检索结果-南通市图书馆

江南大学学报（人文社会科学版） 2015年第3期14卷 95-100页

作者：方亮黄山学院经济管理学院安徽黄山245041

主要针对安徽城市居民消费价格指数的变化进行研究,重点分析了消费价格总指数的增加趋势和周期循环态势,预测未来几年安徽城市居民消费价格指数将在增加趋势和周期循环趋势的共同作用下出现的态势,分析其具体的原因并提出双向控制、承... 详细信息

主要针对安徽城市居民消费价格指数的变化进行研究,重点分析了消费价格总指数的增加趋势和周期循环态势,预测未来几年安徽城市居民消费价格指数将在增加趋势和周期循环趋势的共同作用下出现的态势,分析其具体的原因并提出双向控制、承接大势、农村先行和稳定房价等建议。

关键词：二重趋势安徽城市居民消费价格总指数

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电力负荷预测的最优分段校正模型研究及应用

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中国电力 2005年第6期38卷 5-7页

作者：邢棉臧志彬任峰杨照芬张磊华北电力大学应用数学系河北保定071003 北京中电普华信息技术有限公司北京100085 华北电力大学经济管理系河北保定071003

中长期电力负荷同时具有增长性和波动转折性的二重趋势,这使得电力负荷的变化呈现出复杂的非线性特征。传统的中长期负荷预测模型仅考虑一种变化趋势,从而预测效果较差,不能符合实际需要。为了提高预测精度,更精确地反映负荷变化规律,... 详细信息

中长期电力负荷同时具有增长性和波动转折性的二重趋势,这使得电力负荷的变化呈现出复杂的非线性特征。传统的中长期负荷预测模型仅考虑一种变化趋势,从而预测效果较差,不能符合实际需要。为了提高预测精度,更精确地反映负荷变化规律,通过改变GM(1,1)模型中微分方程的初始条件,且对历史负荷进行最优分段,在此基础上建立了电力负荷预测的最优分段校正模型,使模型具有二重趋势性特点。通过实例验证,较大提高了预测精度。

关键词：灰色预测二重趋势最优分段校正模型

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基于神经网络的卷烟销售预测模型的研究及应用

基于神经网络的卷烟销售预测模型的研究及应用

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作者：谢星峰昆明理工大学

学位级别：硕士

本文首先对烟草业做了初步的市场分析,分析了影响卷烟销售的几个基本环境因素:经济收入水平、人口、节假日等。得出影响卷烟的销售的因子是多方面的,而且这些因子互相作用共同影响卷烟的销售。卷烟销售具有时间序列二重趋势变化的特点,... 详细信息

本文首先对烟草业做了初步的市场分析,分析了影响卷烟销售的几个基本环境因素:经济收入水平、人口、节假日等。得出影响卷烟的销售的因子是多方面的,而且这些因子互相作用共同影响卷烟的销售。卷烟销售具有时间序列二重趋势变化的特点,即整体趋势变动性和季节波动性。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。本文从数据挖掘的角度阐述了数据挖掘的过程及其基本实施步骤。然后,从数据挖掘的模型中重点介绍了BP神经网络、时间序列模型、基于时间序列的神经网络模型以及CBP网络模型的理论基础及其原理。在充分考虑了趋势预测目标数据源(云南某烟草公司卷烟销售)的二重趋势时间序列的时间相关性的特点下,以神经网络中CBP神经网络为基础建立CCBP网络预测模型。CCBP模型是LCBP和PCBP两个子模型的积乘组合。其中LCBP模型在考虑了经济收入水平、人口、年龄结构层次及流动人口流量等环境因子的条件下对趋势分量进行预测。根据时间相关性的特点加入了打折思想的PCBP模型对周期分量进行预测,从而很好的描述出了在本论文卷烟销售预测数据趋势增长和季节波动的特点。该模型克服了单一的CBP模型及其他模型对具有二重变化趋势预测的表达能力受限的缺点;同时分开时间相关性和环境因子区别对待二重趋势的两个分量分别进行预测,充分利用了CBP各向同性预测的优势。最后,以云南某烟草公司某区域近6年的卷烟销售数据为研究模型试验研究对象,建立了APMSTS基于神经网络的烟草销售预测模型系统,系统从该公司数据库中进行实时增量抽取数据,以及录入该区域年鉴数据作为环境参考因子。APMSTS系统数据库部分提供了模型(BP、CBP和CCBP)试验强大的数据源后盾。对BP、CBP和CCBP各模型建模及其学习训练后进行预测,其结果表明CCBP模型预测效果均优于BP、CBP模型。说明在二重趋势时间序列预测方面,采用分开时间相关性和环境因子区别对待二重趋势的两个分量分别进行预测的CCBP网络模型具有更能符合卷烟销售特点(受经济环境因素和时间相关性影响)的预测能力。

关键词：神经网络圆形反向传播网络二重趋势时间序列预测卷烟销售

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基于Beta样条曲线与GM模型组合的月度负荷预测

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数字技术与应用 2019年第9期37卷 76-77页

作者：黄秀花宁夏大学新华学院

本文基于月度负荷具有增长性和季节波动性的二重趋势特征,提出了一种新的月度负荷预测方法。该方法通过运用GM模型对纵向历史数据预测,对于横向历史数据采用Beta样条曲线预测,共同构建组合预测模型,最后给出这种预测方法的建模步骤。通... 详细信息

本文基于月度负荷具有增长性和季节波动性的二重趋势特征,提出了一种新的月度负荷预测方法。该方法通过运用GM模型对纵向历史数据预测,对于横向历史数据采用Beta样条曲线预测,共同构建组合预测模型,最后给出这种预测方法的建模步骤。通过实例和对比分析,证明新的方法是可行和有效的。

关键词： Beta样条曲线 GM模型月度负荷预测二重趋势

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