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[期刊] 旅游科学
[作者]
王娟 曾昊
本文探究了人工神经网络(ANN)作为一种新型的预测系统在旅游市场需术研究中的重要性,并指出:在对旅游需求进行预测时,人工神经网络较之多元回归分析方法适用范围更广,显著性更强。
关键词：
旅游市场需求 人工神经网络 神经元
[期刊] 物流技术
[作者]
严其飞 李俊山 张仲敏 周伟
针对备件需求影响因素众多且不同备件的影响因素不尽相同的情况,提出了一种基于灰色关联分析的BP神经网络需求预测模型。首先使用灰色关联度筛选出影响备件需求的主要因素;然后以主要因素的数据作为神经网络的输入对神经网络进行训练,使用训练好的神经网络对备件需求进行预测;最后通过实例验证了基于灰色关联度BP神经网络的预测模型相对于传统BP神经网络预测模型能够较大地提高预测的精度。
[期刊] 管理评论
[作者]
章杰宽 朱普选
在已有研究成果的基础上,本文提出一种经过优化的灰色神经网络模型用于旅游需求预测。首先,将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用。其次,在标准粒子群算法基础上,通过对惯性权重与学习因子的动态设置,构造一种动态粒子群算法,并利用动态粒子群算法对灰色神经网络参数进行优化。最后,通过优化的灰色神经网络预测模型对旅游需求进行预测,并比较了本文所建立的灰色神经网络模型与目前流行的旅游需求预测模型的预测效果。结果表明,动态粒子群算法优化的灰色神经网络的预测精度相比已有方法具有更高的预测精度。
[期刊] 商业研究
[作者]
李君轶 马耀峰 杨敏
旅游者的需求和消费行为始终是中国旅游研究的前沿问题。我国在旅游市场需求预测研究方面也进行了不断的探索,取得了丰硕的成果。通过对国内旅游市场需求预测近30年的研究成果的系统梳理,总结我国旅游市场需求预测研究的轨迹和特点,为我国进一步进行旅游市场需求预测研究提供借鉴。
关键词：
旅游市场 需求预测 方法
[期刊] 旅游学刊
[作者]
吴江华 葛兆帅 杨达源
旅游需求预测研究一直是旅游学研究的一个重要课题。本文尝试用人工神经网络模型的 3层BP模型来仿真模拟国际入境旅游需求 ,并以日本对香港的国际旅游需求为例进行模型验证。其输入层结点为SP、FR、POP、GDE、AH、MK ,游客量为输出节点 ,得出 3层前馈反向传播神经网络模型。最后将模拟结果与目前常用的几种模型利用相同的数据源进行模拟的结果进行对比 ,最后发现人工神经网络模型的模拟结果与实际情况最为逼近。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪灵枝 黄敢基 申锦标
文章利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
彭志忠
本文认为,解决供应链上游企业准确理解下游企业所提供的订货信息,进行科学的市场需求预测是供应链管理中具有战略性和规划性决策的问题。基于市场准确预测的协作计划预测和补货技术(CPFR技术)能及时准确地预测由各项促销措施或异常变化带来的销售高峰波动,从而使销售商和供应商做好准备,赢得主动。而构筑基于CPFR技术的供应链需要良好的预测方法和技术以及信息系统的支撑。文章指出,基于误差反传算法的神经网络(BP神经网络)作为一种对复杂经济现象进行分析和预测的有效工具,在有大量数据和长期学习过程的情况下,能发挥出更大的优势和性能,加之其具备自学习和自适应能力,能适时调整流程企业产品销售的信息误差,对供应链的决...
关键词：
神经网络 需求预测技术 供应链
[期刊] 资源科学
[作者]
李瑞 张悟移
随着中国经济的快速发展，物流业需求快速增长、规模不断扩大，也带来了能源消耗的增长。研究中国物流业能源消费水平以及能源需求，有利于物流业节能工作的开展、缓解能源压力。本文选取了影响物流业能源需求的１１个主要因素，基于径向基神经网络对２００１－２０１２年间中国物流业能源需求相关数据进行模拟与仿真，在此基础上对２０１６年和２０２０年物流业能源需求量进行了预测，并分析了１１个影响因素的重要性和测算了物流业的能源效率。研究结果表明：１２００１－２０１２年间中国物流业能源消耗总量在不断增加，随着物流业的进一步发展，到２０２０年物流业能源消费总量将达到５１２６１．９２万ｔ标准煤；２在解决物流业能源需求预测问．．．
[期刊] 农业技术经济
[作者]
王新利 赵琨
农产品物流不仅具有一般性物流的共同特点,而且具有独特性和复杂性,这导致利用一般方法进行农产品物流需求预测不仅难度大,而且精度差。为克服单项物流需求预测的局限性及农产品物流数据的不完整性,本文利用神经网络理论,建立基于BP神经网络的农产品物流预测模型,并利用BP神经网络在学习过程中具有工作信号正向传播和误差信号反向传播的特点,通过权值的不断修正,使网络的实际输出向量更加接近期望的输出值,从而极大程度提高了物流预测的准确性。经农产品物流预测实例分析,验证了基于BP神经网络模型建立的物流需求预测模型的准确性与科学性。从而印证了人工神经网络在物流领域中的应用具有更加广泛的发展潜力。
关键词：
BP神经网络 农产品物流量 预测
[期刊] 物流技术
[作者]
高雪雪
为更合理准确的预测海南省物流需求规模,将理论分析与实证验证相结合,分析了影响海南省物流需求的主要因素,建立神经BP网络模型,选择相应的经济指标为输入指标,预测海南省未来几年的物流需求规模,为海南省未来一定时期内的物流系统规划提供理论依据。
关键词：
BP神经网络 海南省 物流需求 预测
[期刊] 物流技术
[作者]
杨祺煊 王敏
围绕供需两方面分析了区域经济指标与区域物流量的关系，建立了基于广义回归神经网络的预测模型，算例表明，该模型较传统预测模型在预测精度和可靠性方面有较大优势。
[期刊] 物流技术
[作者]
汪勇 廖倩茹 艾学轶 蒲秋梅
物流需求预测是城市发展规划中的重要组成部分，为了能够科学地预测出武汉市的物流需求，选择武汉市地区生产总值、社会商品零售总值及货物进出口作为输入指标，将货物运输量作为输出指标，利用BP神经网络模型进行预测。在此基础上，借助马尔可夫链（Markov）对误差值进行修正，使平均相对误差从7.3%下降至1.9%。结果表明，与单一的BP神经网络模型以及其他神经网络组合方法相比，Markov-BP神经网络模型的预测精度更高，使用Markov-BP神经网络模型，对武汉市未来物流需求预测具有一定的参考价值。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
陶阳威 孙梅 王小芳
能源是人类赖以生存的物质基础,有效地预测能源需求对于经济的发展和社会的进步具有重要意义。BP神经网络预测模型具有自学习、自适应的特点,适用于难于建立精确数学模型的系统,但是传统的BP网络在学习过程中易发生震荡,且收敛缓慢。文章通过加入动量项改进了传统的BP神经网络,综合考虑了影响中国能源需求的各个因素,并选取了主要且可量化的因素:国民生产总值(GDP)、城镇人口比例、产业结构、能源价格、能源结构、技术进步、消费水平。应用改进的BP神经网络算法,结合1990到2007的各项实际数据,建立了中国能源需求预测模型,并用MATLAB仿真实现,仿真结果表明该预测模型具有较强的预测能力和较好的实用价值,最...
[期刊] 资源科学
[作者]
郭杰 欧名豪 刘琼 欧维新
以南通市1988年~2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型,在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证。结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算...
关键词：
BP神经网络 建设用地 预测 南通市
[期刊] 资源科学
[作者]
郝思雨 谢汀 伍文 高雪松 邓良基 李启权
以成都市为研究区域,利用城镇建设用地和社会经济统计数据,从因素和时间二维角度出发,分别选用RBF神经网络模型和GM(1,1)模型,在模型比较优选的基础上对成都市城镇建设用地需求进行了预测。结果表明:RBF神经网络模型与GM(1,1)模型相比,前者的平均绝对误差和误差均方根较低,且线性拟合效果更佳,是一种精度较高的预测方法;据预测,近期2015年和远期2020年研究区城镇建设用地需求量将分别达到145 986.10hm2和182 321.26hm2,研究结果既能为具有类似数据"突变"特征的城市开展城镇建设用地需求预测提供方法借鉴,又能为研究区土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的定期修编提供决...
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