Double Mover–Stayer model on customer switching in telecommunications industry

Customer acquisition and customer retention are the most important challenges in the increasingly competitive telecommunications industry. Traditional studies of customer switching always assume that customers are homogeneous, and thus that model customer switching behavior follows a Markov formulation. However, this postulation is obviously inappropriate in most instances. Blumen et al. (Cornell Studies of Industrial and Labor Relations, Cornell University Press, Ithaca, NY, 1955) developed the Mover–Stayer (MS) model, a generalization of the Markov chain model, to relax the requirement of homogeneity and allow the presence of heterogeneity with two different types of individuals—“stayers,” who purchase the same kinds of products or services throughout the entire observation period; and “movers,” who look for variety in products or services over time. There are two purpose of this article. First, we extend the MS model to a Double Mover‐Stayer (DMS) model by assuming the existence of three types of individuals in the market: (1) stable and loyal customers, who have stable usage within the same company; (2) instable but loyal customers, whose usage varies within the same company over time; and (3) disloyal customers, who switch from one company to another to seek for new experiences or/and benefits. We also propose an estimation method for the DMS model. Second, we apply the DMS model to telecommunications data and demonstrate how it can be used for pattern identification, hidden knowledge discovery, and decision making. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012     

临近空间飞行器纵向逆控制系统设计

建立了临近空间飞行器无动力滑翔阶段的纵向运动模型,并应用动态逆方法推导了模型的逆系统.系统相对阶等于绕质心运动模型的系统阶数,实现了绕质心运动模型的线性化.为了克服纵向运动模型的隐动态和参数的不确定性,在内环动态逆控制器的基础上,设计了外环最优调节器.仿真结果表明:飞行器纵向逆控制系统可以准确跟踪俯仰角或攻角指令,并对参数不确定性和外界干扰具有较好的鲁棒性,具有工程适用性.     

模型参考自适应电传飞行控制系统纵向控制律设计

针对电传飞行控制系统中被控对象模型参数时变的特点,应用模型参考自适应控制方法设计纵向控制律。论述飞机纵向运动的动力学模型和参考模型的建立,以及基于此参考模型用超稳定性理论设计自适应控制律的方法,并且通过仿真试验进行控制性能验证。仿真结果表明,所设计的控制律可以根据飞行状态的不同自适应的调节控制律,控制性能指标满足飞行品质规范要求,设计方法可行。     

基于加权的目标综合识别技术

在基于证据理论的目标综合识别系统中,综合考虑信息源权重对识别结果有重要的影响.提出了基于加权的目标综合识别技术,总结了几种常用的主观权重和客观权重获取方法,给出了组合权重的计算公式,针对D-S证据理论仿真验证了基于证据加权思想对合成结果的改进效果.研究表明,在进行目标综合识别时考虑信息源的权重是必要的,它能有效化解信源冲突,保证合成结果的合理性和稳健性.     

创造性思维粒子群优化的武器目标分配

现代战争特点为防空作战中武器目标分配(WTA)问题的求解效率和质量提出了新的需求和挑战.建立了WTA问题模型,并选择粒子群优化算法(PSO)求解模型.针对PSO算法在求解WTA模型中出现的早熟收敛特性,从认知心理学角度进行分析,将创造性思维(CT)引入PSO的速度更新公式中,提出了一种基于创造性思维的PSO算法CTPSO.针对WTA模型的离散性特点,设计了编码与解码策略,及位置和速度矢量的离散化运算规则.实验证明了CTPSO算法在WTA问题求解质量和求解效率方面的优越性.     

基于HPTFN的网络化指挥信息系统效能评估模型

为了从系统工程和军事需求的角度提出一套综合的网络化指挥信息系统效能评估模型,在分析当前评估模型研究现状的基础上,给出评估建模应该遵循的原则。提出一种新的基于类投影型三角模糊数的网络化指挥信息系统效能评估建模方法,并对其建模原理进行详细分析。结合3个单位某系统实际,对评估模型方案予以验证,较好地说明了该模型的可行性和有效性,为网络化指挥信息系统效能评估和优化建设提供指导。     

基于灰色理论的电子系统状态预测方法

电子系统的状态预测是利用其历史信息来实现系统未来状态和趋势的估计,以防止灾难性故障的发生,对于推动视情维修具有重要意义。针对典型模拟滤波电路,通过分析其关键测试信号的特点,研究了基于灰色理论的状态预测方法,并针对该预测模型的不足,设计粒子群算法选择最佳预测维数,设计新陈代谢法使该模型参数在线改变,从而建立符合电子系统信号特点的灰色预测模型。将该模型与ARAM模型比较,实验结果验证了该模型具有较好的状态预测精度和预测性能。     

指挥控制系统网络动态抗毁性

为研究指挥控制系统网络的动态抗毁性,建立了指挥控制系统的多Agent复杂网络抗毁性模型。在模型中,将系统中的每个作战单元看作一个具有自修复能力的Agent;在重点攻击和随机攻击的基础上提出了一种基于攻击力度指数的攻击策略;引入了网络整体效率,并在此基础上提出了一种网络动态抗毁性的度量方法。最后利用仿真的方法对指挥控制系统的抗毁性进行了研究,仿真结果表明网络节点的自修复能力对于网络保持其性能的时间的长短具有很大影响,对提高指挥与控制系统的抗毁性具有一定的参考价值。     

用于任务规划的航母编队防空威胁建模

建立正确的航母编队防空威胁模型是反航母任务规划成功的前提,在分析网络化条件下航母编队综合防空反导体系作战特点基础上,综合考虑反舰导弹性能、防空雷达网和编队防空火力威胁等因素,利用加权指数方法建立了网络化条件下航母编队综合防空网络威胁模型。仿真结果表明该模型能够体现航母网络化防空体系的真实情况,可以用于反航母任务规划。     

GM(1,1)和SVR的雷达电子部件状态趋势预测模型

为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型。采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度。在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果。实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力。