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    循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析

    2020-01-08 05:07:48張沛源
    釀酒科技 2019年12期
    關(guān)鍵詞:葡萄酒動(dòng)力驅(qū)動(dòng)

    張沛源

    (西安培華學(xué)院,陜西西安 710125)

    隨著我國葡萄酒產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),2018年我國生產(chǎn)葡萄酒1.345億升,同比增長450.44%。中國葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨新的契機(jī),在優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的情況下,結(jié)合循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式進(jìn)行產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)調(diào)節(jié),快速完成產(chǎn)業(yè)行業(yè)升級,促進(jìn)葡萄酒產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,建立葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新型驅(qū)動(dòng)模型。在高額利潤環(huán)境下,進(jìn)行葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)建設(shè),可促進(jìn)葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展升級,提高產(chǎn)業(yè)的利潤[1]。在全球葡萄酒產(chǎn)量過剩、進(jìn)口酒關(guān)稅下調(diào)的社會(huì)環(huán)境下,分析葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動(dòng)力因子,結(jié)合量化分析方法進(jìn)行葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析。采用統(tǒng)計(jì)分析和回歸分析相結(jié)合的方法,進(jìn)行循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析。研究循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析模型,在優(yōu)化葡萄酒產(chǎn)業(yè)升級,促進(jìn)葡萄酒產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展方面具有重要意義[2]。

    當(dāng)前,對循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子進(jìn)行量化分析主要采用分組檢驗(yàn)分析方法,結(jié)合對葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果進(jìn)行內(nèi)源融資性檢驗(yàn)分析,提取葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的統(tǒng)計(jì)平均值,實(shí)現(xiàn)對葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的顯著正相關(guān)性分析,但該方法分析葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的模糊度較大,自適應(yīng)性不好[3]。對此,本文提出基于聯(lián)合驅(qū)動(dòng)因子檢驗(yàn)的循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析模型,經(jīng)實(shí)證檢驗(yàn)分析,得出該方法可得出有效性的結(jié)論。

    1 樣本選取和約束參量分析

    1.1 葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子分析的樣本選取

    為了實(shí)現(xiàn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的量化分析,構(gòu)建循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的空間分布模型,采用有向圖分析方法進(jìn)行循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的分布式調(diào)度和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析。根據(jù)數(shù)據(jù)分布的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘,構(gòu)建循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析模型[4]。在循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式環(huán)境中實(shí)現(xiàn)葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)建設(shè)和跨越式發(fā)展。

    首先采用樣本分段選取方法進(jìn)行葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子統(tǒng)計(jì)樣本分析建模,假設(shè),在循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下,目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子調(diào)節(jié)的信息度為:

    其中,hk表示目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子調(diào)節(jié)信息鏈的特征分布集,f k表示動(dòng)力因子調(diào)節(jié)信息鏈的采樣時(shí)間間隔,vk表示動(dòng)力因子調(diào)節(jié)信息鏈的時(shí)間窗函數(shù)。

    在最大方差膨脹因素下進(jìn)行循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式中葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力調(diào)節(jié),假設(shè),在循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下,葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的狀態(tài)參量集為(0,0),目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的驅(qū)動(dòng)項(xiàng)為Ts=NfTf,結(jié)合量化回歸分析方法,對提取的目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的關(guān)聯(lián)特征集進(jìn)行分類融合,采用基于模糊C均值聚類方法獲取統(tǒng)計(jì)特征量和驅(qū)動(dòng)延遲項(xiàng),分別為αl和τl。其中,l∈[0,L-1],τ0<τ1<L τL-1。采用模糊自適應(yīng)調(diào)度方法,構(gòu)建目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子訪問的空間統(tǒng)計(jì)特征分布模型,得到統(tǒng)計(jì)特征值滿足cjTc<Tf,?j∈[0,Nf-1]。在決策樹模型下,根據(jù)目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的鏈路層分布進(jìn)行結(jié)構(gòu)重組[5],給出循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下,葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的模糊遞歸函數(shù)為:

    上式中,Hi為隸屬于第i個(gè)簇的聚類數(shù)據(jù)數(shù)量,Si表示第i個(gè)簇的聚類數(shù)據(jù)自相關(guān)函數(shù);模糊規(guī)則集為Mh,在聚類屬性特征V分布模式下,進(jìn)行葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子屬性集調(diào)度,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行虛擬變量調(diào)節(jié)和回歸分析。采用有效性評價(jià)模式,進(jìn)行葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展的融資決策性調(diào)度和可靠性評價(jià)[6]。

    1.2 約束參量分析

    根據(jù)葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子分析樣本選取結(jié)果,構(gòu)建葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力的約束參量模型,采用描述性統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展的盈余特征分析[7],得到循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的有向向量圖結(jié)構(gòu)模型為:

    在約束范圍(x,x(k))內(nèi),采用有向圖分析方法進(jìn)行目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子拓?fù)浞治?,在最大盈余模式下,得到循環(huán)經(jīng)濟(jì)條件下,葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力驅(qū)動(dòng)的特征標(biāo)記點(diǎn)為i,j,葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子回歸分析模型為:

    根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征分布,構(gòu)建反映循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下,葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的本體函數(shù)集,基于本體函數(shù)集建立葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的均衡調(diào)度模型為:

    其中,Pfi表示目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的特征分布集,Pdi為葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則集,PF、PD表示均衡因子;ui表示自變量。

    結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法對循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子特征分布進(jìn)行關(guān)聯(lián)性映射[8],得到關(guān)聯(lián)權(quán)重為:

    對提取的產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子進(jìn)行分類融合,得到模糊約束參量分布規(guī)則集為:

    式中,m為相似度特征分布,(dik)2為葡萄酒產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營杠桿系數(shù),μikm表示無量綱化指標(biāo)數(shù)值。結(jié)合年度虛擬盈余特征分布進(jìn)行融資決策[9],構(gòu)建葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力驅(qū)動(dòng)模型為:

    基于葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力驅(qū)動(dòng)模型,根據(jù)相似傳遞性原則對循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下,葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子進(jìn)行有限論域特征匹配。采用統(tǒng)計(jì)信息挖掘方法構(gòu)建產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)約束參量分布模型[10],在循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下,集成葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的模糊向量集ψ=[ψ1,ψ2,……,ψN],利用下式描述葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子驅(qū)動(dòng)的聚類稀疏性:

    其中,si為描述統(tǒng)計(jì)特征量的初始概率分布,采用空間結(jié)構(gòu)重組和博弈方法,構(gòu)建循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展的回歸分析模型,根據(jù)動(dòng)力因子的量化回歸分析結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)建模。

    2 葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析模型優(yōu)化

    2.1 聯(lián)合驅(qū)動(dòng)因子檢驗(yàn)

    在上述樣本數(shù)據(jù)選取和驅(qū)動(dòng)約束參量分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)行目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析模型的優(yōu)化設(shè)計(jì),提出基于聯(lián)合驅(qū)動(dòng)因子檢驗(yàn)的循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析模型。令p=R(r)Θ(θ)Z(z)ejwt,在置信度α下提取目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征量為:

    結(jié)合量化回歸分析方法,對提取的動(dòng)力因子關(guān)聯(lián)特征集進(jìn)行分類融合[11],由此確定循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子分布的映射關(guān)系為:

    以公式(14)給出的動(dòng)力因子分布的映射關(guān)系構(gòu)建目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子分布檢驗(yàn)均值模型:

    其中,GX(x,y)是葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子分布發(fā)展的指向性函數(shù),m、n分別是關(guān)聯(lián)維數(shù)和延遲。結(jié)合資產(chǎn)效益定量遞歸分析方法,實(shí)現(xiàn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子融合分析,采用最大方差估計(jì)方法進(jìn)行目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的多重共線性分析:

    在最大盈余決策下,得到循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的模糊指標(biāo)集為:

    根據(jù)目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的激勵(lì)機(jī)制,進(jìn)行循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下,葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子評價(jià)和尋優(yōu),自適應(yīng)尋優(yōu)輸出為:

    表1 成長期樣本的回歸結(jié)果

    因子序列的子序列:

    通過上述分析,采用分段檢驗(yàn)方法進(jìn)行葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的主成分分析和建模,結(jié)合因變量的回歸分析模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和量化評估。

    2.2 葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析

    采用自適應(yīng)分組檢驗(yàn)方法,進(jìn)行循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的粗糙集評價(jià),得到粗糙集評價(jià)模型為:

    其中,s為循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力的線性回歸系數(shù),p為目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的驅(qū)動(dòng)的延遲。結(jié)合模糊聚類分析方法,在顯著度水平下,分析目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的多元回歸參量模型[12],得到模糊聚類的響應(yīng)特征輸出為:

    目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子驅(qū)動(dòng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則集的期望輸出為:

    根據(jù)上述分析,實(shí)現(xiàn)對循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的多重回歸分析,在顯著度水平下,建立目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的多元回歸參量模型,得到指數(shù)向量為,繼續(xù)上述過程,計(jì)算目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子指數(shù)分布集為,由此得到目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的預(yù)測概率值為:

    綜上分析,結(jié)合混合數(shù)據(jù)模板匹配和聯(lián)合驅(qū)動(dòng)因子檢驗(yàn)方法實(shí)現(xiàn)葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析[13]。

    3 實(shí)證檢驗(yàn)與評價(jià)

    為了驗(yàn)證本文模型在實(shí)現(xiàn)葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析中的應(yīng)用性能,進(jìn)行實(shí)證分析。采用多元回歸模型進(jìn)行樣本的實(shí)證回歸分析,得到葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展成長期樣本的回歸結(jié)果見表1。

    根據(jù)表1的描述性統(tǒng)計(jì)和回歸分析結(jié)果,進(jìn)行循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下,目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析,測試葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析的收斂性,得到結(jié)果如圖1所示。

    分析圖1可知,本文方法相比粒子尋優(yōu)及主成分分析法收斂誤差更低,當(dāng)?shù)螖?shù)為40次時(shí),主成分分析方法的收斂誤差為0.15,粒子尋優(yōu)方法的收斂誤差為0.08,而本文方法的收斂誤差為0.05;當(dāng)?shù)螖?shù)為80次時(shí),主成分分析方法的收斂誤差為0.11,粒子尋優(yōu)方法的收斂誤差為0.03,而本文方法的收斂誤差為0.01;分析上述數(shù)據(jù)可知,本文模型進(jìn)行循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析時(shí),精度較高,置信度水平較好。

    圖1 收斂性測試

    4 結(jié)語

    本文提出基于聯(lián)合驅(qū)動(dòng)因子檢驗(yàn)的循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析模型,分析葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動(dòng)力因子,結(jié)合量化分析方法進(jìn)行葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析,采用統(tǒng)計(jì)分析和回歸分析相結(jié)合的方法,進(jìn)行循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式下葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析。研究得知,本文方法進(jìn)行葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子量化分析的精度較高,收斂性較好,能夠?qū)崿F(xiàn)對葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力因子的準(zhǔn)確分析。

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