导读:本文包含了竞价决策论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:电力,淘宝,直通车,市场,关键词,需求方,风险。
竞价决策论文文献综述
常彦[1]（2019）在《新电改下我国备用辅助服务交易及竞价决策研究》一文中研究指出2017年3月,中共中央国务院正式发布《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》(中发[2017]9号)文件,现实发展建立辅助服务分担与共享新的市场机制的要求,对辅助服务市场机制进行建设,继续研究并完善辅助服务补偿路径和机制,此项目已成为推进电力体制改革的迫切需求。通过对我国备用辅助服务市场交易机制、集中竞价交易结算方式以及参与成员的报价优化决策,可以为我国制定科学的辅助服务政策提供建议与参考价值。本文首先针对辅助服务的基本理论和竞价交易理论知识进行了介绍,分析典型国家辅助服务市场的产品类型、交易模式等内容,并从中总结出我国在辅助服务市场建设过程中可以借鉴之处,在电改初期主要结合双边交易和日前竞价交易对备用市场进行具体交易规划。然后,分析了电力改革发展阶段下,未来我国备用辅助服务产品类型可能的发展方向,并结合我国当前发展政策和国际典型国家发展经验,设计电力辅助服务市场在发展阶段下的我国备用辅助服务产品体系。并针对当前备用辅助服务发展需要,对产品的交易模式和结算方式进行深入研究,并制定可行的竞价结算规则。然后采用强化学习算法,模拟备用的市场供需双方在市场报价中的学习行为,模拟备用市场交易竞价的过程,验证第叁章结算规则的可行性,并探究市场规则下竞争中影响市场力的主要因素;得出了市场出清价随备用供需形势变化而变化的规律,在不考虑电网约束变化的条件,从经济学竞价博弈的角度求得市场竞价最佳备用供需比,使得集中竞价市场既可以充分利用备用资源,又能通过有效的备用容量供需比来促进竞争。最后希望通过编程软件的方式,开发出适合备用市场交易决策的软件,该软件系统可以调用历史数据进行预出清,通过改变报价参数或容量参数来分析备用参与成员单方面调整对市场出清结果的影响,包括出清价格、总体出清量以及自身利润最大化叁个方面。基于供大于需的市场环境下,从备用供应商的角度进行报价决策的优化分析,证实该软件在竞价决策中有指导性作用。本文希望通过对备用市场的交易和竞价决策的研究,为未来辅助服务发展建设打好基础工作。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
陈乔伟[2]（2019）在《基于软决策树的实时竞价展示广告成交价格预测》一文中研究指出实时竞价(Real-Time Bidding,RTB)是大数据时代新兴的具有影响力的展示广告购买机制,RTB系统基于对互联网用户产生的大量数据的分析,能够识别每个广告展现(Impression)目标受众的特征和兴趣,并自动投放最佳匹配的广告。RTB系统中最受关注的是与需求方平台(Demand-Side Platform,DSP)相关的研究工作,DSP代表了广告主的诉求,DSP竞价策略的优劣直接影响广告主获取优质流量的能力,进而影响广告营销所带来的转化。在DSP中,成交价格作为广告展现的成本,能够有效地指导竞价策略的制定和投放预算的分配。本文针对成交价格预测展开了相关的研究工作,提出了基于软决策树的成交价预测模型,解决了两方面的问题:(1)目前,关于成交价格预测的相关研究工作通常是假设成交价格服从某种参数化的函数分布形式。但在实际中,成交价格来自成百上千广告主对某次广告展现的竞价,并不简单服从于某种假定的函数分布形式。而决策树模型可以避免这个问题,决策树提供了从输入到输出的自学习过程,无需函数假设;(2)普通决策树的构建过程忽视了维度间可能存在的相关性,而软决策树不同于普通决策树,软决策树在结点分裂时能根据不同概率影响左右子结点,利用这种特性能够建模维度间的相关性。此外,由于RTB过程采用第二竞价机制,DSP只有竞价成功才能观测到成交价格,竞价失败只能知道自身的出价,因此在成交价格预测中会面临数据缺失的问题。本文结合生存分析对软决策树模型提出了改进,采用K-M乘积限方法无偏估计竞价成功概率,并使用逆概率加权方法修正成交价格的真实误差,使竞价成功和竞价失败的数据记录能够同时反馈到软决策树模型的学习中,减少了实际应用中成交价格数据缺失问题带来的模型偏差。本文基于真实展示广告数据集iPinYou设计实验并进行实验验证,实验分别对比了基于假设分布和基于普通决策树的成交价格预测模型。实验结果表明,对比其他模型,本文提出的模型在预测误差上表现更佳,同时验证了考虑缺失数据的有效性和必要性。最后在树模型规模的比较上,本文提出的模型具有更小的树模型复杂度。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-01-08）
冯恒,杨争林,郑亚先,叶飞,张旭[3]（2018）在《发电商多输入决策因子竞价的智能代理模拟方法》一文中研究指出电力行业从垄断到竞争,市场成员的决策方式会发生很大的转变;受市场参与者成本、风险偏好、电力市场供求关系等因素的影响,其决策行为将受到多种因素的共同影响。在对诸多影响市场成员竞价决策的相关因素分析基础上,提炼关键影响因子分类建模,建立能够模拟发电商日前市场竞价行为的多输入决策因子模型,应用VRE-learning强化学习算法,在5节点测试系统上进行市场成员竞价行为模拟。实验结果表明,运用所建立的竞价决策模型可以较好地表征市场成员的风险特性和决策从属目标,验证了所提方法的有效性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2018年23期）
董锦瑜[4]（2016）在《基于企业经营决策的发电商最优竞价策略》一文中研究指出我国国有企业改革后,电力系统也要逐步实现商业化运营。电力市场出现了竞争,发电商作为独立的经济体,需要参与竞价才能进入供电系统。那么各个发电商家,需要根据自己企业经营情况,形成一套竞价决策机制。本文将介绍发电商竞价决策系统的组成、功能、以及逻辑结构,这也是发电系统信息化的核心内容。(本文来源于《经贸实践》期刊2016年09期）
寇学文[5]（2014）在《水利水电工程投标竞价决策风险控制》一文中研究指出针对面临的复杂市场竞争环境、众多的风险因素,在投标竞价决策中引入科学的风险管理与控制专业的知识,对面临的风险进行等级判断,根据判断的结果对成本价和预算价进行修正,在单价或分项报价中有效降低重大风险因素的影响。为最终的竞价决策提供准确的依据,提高中标率。(本文来源于《科技视界》期刊2014年31期）
施泉生,李士动[6]（2014）在《含碳捕集电厂的低碳备用市场竞价模型与碳捕集水平风险决策》一文中研究指出以低碳电力为背景,提出了能够体现碳减排因素的备用市场竞价模型及该模型下碳捕集电厂捕集水平风险决策方法。建立了能够计及容量事故随机性的机组备用弹性需求曲线,然后根据外部性内在化理论,将边际碳排放成本内置到机组备用报价中,以得到的边际综合成本作为竞价依据,从而计及和区分机组碳排放特性差异,并采用供给与需求方法获取最优备用点。基于上述模型,分析碳捕集电厂的备用竞价优势,区分其收益与成本的风险性质差别,并从风险管理的角度优化CO2捕集水平决策。仿真结果表明该竞价模型可以从社会角度实现备用的优化配置,对于碳捕集电厂而言,其捕集水平过高或过低均不合适,而应存在最优值。(本文来源于《电网技术》期刊2014年11期）
周润博[7]（2014）在《基于淘宝直通车的竞价决策系统的研究与设计》一文中研究指出电子商务蓬勃发展的大环境下,广告主具有强烈的电商广告投放意愿。然后他们并未达到电商广告的核心业务SEM(搜索引擎营销优化)的专业要求。所以广告主希望借助第叁方工具来进行搜索引擎广告投放的一站式服务来满足其业务需求。基于此,本文将提供一整套的竞价词托管式服务的解决方案。本文以淘宝直通车这一全新的搜索竞价业务作为研究对象,从语义抽取于分词,关键词扩展,竞价词生成,模型化出价,为直通车广告主提供最优投放策略整体解决方案。第一阶段针对商品信息进行数据挖掘,实现关键词推荐引擎。第二阶段实现投放优化模块,实施定价策略,建立的点击量与PPC(“平均点击花费”)模型,实现在预算资金的约束下对不同竞价组合进行ROI(投入产出比)最大化的投资决策。以实际效果改善直通车竞价搜索用户体验。在软件应用方面,本文以目前较为成熟的开源框架来构建服务体系,应用层框架是基于Java的Play Framework,竞价词词库作的索引构建框架采用基于Lucene的Elastic Search引擎,数据存储层的服务采用的是较为通用的My Sql,实现了在线实时推荐关键词的性能要求。论文所实现软件服务在2012年9月淘宝第叁方服务市场下的直通车优化类目上线,截止2014年12月,已服务超过3万的淘宝商家。(本文来源于《上海交通大学》期刊2014-11-01）
周润博,张忠能[8]（2014）在《基于淘宝直通车的竞价决策系统的研究与设计》一文中研究指出电子商务蓬勃发展的大环境下,广告主具有强烈的电商广告投放意愿,显然他们并未达到电商广告的核心业务SEM(搜索引擎营销优化)的专业要求。所以广告主希望借助第叁方工具来进行搜索引擎广告投放的一站式服务来满足其业务需求。基于此,本文将提供一整套的竞价词托管式服务的解决方案。以淘宝直通车这一全新的搜索竞价模式作为研究对象,从语义抽取、关键词扩展、竞价词生成、模型化出价、广告效果正向反馈监控模型几方面进行分析和统计,为直通车广告主提供最优投放策略整体解决方案。第一阶段针对商品信息进行数据挖掘,实现关键词推荐引擎。第二阶段实现投放优化模块,实施定价策略,建立的点击量与PPC("平均点击花费")模型,实现在预算资金的约束下对不同竞价组合进行ROI(投入产出比)最大化的投资决策。以实际效果改善直通车竞价搜索用户体验。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2014年06期）
申宇[9]（2013）在《电力企业竞价辅助决策系统的设计和实现》一文中研究指出介绍电力竞价辅助决策系统的设计,以及其月度竞价管理方案子模块的实现。(本文来源于《自动化应用》期刊2013年10期）
黄晓明,徐春梅,黄晓东[10]（2011）在《发电公司竞价辅助决策系统的研究与开发》一文中研究指出目前,各国电力市场结构主要分为叁块:发电市场、输电市场和供电市场。我国开放的是发电侧电力市场,是以"厂网分开"、"竞价上网"的方式进行电力商业化的运营。发电公司的目标就是最大化一个周期的竞价期望收益。本文主要研究发电公司在基于成本分析的基础上如何制订和实施一套合理有效的报价策略,并开发相应软件。(本文来源于《华中电力》期刊2011年05期）
竞价决策论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
实时竞价(Real-Time Bidding,RTB)是大数据时代新兴的具有影响力的展示广告购买机制,RTB系统基于对互联网用户产生的大量数据的分析,能够识别每个广告展现(Impression)目标受众的特征和兴趣,并自动投放最佳匹配的广告。RTB系统中最受关注的是与需求方平台(Demand-Side Platform,DSP)相关的研究工作,DSP代表了广告主的诉求,DSP竞价策略的优劣直接影响广告主获取优质流量的能力,进而影响广告营销所带来的转化。在DSP中,成交价格作为广告展现的成本,能够有效地指导竞价策略的制定和投放预算的分配。本文针对成交价格预测展开了相关的研究工作,提出了基于软决策树的成交价预测模型,解决了两方面的问题:(1)目前,关于成交价格预测的相关研究工作通常是假设成交价格服从某种参数化的函数分布形式。但在实际中,成交价格来自成百上千广告主对某次广告展现的竞价,并不简单服从于某种假定的函数分布形式。而决策树模型可以避免这个问题,决策树提供了从输入到输出的自学习过程,无需函数假设;(2)普通决策树的构建过程忽视了维度间可能存在的相关性,而软决策树不同于普通决策树,软决策树在结点分裂时能根据不同概率影响左右子结点,利用这种特性能够建模维度间的相关性。此外,由于RTB过程采用第二竞价机制,DSP只有竞价成功才能观测到成交价格,竞价失败只能知道自身的出价,因此在成交价格预测中会面临数据缺失的问题。本文结合生存分析对软决策树模型提出了改进,采用K-M乘积限方法无偏估计竞价成功概率,并使用逆概率加权方法修正成交价格的真实误差,使竞价成功和竞价失败的数据记录能够同时反馈到软决策树模型的学习中,减少了实际应用中成交价格数据缺失问题带来的模型偏差。本文基于真实展示广告数据集iPinYou设计实验并进行实验验证,实验分别对比了基于假设分布和基于普通决策树的成交价格预测模型。实验结果表明,对比其他模型,本文提出的模型在预测误差上表现更佳,同时验证了考虑缺失数据的有效性和必要性。最后在树模型规模的比较上,本文提出的模型具有更小的树模型复杂度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
竞价决策论文参考文献
[1].常彦.新电改下我国备用辅助服务交易及竞价决策研究[D].华北电力大学(北京).2019
[2].陈乔伟.基于软决策树的实时竞价展示广告成交价格预测[D].华南理工大学.2019
[3].冯恒,杨争林,郑亚先,叶飞,张旭.发电商多输入决策因子竞价的智能代理模拟方法[J].电力系统自动化.2018
[4].董锦瑜.基于企业经营决策的发电商最优竞价策略[J].经贸实践.2016
[5].寇学文.水利水电工程投标竞价决策风险控制[J].科技视界.2014
[6].施泉生,李士动.含碳捕集电厂的低碳备用市场竞价模型与碳捕集水平风险决策[J].电网技术.2014
[7].周润博.基于淘宝直通车的竞价决策系统的研究与设计[D].上海交通大学.2014
[8].周润博,张忠能.基于淘宝直通车的竞价决策系统的研究与设计[J].微型电脑应用.2014
[9].申宇.电力企业竞价辅助决策系统的设计和实现[J].自动化应用.2013
[10].黄晓明,徐春梅,黄晓东.发电公司竞价辅助决策系统的研究与开发[J].华中电力.2011
论文知识图
