经济智能控制系统研究及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴斌，涂序彦，吴亚东 著

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• 经济学
• 控制系统
• 智能控制
• 系统工程
• 优化算法
• 建模分析
• 应用研究
• 电力系统
• 能源经济
• 仿真技术

店铺： 广影图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030248404

商品编码：29746615721

包装：平装

出版时间：2009-06-01

基本信息

书名：经济智能控制系统研究及其应用

定价：45.00元

作者：吴斌,涂序彦,吴亚东

出版社：科学出版社

出版日期：2009-06-01

ISBN：9787030248404

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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内容提要

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本书在经济控制、低成本自动化和智能控制已有成果的基础上，提出和研究开发了经济智能控制系统的概念、设计方法和实现技术。经济智能控制研究发展了经济控制理论及其应用，将面向常规控制系统的经济控制推广到基于计算机网络的智能控制系统中，同时在智能控制系统的设计中引入经济控制的思想，实现经济控制与智能控制的结合，为智能控制的研究和应用进行新的探索，为低成本自动化系统设计提供新的理论方法。
本书可作为从事大型控制、管理与信息系统研究开发与工程设计人员的参考用书，也可供从事智能控制与智能系统研究、设计和应用工作的科技工作者参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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智能制造时代的脉搏：洞察经济运行新范式 在数字浪潮席卷全球、科技革命日新月异的今天，经济的运行方式正经历着前所未有的深刻变革。传统以人力、经验和粗放式管理为基础的经济模式，已难以适应日益复杂多变的全球市场、快速迭代的技术创新以及消费者个性化需求的崛起。在此背景下，一种全新的经济智能控制系统应运而生，它不仅是信息技术与经济理论的深度融合，更是驱动经济迈向高质量发展、实现可持续增长的关键引擎。 本书并非仅仅描绘“经济智能控制系统研究及其应用”这一特定学术领域，而是将其置于一个更为宏大、更为生动的时代背景之下，深入剖析智能技术如何重塑经济的各个维度，以及由此催生的新范式如何影响我们的生产、消费、决策乃至生活方式。我们将一同探寻，在这个由数据驱动、算法赋能的时代，经济如何实现更精细、更高效、更具韧性的发展。 第一部分：智能时代的经济图景——挑战与机遇并存 数字技术，特别是人工智能、大数据、物联网、云计算等，正以前所未有的速度渗透到经济的肌理之中。它们打破了传统信息传递和处理的瓶颈，极大地提升了数据获取、分析和应用的能力。然而，这种变革并非一蹴而就，也伴随着诸多挑战。 1. 传统经济模式的局限性凸显： 信息不对称与延迟： 过去，企业对市场需求的判断、对生产要素的配置，往往依赖于滞后的统计数据和主观经验，容易造成供需错配、资源浪费。 决策的盲目性与低效性： 复杂经济环境下的决策，若缺乏科学的数据支撑和精密的模型分析，容易陷入“拍脑袋”的困境，风险高且效率低下。 生产的同质化与低附加值： 传统制造业倾向于大规模、标准化生产，难以满足消费者日益增长的个性化、定制化需求，导致产品附加值不高，市场竞争力减弱。 资源配置的失衡与浪费： 能源、原材料、劳动力等资源的配置，往往存在区域性、行业性或阶段性的失衡，导致部分领域产能过剩，而另一些领域则供给不足。 风险抵御能力的不足： 面对金融危机、自然灾害、地缘政治冲突等突发事件，传统的经济体系往往显得脆弱，恢复能力较弱。 2. 智能技术带来的变革性机遇： 数据驱动的精准决策： 大数据技术使得海量信息的收集、整合和分析成为可能。通过对用户行为、市场趋势、宏观经济指标等进行实时监测和深度挖掘，企业和政府可以做出更具前瞻性、更精准的决策。 智能化生产与个性化定制： 物联网、机器人技术、3D打印等与人工智能相结合，正在推动制造业向“智能制造”转型。柔性生产线、按需生产、个性化定制成为可能，极大地提升了生产效率和产品附加值。 优化资源配置与效率提升： 智能算法可以对能源消耗、物流运输、供应链管理等进行全局优化，实现资源的最优配置，降低运营成本，提高整体经济运行效率。 风险预警与智能应对： 通过对经济运行数据的实时监测和模式识别，可以提前预警潜在的金融风险、市场波动等，并制定相应的应对策略，增强经济韧性。 催生新业态与新模式： 共享经济、平台经济、数字服务等新兴经济业态，正是智能技术驱动下的产物，它们重塑了价值链，创造了新的商业机会和就业岗位。 第二部分：经济智能控制系统的核心要素与技术支撑 经济智能控制系统，并非单一的技术或产品，而是一个复杂的、多层次的、相互关联的体系。它旨在通过智能化的手段，对经济运行的各个环节进行监测、分析、预测、调控和优化，以达到提升效率、降低成本、防范风险、促进可持续发展的目标。 1. 数据是基石： 海量多源数据的采集与整合： 系统需要从生产、销售、消费、金融、交通、环境等各个领域采集海量、多源、异构的数据。这包括结构化数据（如交易记录、财务报表）和非结构化数据（如社交媒体评论、新闻报道）。 数据质量与治理： 数据的准确性、完整性、一致性和时效性是系统有效运行的前提。因此，强大的数据清洗、预处理、清洗和治理能力至关重要。 实时数据流处理： 许多经济活动是实时发生的，系统需要具备处理高速、连续数据流的能力，以便进行实时监测和响应。 2. 算法是灵魂： 机器学习与深度学习： 用于模式识别、趋势预测、异常检测、需求预测、风险评估等。例如，利用机器学习算法分析消费者购买行为，预测未来产品需求；利用深度学习分析金融市场数据，识别潜在的欺诈行为。 优化算法： 用于资源配置、生产调度、物流路径规划、供应链协同等。例如，利用线性规划、遗传算法等优化生产计划，最大化利润并最小化成本。 仿真与建模： 构建经济运行的数学模型，通过仿真技术模拟不同政策或市场变化对经济的影响，为决策提供科学依据。 自然语言处理（NLP）： 分析文本类数据，如用户评论、新闻报道，提取关键信息，理解市场情绪。 图算法： 分析复杂的关系网络，如供应链、金融网络，发现潜在的联系和风险。 3. 智能平台是载体： 云计算： 提供强大的计算和存储能力，支撑海量数据的处理和复杂算法的运行。 物联网（IoT）： 实现对物理世界中设备、传感器数据的实时采集，将物理世界与数字世界连接起来。 区块链： 提供去中心化、可信的数据记录和交易机制，增强供应链的透明度和安全性。 分布式账本技术： 促进多方协作，实现数据共享和价值传递。 4. 决策与执行是目标： 智能化决策支持： 系统能够根据数据分析和模型预测，为管理者提供具有洞察力的决策建议。 自动化执行与调控： 对于某些重复性、规则明确的任务，系统可以实现自动化执行，如自动调整生产参数、自动执行交易指令等。 人机协同： 强调智能系统与人类专家的协作，充分发挥各自优势，实现更优的决策结果。 第三部分：智能控制系统在经济领域的广泛应用前景 经济智能控制系统的应用范围极其广泛，几乎可以触及经济运行的每一个角落，为各行各业带来革命性的变化。 1. 宏观经济调控与政策制定： 经济态势实时监测与预警： 通过整合国家统计局、央行、海关、社保、税务等各部门数据，构建宏观经济运行监测平台，实时掌握经济运行态势，及时预警通胀、失业、金融风险等。 政策模拟与影响评估： 利用经济模型对不同财政政策、货币政策、产业政策进行仿真模拟，评估其对经济增长、就业、物价等宏观指标的潜在影响，为科学决策提供依据。 产业结构优化： 分析各产业的市场需求、竞争格局、技术进步等数据，为政府制定产业发展规划、引导资源配置提供支持，推动经济结构优化升级。 2. 金融领域的智能风控与创新： 智能信贷审批与反欺诈： 利用大数据和机器学习技术，对客户的信用状况进行更全面、更精准的评估，降低信贷风险，并有效识别和防范金融欺诈行为。 量化交易与投资决策： 基于复杂的算法模型，进行高频交易、套利交易，或为投资机构提供智能化的资产配置和投资组合管理建议。 智能客服与普惠金融： 通过智能语音助手、聊天机器人等，提升金融服务的效率和可及性，降低服务成本，惠及更广泛的客户群体。 智能化的市场监测与分析： 实时监测市场动态，分析新闻、社交媒体等信息，预测市场情绪和价格波动。 3. 工业生产与智能制造： 预测性维护： 通过监测设备运行数据，预测设备故障，提前进行维护，避免非计划停机，降低维护成本。 生产过程优化： 实时调整生产参数，优化生产流程，提高产品良品率，降低能耗。 供应链协同与优化： 实现供应链各环节信息的实时共享，优化库存管理、物流配送，提高供应链的整体效率和韧性。 个性化定制生产： 灵活应对客户的个性化需求，实现小批量、多品种的柔性生产。 4. 零售与消费领域的智能化升级： 精准营销与个性化推荐： 基于消费者行为数据，进行精准的用户画像，提供个性化的产品推荐和营销活动，提升转化率。 智能库存管理： 预测商品需求，优化库存水平，减少缺货和积压，降低仓储成本。 动态定价： 根据市场需求、竞争对手价格、库存水平等因素，动态调整商品价格，实现利润最大化。 无人零售与智能门店： 通过物联网、计算机视觉等技术，实现无人化的购物体验，提升运营效率。 5. 城市管理与智慧交通： 智能交通信号控制： 实时监测交通流量，动态调整信号灯配时，缓解交通拥堵。 公共交通优化： 根据客流数据，优化公交线路和班次，提高出行效率。 能源管理优化： 监测和预测城市能源消耗，优化能源分配，提高能源利用效率。 环境监测与污染治理： 实时监测空气质量、水质等环境指标，为环保决策提供支持。 结语：拥抱智能，共创未来 经济智能控制系统不仅是一种技术工具，更是我们理解和改造经济运行模式的全新视角。它代表着一种更加理性、更加高效、更加包容的经济发展方向。理解并掌握这些智能化的思维方式和技术手段，对于每一个身处经济浪潮中的个体、企业和国家而言，都至关重要。 本书将带领读者穿越复杂的经济图景，深入浅出地揭示智能技术如何驱动经济的每一个细胞，如何重塑我们的商业逻辑和决策模式。我们期待，通过对这一前沿领域的探索，能够激发更多关于未来经济形态的思考，为构建一个更加智能、更加繁荣、更加可持续的社会贡献智慧与力量。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，我原本期待能看到一连串令人瞠目结舌的代码示例和快速部署的解决方案，毕竟“智能控制”这个词汇充满了行动力。但这本书给我的感觉更像是一份严谨的学术报告，它将重点放在了“研究”而非“应用”的即时效果上。内容上，它大量篇幅用于阐述状态空间模型、模糊逻辑与神经网络的融合机制，这对于理解底层逻辑自然是无可替代的，但对于急于在下个季度报告中展示“AI赋能”成果的经理人来说，可能稍显晦涩。书中对于“智能”的定义偏向于数学上的最优性证明，而不是工程上的快速迭代和用户体验。比如，在讨论如何量化“经济效益”这一模糊目标时，作者采用了一套相当复杂的效用函数，这在实际操作中往往需要大量的人工干预来确定权重，这与我们追求的“自动化”目标似乎存在一定的张力。它更像是为研究机构的博士生准备的教科书，需要读者具备深厚的数理基础才能畅快阅读，对于想直接“拿来即用”的工程师而言，需要再花大力气去“翻译”其理论语言。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏非常平缓，章节之间的衔接流畅，体现了作者对整个研究脉络的清晰把控。它不像某些前沿书籍那样，为了追赶热点而将各种新名词堆砌在一起，而是稳扎稳打地构建知识体系。我尤其赞赏其在文献综述部分的严谨，对过去几十年相关流派的发展脉络梳理得井井有条，避免了“重新发明轮子”的嫌疑。它成功地将控制论的严密性与信息论的视角结合起来，展示了信息流在现代经济决策中的关键作用。然而，在涉及“应用”的章节，比如针对特定行业或宏观政策的模拟，感觉笔墨有些轻描淡写。似乎作者更热衷于证明“可行性”的数学证明，而不是深入挖掘“最优性”在实际应用中的具体表现形态。例如，在描述能源市场智能调度时，缺少对实时电价波动、突发天气事件等极端场景的深入压力测试分析，这让实际从事该领域的专业人士会感觉理论的尖锐度有所下降，更多停留在概念验证的层面，而非工程实战的成熟度。

评分☆☆☆☆☆

这是一部需要耐心细读的深度作品，它的价值不在于提供速效解药，而在于改变你思考复杂系统的方式。作者构建了一个跨学科对话的桥梁，让习惯于线性思维的经济学家和习惯于闭环反馈的工程师找到了共同的语言。书中对“信息熵”在描述市场不确定性中的应用探讨得尤为精妙，这超越了传统的方差描述，提供了一种更贴近信息论本质的量化工具。这种深层次的理论挖掘，使得这本书在学术界的地位无可撼动。不过，对于那些对“人工智能”的最新进展，如生成式模型或强化学习的最新突破感兴趣的读者来说，这本书可能会显得略微滞后。它更侧重于将成熟的、经过时间检验的控制理论工具，重新包装和应用于经济领域，而不是激进地采用当下最热门的、但理论基础尚未完全沉淀的新兴AI技术。因此，它是一本“内功心法”的修炼手册，而非“招式”的最新汇编，对于想站在巨人的肩膀上审视问题的读者来说，价值无可替代。

评分☆☆☆☆☆

这本关于经济智能控制系统的专著，从宏观层面为我们描绘了一幅利用先进算法优化复杂经济决策的蓝图。作者显然在理论建构上花费了巨大的心力，系统地梳理了经典控制论与现代人工智能技术（尤其是机器学习和深度学习）如何在新兴的金融市场、供应链管理乃至宏观经济调控中发挥作用。我特别欣赏其中对于“自适应”和“鲁棒性”的探讨，这在处理经济系统固有的高噪声和非线性特性时至关重要。书中对于如何构建有效的反馈回路，使得系统能够实时感知市场变化并进行自我修正的论述，极具启发性。然而，阅读过程中我发现，虽然理论框架构建得相当扎实，但在实际案例的穿透力上似乎略显保守。例如，对于高频交易中决策延迟的量化分析，以及在跨国贸易摩擦背景下模型的鲁棒性测试，如果能提供更具野心和前沿性的模拟结果，将会极大地提升该书对业界前沿人士的吸引力。总体来说，这是一部奠基性的理论参考，为希望将尖端计算科学应用于复杂经济治理的学者提供了坚实的起点。

评分☆☆☆☆☆

从排版和论证的逻辑来看，这本书的作者群体似乎更偏向于传统的控制理论专家，而非专注于经济学建模的专家。书中对控制系统的稳定性分析，例如李雅普诺夫稳定性理论的应用，描述得细致入微，几乎可以作为教科书中的标准章节。这种对“稳”的执着，反映出研究者对系统长期安全运行的重视。但经济系统的核心矛盾往往在于“活力”和“创新”，而非单纯的“稳定”。我发现书中对于如何设计能够主动引入“探索性”扰动，以期发现新均衡点的机制讨论不足。经济智能的真正价值，或许在于它能突破传统经济学对理性主体的假设，允许一定程度的“非理性”优化。这本书在这一点上略显保守，它似乎在努力把经济系统变成一个更容易被精确控制的物理机器，这与经济的本质——即人的行为集合——似乎存在方法论上的偏差。它为我们提供了一个完美的控制框架，但这个框架是否完美匹配了那个充满噪音和非理性预期的真实经济世界，还需要进一步的实践检验。