了调控厂商的投资决策,军方不仅需要选择适当的国防R&D项目投资补偿比例,而且还必须对厂商的决策时序进行控制。
- 罗云峰吴辉球吉炳安汤懿芳
- 关键词：国防采购R&DNASH均衡
- 基于博弈论的金融创新监管机制设计被引量：5
- 2008年
- 基于博弈论给出了金融创新动力的测度模型,定义并测度了金融创新微观动机,证明并分析了政府和金融中介的触发战略所导致的子博弈精炼Nash均衡。将债股互换模型嵌入契约安排之中,给出了与金融创新微观动机激励相容的监管匹配机制的设计思路。
- 于海东罗云峰吉炳安
- 关键词：金融创新微观动机博弈
- 面向CIMS的嵌套式管理决策机制与方法研究
- 肖人彬罗云峰孙晓斌樊政彭少勇周济苏牧钟毅芳王昌凌周勇
- 该项目系晨光计划和国家自然科学基金联合资助项目，属管理科学领域。主要内容包括：1、在决策问题结构方面，首次揭示并深入分析了决策对象的结构冗余现象，引入了结构冗余指数作为该现象的度量，指出了病态结构问题的根本性“病态”特征...
- 关键词：
- 关键词：CIMS决策支持系统
- 线性与二部制资费模式的竞争均衡研究
- 2008年
- 通过构造移动通信市场上运营商资费选择博弈模型,探讨了线性资费模式与二部制资费模式的竞争均衡及其演化.所得结论表明:在线性资费模式与二部制资费模式的竞争中,运营商的利润来源于月租费.月租费越高,二部制资费模式与线性资费模式的差别就越大,运营商所获利润就越大,而且看重未来利益,具有一定"耐心"的运营商会在资费模式选择上进行合作.以上特点使得线性资费模式与二部制资费模式的竞争演化为线性资费模式与"封顶制"二部制资费模式的竞争.
- 史本林吴辉球刘昌臣罗云峰
- 关键词：移动通信资费模式
- 基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法被引量：30
- 2021年
- 短期电力负荷预测是电力系统中的重要问题之一,准确的预测结果可以提高电力市场的灵活性和资源利用效率,对电力系统高效运行具有重要意义。为了提高预测精度,针对电网负荷数据的时序性特征,提出一种基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法。该方法首先针对电力负荷的影响因素(温度、节假日等)提取特征,并使用双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络层进行双向时序的特征学习;将双向时序特征作为长短期记忆(LSTM)神经网络层的输入,用LSTM神经网络建模学习时序数据的内部变化规律;使用attention机制计算LSTM隐层状态的不同权重,以对隐层状态进行选择性地关注;结合注意力权重和LSTM神经网络进行负荷预测,最后使用全连接层输出负荷预测结果。使用EUNIT电力负荷数据集进行实验,采用提前单点预测模式,该方法的平均绝对百分比误差(MAPE)达到1.66%,均方根误差(RMSE)达到814.85。通过与单LSTM网络、基于attention机制的LSTM网络(Attention-LSTM)、前馈神经网络(FFNN)、卷积神经网络联合长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)等4种典型的负荷预测模型结果对比,验证了Attention-BiLSTM-LSTM神经网络方法更加准确有效。
- 龚飘怡罗云峰方哲梅窦帆
- 关键词：短期负荷预测循环神经网络
- 基于R&D成本补偿的国防采购激励机制研究被引量：9
- 2007年
- 建立一套合适的激励机制可以极大地节约国防采购的成本、提高资源的利用效率.研究国防采购中的激励机制,着重探讨国防采购的重要阶段——厂商从事国防项目的研究与发展阶段,军方可以采取的激励机制.得出了为了提高厂商效用、降低厂商从事国防研究与发展的风险,军方必须对厂商的研究与发展进行一定比例的补贴,给出了能使厂商按照军方所期望的规模对国防项目的研究与发展进行投资的最优补偿比率.文中结论表明:军方的补偿比率和从事国防项目的研究与发展的厂商数、项目的期望利润以及军方期望的研究与发展的投资规模有关.
- 刘昌臣吉炳安罗云峰
- 关键词：国防采购R&D激励机制成本补偿
- 随机型多物品最优网上拍卖设计被引量：3
- 2008年
- 拍卖商如何制定拍卖规则才能使自己收入最大化,即最优拍卖问题,是拍卖理论非常重要的一个研究方向.针对现有网上拍卖机制设计存在的不足,结合网上拍卖中时间上的异步性、空间上的分布性、以拍卖的成本不能忽略以及拍卖物品数量不断变化等特点,运用优化理论和方法,在独立私人价值模型假设下对网上多物品单时期最优拍卖时间和最优拍卖数量进行了设计.
- 陈胜利吴辉球罗云峰
- 关键词：最优拍卖
