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[期刊] 中国人口.资源与环境  [作者] 陈卫东  朱红杰  
能源需求预测是能源规划和政策制定的基础。经济增长、总人口、产业结构、城市化率、能源消费结构以及技术进步等因素都会影响能源需求。采用粒子群优化算法,通过两种函数形式(线性和指数)建立了基于影响因素的能源需求预测模型。以1980-2005年的各指标数据作为训练样本进行模型的参数估计,并使用2006-2010年的相关数据作为检测样本来验证所建模型的有效性。模拟结果显示,指数模型的预测能力略优于线性模型,但两者的能源消费量预测值都接近真实值,估计误差较小:拟合部分的平均相对误差分别为0.76%和0.57%,检测部分的平均相对误差分别为0.78%和0.624%。这说明粒子群优化算法在解决我国能源系统非线...
[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] 管理评论  [作者] 曾胜  
本文利用历史数据并运用灰色技术对其进行改进,采用C-D生产函数扩展模型,揭示了GDP和能源消费增长之间的内在比例关系。通过对能源需求预测方法的比较,发现采用能源消费弹性系数法用于测算和预测能源消费的增长率比较理想,由此测算了未来几年的能源消费量。得出结论,为了可持续发展的需要,一是必须实行节能降耗;二是调整能源消费结构;三是加大对不可再生能源的替代能源的科研开发,有序发展清洁能源。
[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] 统计与决策  [作者] 李龙全  魏晓平  张炎治  
随着我国新一轮经济发展高潮的启动,能源的瓶颈问题表现得日益突出。研究未来能源消费与经济增长的关系,预测未来能源的长期需求与短期需求,制定使国民经济持续增长的能源供应战略和供需平衡策略,是我国学者研究的重点和热点问题之一。
[期刊] 技术经济  [作者] 李伯敬  
能源和经济增长有密切的关系,能源状况是现代社会经济增长的一个重要因素,在有些时候,甚至是决定的因素。因此,能源是我们实现四化的一个带战略性的问题。在制定经济社会发展规划时,必须根据计划期要求达到的国民经济发展目标来预测能源需求量。目前,国内有不少文章探讨这个问题,做了许多有益的工作。我们感到,要做好能源预测还有不少需要进一步研究的问题,尤其在预测方法的使用上还有不少矛盾之处。如有的把相关分析法视作能耗法的一种,同能源弹性系数法分列。这样容易使人产生误解,以为求能源弹性系数可以不作相关分析,不必与统计回归法
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 邢小军  周德群  
本文运用主成份分析法辅助协整和误差校正模型建立中国能源需求的预测模型,并利用数据进行实证检验,结果表明中国能源价格已经能在一定程度上反映能源供求状况,而且利用产业结构调整降低能耗的方法是可行的。在长期中,人口结构,产业结构,燃料价格、消费水平、矿物燃料、润滑油及有关原料的进出口水平影响着中国的能源需求;在短期中,经济产出和产业结构灵敏度较高,显著影响能源需求。该模型预测效果良好,可以为能源需求的预测与管理提供参考。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 何剑宇  
为了提高灰色预测模型GM(1,1)在复杂系统模型中的预测精度,从原始数据和预测值两个方面对灰色GM(1,1)模型进行改进。根据原始数据的信息特点对模型作补充定义;预测值改进则利用背景值重构和粒子群优化算法对传统GM(1,1)模型的预测值进行改进,求出最佳预测值。结果表明:改进GM(1,1)模型的平均残差和相对残差都远远小于传统模型,其预测效能和可信度都有大幅提高。
[期刊] 改革与战略  [作者] 罗睿  罗飞  
在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络对经济系统进行建模和预测的方法存在的问题,文章提出了一种改进的免疫粒子群优化神经网络算法。仿真结果表明:这种算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度,使预测误差从原来BP神经元网络的15%下降到改进后的5%。
[期刊] 统计与决策  [作者] 樊斌  喻斌  
供应商选择和评估是企业一项重要的控制活动,对企业生产经营将产生重大影响。为了最大限度地减少供应商所支出的补货成本,文章拟提出一种基于粒子群优化的供应商补货策略优化方法,应用实例验证表明该方法是一种可行且可靠的内部控制管理方法。
[期刊] 情报学报  [作者] 连芷萱  王芳  康佳  袁畅  
制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势,专利申请书能够细粒度地表述技术特征,对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象,构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型,以人工智能领域中美国公司在华布局的594项专利申请书作为研究对象,在技术预测任务上以指数平滑法、平均移动法、SVR (support vector regression)、GRU (gate recurrent unit)、RNN (recurrent neural network)等算法为基线进行实验。结果表明,本文模型的准确性优于现有技术预测模型,可揭示技术新特征的形成过程。采用此模型对人工智能领域美国在华专利布局进行预测,并对重点领域的具体技术特征进行分析,得出了当前美国在华技术布局的趋势、具体特征与空白点。该模型能够提升技术预测准确性,可为科技产业布局与科研人力物力投入提供决策依据。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 朱松丽  
本文对国内外普遍应用的预测交通需求量和交通能源需求以及机动车保有量的方法进行了回顾、总结和比较。这些方法被分成两大类 :集合模型和非集合模型。前者将出行行为看作一种平均的行为 ,主要用来预测宏观和长期交通需求 ,最常用的模型是经济计量模型 ;后者建立在效用理论的基础上 ,更注重家庭和个人的选择 ,主要预测微观和短期的交通需求量和评价交通政策 ,通常使用的模型是逻辑模型和预算模型
[期刊] 技术经济  [作者] 贾正源  宫立华  
工期-费用优化是网络优化技术的核心内容。传统的工期-费用优化研究忽略了次关键路线、资源约束条件对工期压缩的影响。本文研究了次关键路线对工期压缩的影响,描述了求解最低压缩成本的特征路线法,并以此为基础建立了有资源约束的工期-费用优化数学模型。对解进行编码处理后,采用粒子群算法对工期—费用优化模型进行求解,并根据求得的最优解来调整工序工期,最终实现工期-费用的最优化。最后,经过工程实例的仿真,证明了模型的合理性和有效性。
[期刊] 软科学  [作者] 王益锋  仲毅  
通过层次分析法,计算出项目群中各项目相对于项目群进度优化总目标的权重,进而计算出不同单位约束资源的使用在项目重要性权重约束下,对项目群整体相对进度优化值的影响。引入粒子群算法,设计算法流程,构建约束资源分配模型,对目标模型进行求解,从而实现项目群整体进度的优化。通过算例验证粒子群算法在解决项目群进度优化管理的可行性和有效性。
[期刊] 工业工程  [作者] 杨琴  袁玲玲  梁红艳  李金奇  武思  
针对上班高峰期多台电梯调度的问题,建立了反映整个电梯服务系统特征的数学模型,以达到最小化乘客的平均等待时间即候梯时间为调度目标,在此基础上,利用改进粒子群算法对电梯相应的服务楼层分区方案进行迭代寻优,同时满足最小化电梯平均运行时间和载客人数的要求,使所有电梯发挥其最高效的作用。在模型的求解过程中采用非线性方程的数值解法进行求解,并通过Matlab编程最终得到电梯相应服务楼层的优化调度方案。这两者的结合在仿真中取得了有效的成果,证明了这一调度方法的实用性和有效性。
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