陕西省制造业竞争力研究
这是一篇关于陕西省制造业,产业竞争力,主成分分析法,SSM分析法的论文, 主要内容为实体经济与一国综合经济实力密切相关,而制造业又是实体经济的重中之重。改革开放40年来,作为“中国制造”的重要力量,陕西省制造业取得长足发展。但因种种原因,仍存在战略定位不够清晰、结构特色不够鲜明、新兴技术占比不高、产业集群发展缓慢等突出问题。在国家加快传统产业转型升级、大力振兴实体经济的背景下,如何抓住难得的历史机遇,乘势而上,推动陕西省制造业向高水平、高质量、市场化、国际化迈进成为提高陕西经济竞争力的关键。本文以陕西省制造业规模以上企业为研究对象,首先对陕西省制造业现状进行了统计分析与区位熵分析,为之后竞争力的研究打下了基础;其次采用主成分分析法从三个层面评价了陕西省制造业整体以及具体行业目前的竞争力排名情况,找出了整体以及各行业的优势与劣势因素;最后采用SSM分析法(偏离一份额分析法)着重分析了陕西省制造业行业与全国相比的竞争力优劣水平,并根据优劣的具体程度进行了分类,结合前章分析总结了可能导致竞争力优劣的原因,并提出了对策建议。研究结果表明:(1)陕西省制造业总体增长率略高于全国,增长势头较大,地位呈上升趋势,在全国几乎不存在竞争优势,主要是因为经济实力低下;(2)陕西省制造业31个行业中综合竞争力最强的行业是铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业,各行业综合得分差距较大,产业发展不均衡;(3)陕西省制造业中近年来综合竞争力显著上升的行业是计算机、通信和其他电子设备制造业,综合竞争力显著下降的行业是汽车制造业;(4)与全国同行业相比,具有竞争优势的行业有20个,具有竞争劣势的行业有11个;(5)导致各行业竞争力低下的原因各异。本文研究认为,未来陕西省制造业整体应将先进装备制造业和高新技术等增长快速且在全国具有竞争优势的行业作为现阶段的重点发展对象;同时对传统产业进行技术革新,推动新旧动能转换。基于此发展战略,文末提出了坚持“硬科技”;多渠道融资;完善人才制度等对策建议来提升其竞争力水平。
B2C平台下中小企业仓单质押融资模式及其风险评价
这是一篇关于线上供应链金融,风险评估,主成分分析法,层次分析法,Z-number的论文, 主要内容为供应链金融的运营模式,从20世纪末被开发并沿用至今,基于它综合了供应链中各参与方之间在信息流、资金流以及物流之间的相互传导,在世界范围内都得到了极其迅猛的发展。而其在实际应用中能大大提升中小企业的融资资质,在我国也得以迅猛的发展。当下又恰逢信息技术普及的时代,“互联网+”的发展理念已经扩散到各个行业,其中由供应链金融与电子商务相结合形成的线上供应链金融业务,综合了电子商务与供应链的长处,实现了融资线上化、信息服务实时共享、业务规范线上化。随着B2C电商平台的迅速发展,中小企业纷纷投身于B2C业务。中小企业的加入与业务的拓展,导致融资需求不断上升,而中小企业最多采用的融资方式即为仓单质押融资。在这样的大背景下,本文从金融机构的角度研究了 B2C平台下中小企业进行仓单质押融资的运营模式及其风险评价。文章首先对供应链金融以及电子商务的相关研究进行归纳整理后,重点参考我国B2C平台发展现状,针对性的构建一套创新的B2C电子商务平台下中小企业进行仓单质押融资的运营模式,并针对所构建的运营模式以及前人关于线上供应链金融风险评估的研究,构建了一套风险评估体系,创新性的将消费者的因素考虑在其中。针对已构建的指标体系,对于能够量化的信用风险指标,本文通过WIND数据库中的741家中小企业的财务数据分析,运用主成分分析法得出指标的权重,对于其它不能量化的指标,本文利用层次分析法,通过问卷调查构建判断矩阵,再用规范平均法得出指标的权重。对中小企业融资风险度量,本文考虑到专家打分的可行性问题,运用模糊数学中的Z-number法,专家进行模糊评分,并对自己的评分的可信度进行打分,可以提高风险评估的客观性以及准确度。最终得出金融机构对融资企业进行融资放贷的风险评估。本文通过构建B2C平台下中小企业进行仓单质押融资的运营模式、风险评估指标体系以及风险评估的方法,为中小企业、B2C电子商务平台以及金融机构开展供应链金融业务提供一套理论模型。
基于BIM技术的装配式建筑项目成本控制关键因素研究
这是一篇关于BIM技术,装配式建筑,成本控制,主成分分析法的论文, 主要内容为我国目前装配式建筑项目成本控制中存在各专业部门成本管理意识薄弱、部门间沟通不畅造成资源浪费以及动态化成本管理缺失的问题。本研究以BIM技术为基础开展针对装配式的房屋建筑进行的成本管理,深度探析其中的核心因素,找出可以使工程总成本降下来的措施,也能进一步推动此类建筑形式的良好发展,同时在节能减排与环保方面也具有重要的价值。在研究内容上,本研究基于文献研究法识别到21项基于BIM技术的装配式建筑项目成本控制关键因素;然后运用德尔菲法,对其中的企业本土化软件平台和各阶段充分应用BIM技术依次修改为设计和生产一体化程度和明确基于BIM的工作流程,对BIM工程量和工料机单价控制进行删除,得到20项关键因素;其次按照TOE理论对20项关键因素划分成为技术、组织和环境等三类因素;最后采用主成分分析法,对因子负荷小于0.6的BIM工程量统计准确度因素进行删除处理,并经过降维,得到了3个主成分和19项关键因素。在研究结论上,本研究基于BIM技术的装配式建筑项目成本控制关键因素结合案例进行了实证研究,结果证明所有关键因素中,技术因素的重要性最大,组织因素次之,但技术因素和组织因素的重要性相近,两者处于同一层面,而环境因素的重要性最低。施工企业在实施基于BIM技术的装配式建筑项目成本控制过程中,应该把注意力重点放在技术层面和组织层面。本研究通过系统的研究基于BIM技术的装配式建筑项目成本控制中的关键因素,有利于BIM技术与装配式项目成本管理的深度结合,具有一定理论研究意义,同时还可以适应当下关于碳达峰碳中和的政策形势,比较具有现实研究意义。
电子商务对我国与“一带一路”沿线国家文化贸易的影响研究
这是一篇关于电子商务,文化贸易,一带一路,主成分分析法,贸易引力模型的论文, 主要内容为随着电子商务的进一步发展,“丝路电商”成为“一带一路”建设中的经贸合作新引擎,《“十四五”文化产业发展规划》鼓励文化产业应用电子商务。《“十四五”“一带一路”文化和旅游发展行动计划》为推动沿线文化贸易进一步发展创造新的机遇,但“一带一路”文化贸易依旧面临复杂国际环境、多元文化背景、不同发展程度、多样产品诉求等巨大挑战。在此背景下,本文提出了以下四个问题:(1)电子商务是否对我国与“一带一路”沿线国家文化贸易的发展有积极影响?(2)这种积极影响是否会间接影响地理距离的作用?(3)影响是否因地区而异?(4)影响是否具有产品差异?为解答这四个问题,本文在总结相关研究的基础上,首先构建电子商务发展水平体系并通过主成分分析法进行测算,然后探寻中国与“一带一路”沿线国家的电子商务及文化贸易变化轨迹和发展现状。而后分别从宏微观角度分析电子商务影响文化贸易的经济效应并剖析影响机理,探讨电子商务时代艺术品、演艺产品和文创产品贸易的价值实现方式。最后利用2010-2020年我国与“一带一路”沿线61国的相关面板数据,基于修正的贸易引力模型分别从全行业影响、距离效应、分地区比较、分产品测度展开了实证研究,并通过替换变量、按收入分组、按贸易方向分组进行稳健性检验。研究结果表明:(1)总回归效应和距离效应:电子商务会促进我国与“一带一路”沿线国家文化贸易的发展,有助于抑制地理距离作用,且在低收入国家、进口贸易方向作用更为明显。(2)沿线六大地区的经济发展水平和贸易规模使影响存在地区差异:南亚8国经济欠发达、与东盟10国的贸易规模最大,促进了电子商务对文化贸易作用的发挥;而西亚17国经济发达、与中东亚6国贸易规模最小,阻碍了电子商务的作用;受经济较发达及贸易规模小等因素叠加的影响,使电子商务的作用在独联体7国、中东欧13国有限。(3)六大类文化产品的内容和特性使影响具有产品差异:电子商务的促进作用主要集中在C类视觉艺术和手工艺、E类音像和交互媒体产品上,A类文化和自然遗产、B类表演和庆祝活动的电子商务作用受限于产品特性;而文化附加值较高的D类书籍和报刊、F类设计和创意服务受文化折扣影响较大,限制了电子商务作用的发挥。
运动员综合能力评价系统设计与实现
这是一篇关于主成分分析法,层次分析法,评价系统的论文, 主要内容为近年来,大数据技术已经深入金融、医疗、教育、媒体、娱乐等各大领域。对于体育运动来说,大数据的应用也逐渐成为热潮。各大体育赛事的技术统计量十分庞大,当前大数据应用于体育赛事赛程的系统安排、教练能力的客观评价、球员薪金合理性匹配以及运动员的综合能力评价已经成为热点。但是,应用运动员个体数据进行运动员的综合能力评价还比较少见。运动员的综合能力评价系统还有待开发。本文基于NBA比赛中球员的上场的技术参数,利用主成分分析法和层次分析法对球员进行了综合能力评价建模。基于模型和NBA球员数据,利用Matlab进行仿真分析,说明两种方法适用环境,总结两种方法应用在球员综合能力评价中的优缺点。利用主成分分析法与层次分析法对球员综合能力评价的结果,基于B\S架构,结合当下流行的web开发技术,通过Java与JavaScript实现运动员综合能力评价系统。系统可实现账号管理功能、球员数据管理功能、球员数据对比实现、球员个人数据变化趋势实现、主成分分析法评价球员综合能力结果显示以及层次分析法评价球员综合能力结果显示。最后完成系统测试,测试结果显示,系统能够稳定运行,并且分析结果稳定。
车队管理平台中安全驾驶评估模型构建与应用
这是一篇关于支持向量机,卡尔曼滤波,主成分分析法,驾驶行为识别,驾驶安全性评估的论文, 主要内容为随着国内外汽车产业的发展和人民生活水平的提高,我国正逐步成为汽车大国。汽车产业在推动经济社会发展,改善人们生活的同时也带来了不容忽视的交通安全问题,而驾驶员的危险驾驶行为正是影响安全驾驶的关键因素之一。本文针对现有危险驾驶行为识别研究过程中对噪声、异常数据较敏感和驾驶安全性评估难以量化这两个问题,提出了一种驾驶行为研究方法。该方法以车载OBD设备实时采集的车辆运行数据为基础,结合机器学习相关算法,构建危险驾驶行为识别模型和驾驶安全性评估模型,最终建立了完整的驾驶安全性评估方案。本文主要内容如下:(1)数据采集及预处理。首先论述行车数据采集设备的工作原理,其次说明采集平台的数据流向,接着对模型数据集的样本属性进行解释,最后通过卡尔曼滤波算法对原始行车数据进行数据预处理。(2)构建危险驾驶行为识别模型。基于集成学习的不平衡数据分类算法(RS-SVM)构建急加速、急减速、急转弯三种危险驾驶行为识别模型。利用交叉验证对RS-SVM算法进行参数调优,从而提高危险驾驶行为识别的准确率。最后将实验结果与其他算法进行对比分析。(3)构建驾驶安全性评估模型。以加速、减速、转弯、侧翻模型为基础建立驾驶安全性评估指标,通过主成分分析法确定指标权重并求得不同驾驶员的驾驶得分,利用Kmeans算法对驾驶员的驾驶风格进行聚类分析,最终实现对驾驶员驾驶水平的综合评估。(4)设计与实现车队管理云平台。利用Java SSM框架设计并实现基于Web的车队管理云平台,平台集成车辆管理、驾驶员管理、安全管理、个人中心四个功能模块。实验结果表明危险驾驶行为识别模型的准确率达到98.596%。驾驶安全性评估模型的建立有利于降低交通事故的发生率,提高车队管理效率,同时还可以为规范驾驶员驾驶行为提供理论依据。
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