自鋼鐵業(yè)"寒冬季"以來,各大鋼廠都在探索新的業(yè)務(wù)與銷售模式,伴隨著傳統(tǒng)期貨-以銷定產(chǎn)模式的疲軟,現(xiàn)貨交易-電商競價(jià)銷售模式變得越來越重要。近幾年,隨著B鋼廠的大型重組和傳統(tǒng)期貨銷售的疲軟,現(xiàn)貨銷售資源在短時(shí)間內(nèi)從不到100萬t超過了350萬t。然而B鋼廠的現(xiàn)貨定價(jià)機(jī)制仍然沿用了20年前基于人工專家經(jīng)驗(yàn)沉淀、更新的價(jià)格模型。雖然專家經(jīng)驗(yàn)計(jì)算價(jià)格底價(jià)的方式可以借助競價(jià)機(jī)制補(bǔ)足額外的溢價(jià)空間,但在目前普遍存在競價(jià)"不充分"的電商銷售環(huán)境下,如何將競價(jià)底價(jià)計(jì)算更貼近實(shí)際市場行情,避免因競價(jià)底價(jià)過低造成的損失,是一個(gè)很重要的研究課題。 

【文章來源】：冶金自動(dòng)化. 2020,44(S1)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

L0庫齡與價(jià)差關(guān)系圖

其他品種庫齡與價(jià)差關(guān)系圖

基于貝葉斯理論的價(jià)格預(yù)測(cè)理論:基于機(jī)器學(xué)習(xí)的價(jià)格模型的核心需求是對(duì)溢價(jià)或?qū)嶋H成交價(jià)的預(yù)測(cè)，解決是否應(yīng)該加價(jià)的分類問題，以及加幅多少的回歸問題。本文研究使用以內(nèi)外部數(shù)據(jù)作為依據(jù)建立模型，可靠地預(yù)測(cè)對(duì)于每一個(gè)特定的品種、牌號(hào)等參數(shù)組合的捆包在特定的市場環(huán)境下的真實(shí)市場價(jià)值。通過以貝葉斯理論為基礎(chǔ)的概率模型[1]，引入先驗(yàn)概率建模和似然概率分布綜合，以互補(bǔ)的模式獲得后驗(yàn)概率最優(yōu)的預(yù)測(cè)結(jié)果，理論模型框架如圖3所示。當(dāng)利用最大化后驗(yàn)概率預(yù)測(cè)得到的價(jià)格不顯著高于競價(jià)底價(jià)時(shí)，選擇不加價(jià)。而當(dāng)預(yù)測(cè)得到的價(jià)格顯著高于競價(jià)底價(jià)時(shí)，進(jìn)行價(jià)格模型加價(jià)，加價(jià)幅度為預(yù)測(cè)價(jià)格減去競價(jià)底價(jià)再減去一個(gè)保留價(jià)差。其目的是為了保留一定的競價(jià)空間給買家，吸引買家參與競價(jià)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)的生態(tài)模型參數(shù)優(yōu)化方法研究[J]. 何立杰,何洪林,任小麗,葛蓉,楊濤,朱超.  地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(10)
[2]貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)前沿進(jìn)展綜述[J]. 朱軍,胡文波.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2015(01)
[3]基于樹狀條件隨機(jī)場模型的語義角色標(biāo)注[J]. 李明,王亞斌,張其文,王旭陽.  計(jì)算機(jī)工程. 2010(18)
[4]基于類自適應(yīng)高斯-馬爾可夫隨機(jī)場模型和EM算法的MR圖像分割[J]. 王文輝,馮前進(jìn),劉磊,陳武凡.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2008(03)

博士論文
[1]數(shù)據(jù)分類的貝葉斯模糊學(xué)習(xí)和基于凸包的快速學(xué)習(xí)方法研究[D]. 顧曉清.江南大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3529357