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[期刊] 情报科学
[作者]
付斌 张吉军 钟健 黄长略 于智博
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
关键词:
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[期刊] 物流技术
[作者]
赵军 王晓
通过阐述库存需求预测研究现状和第三方物流配送中心库存预测原理,针对第三方物流中心库存预测影响因素中独立随机非确定因素过多的问题,应用数据挖掘技术建立灵活、准确的预测数据库,将基于指数平滑模型的库存需求预测模型应用于第三方物流中心库存需求预测中。以上海某大型物流中心的历史库存数据作为数据来源,验证该模型的准确性和灵敏度,研究结果显示,建立的第三方物流中心库存需求预测模型在实际库存预测应用中综合效果最好。
关键词:
物流配送中心 数据挖掘 库存需求预测
[期刊] 旅游科学
[作者]
李君轶 杨敏
文探讨了Web数据应用于旅游需求预测的优势,构建了旅游Web信息组织和旅游需求之间的映射关系,并由此探讨了如何利用Web数据挖掘技术进行旅游需求分析和预测,和建立基于旅游Web数据分析(预测)的知识库的规则,从而明确了其分析和预测流程,并以陕西省为例进行了实证分析。
关键词:
Web数据 数据挖掘 旅游需求预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
万星火,檀亦丽
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求、主要规则及数据挖掘领域中的聚类的有效性衡量。
关键词:
数据挖掘 知识发现 聚类方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋燕歌 刘剑荣 顾建庄
短生命周期产品的需求具有复杂、多变难以预测及带有许多随机因素的特点,文章采用误差修正过的GM-Markov模型,并通过季节修正剔除季节性影响因素,较为准确的对极短生命周期的"时尚服装"型产品市场需求进行预测,通过算例比较说明对K修正的灰色-马尔可夫模型在短生命周期产品的市场需求预测中的很好的效果,并对预测结果进行了分析讨论。
[期刊] 经济学动态
[作者]
施麦生
正定地处华北平原中部,距河北省省会石家庄市不到15公里。四通八达的交通网络,为正定旅游业的发展提供了优越的条件。 古城正定至今有1400多年的历史,悠久的历史给正定留下了众多的瑰丽灿烂的文化遗产。素以“九楼四塔八大寺”著称,城内现有国家级文物保护单位4处、省级文物保持单位8处,1990年被河北省命名为历史文化名城。 为了多渠道广辟资源,我们着重抓了以下4个方面的发展。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
岳英 万映红 姜立权
以顾客价值需求及行为理论为顾客需求管理领域的先验性知识,提出一种基于领域先验知识本体的需求数据挖掘改进方法,包括建立顾客需求领域本体和任务本体、引入本体进行挖掘的数据空间组织、挖掘算法选择及约束条件设置,并以移动服务为背景,给出该方法的应用示例及对管理决策的支持。
关键词:
顾客价值需求 领域知识 本体 数据挖掘
[期刊] 预测
[作者]
扎士君 李角奇
在深入分析我国铸件市场需求发展客观必然性及其历史变化规律的基础上,本文运用相关预测原理,建立了我国铸件市场需求量多元线性相关预测模型,对我国2000年铸件市场需求量进行了定量预测,通过国内外铸件市场需求品种结构发展变化对比分析,对我国铸件市场需求结构发展变化趋势进行了推测,指出了其发展趋势,进而对我国铸造行业的生产发展,提出了合理化建议措施。
[期刊] 商业研究
[作者]
遇华仁 莫军 李劲
结合灰色GM(1,1)预测模型和马尔可夫预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫GM(1,1)预测模型,以市场需求预测为实例,证明灰色马尔可夫预测模型对于随机波动性较大的市场需求的数据列的预测具有一定的准确性和应用性。
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
蒋艳霞 柯大钢 解青芳
近年来,数据挖掘技术在各领域的应用越来越广。数据挖掘工具能够从大量数据中获取有用的知识,并对将来的趋势和行为做出预测,为使用者提供决策依据。本文主要分析了数据挖掘技术在股票收益预测方面的应用前景并阐述了相关的应用程序。
关键词:
数据挖掘 应用 股票收益
[期刊] 统计与决策
[作者]
唐雅娟 桂鹏程
文章针对影响房地产价格的因素比较多,而导致其预测精度低的问题,提出了房地产价格预测模型。介绍了FCM算法和一种改进的FCM优化算法,通过实验得到分类结果,利用分类结果引入模糊数学对房地产价格进行预测,最后给出预测价格的误差分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
盛夏 李斌 张迪
文章研究如何利用机器学习算法来预测中国上市公司的信用评级变动。选取了中国2003—2015年可得信用评级的记录,得到330条信用评级变动的记录。随后利用包含传统的线性分类器和最近提出的Ad-a Boost及随机森林分类模型等五类模型进行了实证。实证结果显示,随机森林分类模型对信用评级变动的预测能力最强。
关键词:
信用评级变动 机器学习 二分类
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
李玮平
图书馆数字化发展 ,使数据挖掘等技术在读者需求预测方面得到了广泛使用。可以利用图书馆的借阅数据及调查结果 ,形成一个关于读者需求的数据仓库 ,挖掘出读者需求的规则和模式 ,并进行模糊推理 ,指导藏书建设。在这个思路下提出一个基于数据挖掘及模糊推理的需求分析模型
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
吴明兴 沈瑾 王丽亚
通过关联规则挖掘技术,提出了一个基于Web挖掘的产品功能可用性评价方法,用来在产品定义阶段分析产品功能的可用性。首先采用网络爬虫技术收集Web上同类或类似产品的海量评论,经过预处理,利用Apriori算法进行关联规则挖掘,抽取消费者对产品各个功能的可用性的评价。然后根据挖掘的规则建立一个评论分类器,用来识别评论语句是否与可用性有关、判断其语义倾向并进行分类。最后,基于分类结果建立可用度评分,进而进行产品功能的可用性评价。通过万能遥控器案例验证了该方法的有效性。
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