确定组合预测和变权重组合预测权重的一种确定性方法

采用灰色系统理论可的关联分析方法，提出以给定预测模型与被预测对象关联系数和关联度的大小为依据，确定组合预测和变权重组合预测权重的方法，并给出相应的预测模型。该方法较目前普遍采用最小一乘和二乘法求权重的方法简便。由于该方法注重给定预测模型与被预测对象发展态势之间动态相关性的分析，因此，对提高中长期预测精度效果更为显。     

基于相关系数的优性组合预测模型研究

传统的组合预测模型是从改善某种拟合误差角度建立的.基于相关系数的组合预测模型有别于传统的组合预测模型,它是研究组合预测方法的一个新思路.针对该模型,提出了新的优性组合预测、预测方法优超,冗余度等概念;探讨了非劣性组合预测、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性,并证明冗余预测方法的一个判定定理.这在理论上表明基于相关系数的组合预测方法的有效性,最后文中进行实例分析也验证了这个结论.     

基于相关系数的加权几何平均组合预测模型的性质

加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法.针对基于相关系数的加权几何平均组合预测模型,定义了优性组合预测模型、预测方法优超、组合预测冗余度等概念,讨论了在一定的条件下,该组合预测存在非劣性及优性组合预测的充分条件,得出了一个判断冗余预测方法的判定定理.从理论和实例说明基于对数相关系数的非线性组合预测模型的有效性.     

住宅市场需求的组合预测

将组合预测方法引入住宅市场需求预测,以实例具体介绍了组合预测的应用过程,实例中采用了神经网络、灰色模型等预测方法的组合体系,对当前环境下的住宅市场需求预测进行了有益的探索。     

基于标准差的预测有效度的组合预测模型

针对考虑预测精度标准差的预测有效度的组合预测模型，提出了新的优性组合预测、预测方法优超和冗余度的定义．然后探讨了非劣性组合预测以及优性组合预测存在的充分条件，并给出冗余信息出现的一个判定定理．最后也讨论了组合预测模型的新的近似计算方法，给出实例分析，结果令人满意．     

组合预测法的改进及其在负荷预测中的应用

阐述了传统组合预测方法的基本原理,并从理论上论证了组合预测方法相对于单一预测模型的优越性。在此基础上,总结了组合预测方法的具体步骤,对组合预测方法基于最小二乘法的最优权重确定方法进行了改进,提出了一种新的基于BP神经网络模型的最优权重确定方法。最后将改进后的组合预测方法应用于电力系统短期负荷的预测中。通过分析和比较,验证了该方法的有效性。     

组合预测方法在粮食单产预测中的应用

组合预测是利用各种预测模型所包含的独立有用预测信息来对事业未来发展趋势进行预计，估测的过程。通过粮食单产预测实例，论证了组合预测方法是一种比单一预测方法具有更能收到料好预测效果的佳法。     

组合预测建模中单项预测模型筛选研究

组合预测模型本身是一个对单项预测模型的信息进行选择利用的过程。分析了如何判定和检验参与组合预测的单项预测需满足何种条件,并运用了协整理论对模型进行筛选,从三方面综合地提出了筛选组合预测单项模型的方法和步骤,以期提高组合预测精度,简化计算。在初选的单项预测模型中,除选用较为常见的预测方法外,还加入了一些具有代表性的的单项预测方法,如状态空间模型、神经网络模型等。这些良好预测模型的选用,在一定程度上提高了组合预测的精度。     

广义加权多重函数平均组合预测及其参数估计

提出一种新的组合预测模型———广义加权多重函数平均组合预测模型,并利用二次规划算法给出其加权系数的不同参数估计方法。该模型具有广泛的代表性,它集多种组合预测模型于一体,是一种新的群组集结方法,通过选择合适的模型组合形式及最佳的模型参数,能够有效地提高预测精度。预测实例表明了该模型的有效性。     

用基于加速遗传算法的组合预测模型预测海洋冰情

提出了建立组合预测模型的新方法(AGA-CF),以组合预测模型的预测误差绝对值和最小为优化准则,用加速遗传算法确定组合预测模型各单个预测模型的最优权重,并把AGA-CF应用于实际的海洋冰情预测中。结果表明:AGA-CF综合利用了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差明显小于各单个预测模型的预测误差,AGA-CF的预测结果更为稳健;AGA-CF方法可操作性和通用性强,可适用于其他组合预测的实际问题中。     

A Demand Forecasting Method Based on Stochastic Frontier Analysis and Model Average: An Application in Air Travel Demand Forecasting

Demand forecasting is often difficult due to the unobservability of the applicable historical demand series. In this study, the authors propose a demand forecasting method based on stochastic frontier analysis(SFA) models and a model average technique. First, considering model uncertainty,a set of alternative SFA models with various combinations of explanatory variables and distribution assumptions are constructed to estimate demands. Second, an average estimate from the estimated demand values is obtained using a model average technique. Finally, future demand forecasts are achieved, with the average estimates used as historical observations. An empirical application of air travel demand forecasting is implemented. The results of a forecasting performance comparison show that in addition to its ability to estimate demand, the proposed method outperforms other common methods in terms of forecasting passenger traffic.     

考虑营销努力和创新能力的制造商激励供应商创新决策研究

本文研究了一个由供应商负责提升关键零部件性能的创新,制造商负责产品制造与销售的供应链运作系统,考虑当营销努力水平和产品创新程度同时影响需求时,制造商激励供应商创新的决策行为.基于激励方式的不同,构建了三种激励决策模型,探讨不同情形下创新效应和营销努力效应对供应链成员决策影响的互动机制.研究结果表明:产品创新效应是制造商激励供应商创新的内在推动机制,营销努力效应在一定程度上推动了创新活动的发展;产品创新效应和营销努力效应对供应链成员决策和利润有积极的影响;创新效应和营销努力效应联合作用下,基于质量批发价格契约制造商可以获得较高的利润,但此时供应商创新水平较低甚至低于批发价格契约情形,继而文章进一步引入了成本分担契约,并论证了成本分担契约能够使制造商获得最优收益,同时有效地激励供应商创新.     

2000年中国轿车保有量预测—中国轿车工业发展浅析

2000年中国轿车保有量与我国石油需求量密切相关。本文提出一种国际类比预测方法, 即根据轿车保有量与人均GNP之间存在的普遍规律, 预测2000年中国轿车保有量。计算结果说明这种预测方法和模型是合理的、有效的。预测结果对我国能源需求预测有重要意义。     

考虑零售商营销投入的退化品整合库存模型

在整合库存模型的基础上考虑了商品具有退化特性并且将零售商的营销投入水平作为模型的内生变量,讨论从供应链系统整体利益出发,如何制定最优的生产、订货以及营销投入决策.给出了这一问题的求解算法,并通过数值研究分析了需求对营销投入敏感性的变化以及商品退化率的变化如何影响系统的最优策略与利润.     

面向客户关系管理的营销信息系统可视化建模

分析了面向客户关系管理的营销管理模式和适应客户化定制的营销BOM多视图间组织映射关系,以及营销BOM作为市场需求信息的载体向企业内部生产制造系统传递的机制。将IDEF方法与面向对象技术相结合,对营销系统进行可视化建模,利用IDEF0方法设计了营销系统的功能模型,明确营销系统的开发目标和功能;利用面向对象技术进行详细分析,将营销信息以对象形式封装起来,采用可视化统一建模语言(UML)建立了营销信息系统的实现模型,使系统有好的维护性、扩充性和重用性。     

营销审计中单个管理期权B-S-M模型的优化作用

度量方法直接影响到营销审计的效果,进而影响公司营销的优化和评估。尝试在营销审计中使用B-S-M模型法来审计单个管理期权,并通过实例与传统净现值方法相比较。结果表明,使用该模型法能够更加有效、精确地度量企业的营销活动。对模型优化作用的研究也表明,B-S-M模型法能够有效优化公司的营销活动。     

A Hierarchical Forecasting Model for China’s Foreign Trade

Analyzing the underlying characteristics of trade values movements has attracted much attention in the domestic research. However, the proposed understanding of these characteristics is limited by the intrinsic complexity of the imports/exports. Since economic systems are naturally organized by hierarchies, a novel hierarchical model is proposed in this paper to forecast China's foreign trade. First, the foreign trade data are disaggregated from perspectives of trading partners and trading products, forming two independent hierarchical models with total exports and imports as target variables. Second, a bottom-up strategy is applied. All bottom time series are modelled by corresponding control variables according to trading theories. Forecasts for bottom time series are then combined to generate initial forecasts for total exports and imports. Finally, forecasts for total imports and exports from the two hierarchical models, plus a single VECM model are combined to generate final forecasts. Empirical experiments show that this proposed forecasting model approach significantly outperforms benchmark models and produces consistent forecasts for both total imports and exports or detailed items, which helps a lot for analyzing future trading structure evolution and making foreign trade policies.     

随机需求与随机生产环境下的综合能力规划研究

为研究随机因素对一般制造企业能力扩张决策的影响,考虑市场需求的随机性和生产作业消耗的随机性,基于能力规划模型的一般形式构建了随机市场需求和随机生产环境下的能力规划模型.通过机会约束规划方法,找到了随机生产能力约束的确定性等价类,同时,使用随机线性约束的二阶段求解方法,建立了随机需求约束的确定性等价模型,以随机环境下期望成本最小为决策目标,得到了随机能力规划问题的确定性等价形式.建立了使用遗传算法搜索能力调整变量,而使用原始-对偶方法求解产品组合决策二次约束规划的算法结构.通过算例证明了模型和算法的有效性.     

Artificial Neural Network for Combining Forecasts

ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｆｏｒＣｏｍｂｉｎｉｎｇＦｏｒｅｃａｓｔｓ￥ＳｈａｎｍｉｎｇＳｈｉ，ＬｉＤ．Ｘｕ＆ＢａｏＬｉｕ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｌｏｒａｄｏａｔＢｏｕｌ...