基于Bass扩散模型的新技术采用最优时机问题

现有研究未能考虑产品需求在生命周期中呈现的S型扩散特征。本文引入了新技术扩散领域的Bass模型,用来刻画新技术销售量在整个生命周期中的变化。在此基础上建立了新技术采用最优时机的决策模型,并对结果进行了讨论。应用数值算例说明了模型的可行性和有效性。研究结果发现新技术采用的最优时机应该在达到市场最大潜力的50%之前,且在需求率达到最大之前。     

基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型

分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953～2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度.     

基于消费者采纳网络的网上购物扩散模型——以中国网上购物为例

网上购物扩散对于开展电子商务的企业来说具有重要意义。本文通过结合网上购物历史扩散数据和消费者采纳网络结构特征,建立网上购物的扩散模型,弥补了以Bass模型或其扩展模型研究网上购物扩散而忽略消费者内部影响程度变化的缺陷。通过对中国网上购物扩散数据的实证研究发现:基于消费者采纳网络的网上购物扩散模型较好地拟合了样本数据;网上购物扩散主要依赖于消费者之间的口碑传播;基于消费者采纳网络的网上购物扩散模型揭示了消费者群体采纳网上购物的内部影响机制,研究结果有助于企业深入了解网上购物的扩散规律并制定有针对性的网络营销策略。将研究结果与Bass模型进行对比,发现模型的拟合度和预测精度都优于Bass模型。     

模仿者基于一定市场份额条件下产品进入市场时间的确定

新产品进入市场时间的确定问题是现代市场营销领域重要的研究课题，利用Bass首次购买扩散模型，借助马尔柯夫过程分析率先创新企业和拷贝式模仿创新企业在创新产品进入市场后不同时刻各自的市场份额，解决模仿者基于保持一定市场份额条件下市场进入时间的确定问题，同时指出Bass模型描述的创新扩散速度会受到品牌忠诚度的阻滞。     

基于多变量支持向量机的供应链需求预测分析

在供应链中,市场需求往往受到多个因素的影响,单一变量的预测方法已经无法达到预测期望。为了提高预测精度,削弱牛鞭效应,根据Agent理论构建供应链模型,提出一种基于多因素的支持向量机需求预测方法;通过选取主要影响因素,建立多变量SVM预测模型,并利用遗传算法对SVM模型的参数进行优化选择,最后利用算例进行仿真分析。实验结果表明,与单变量支持向量机相比,多变量支持向量机充分考虑影响市场需求的相关因素,最大程度挖掘了数据中的有效信息,提高了供应链需求预测的准确性,从而缓解了供应链中的牛鞭效应。     

基于新陈代谢灰色马尔科夫的应急物资需求量预测方法

为提高受灾人数与应急物资需求量预测精度问题,提出了基于新陈代谢灰色马尔科夫的应急物资需求量预测方法。依据应急物资需求量预测思路,利用灰色、马尔科夫和新陈代谢理论,层级递进地构建新陈代谢灰色马尔科夫预测模型,实现受灾人数的动态预测;利用安全库存理论,构建应急物资柔性需求预测模型,实现受灾人数与物资需求量的供需平衡问题;运用本文模型、灰色马尔科夫模型和灰色模型对受灾人数与物资需求量进行预测,结果表明：该预测模型的相对误差要比其他模型小0.002 1%,预测精度明显优于基本的灰色模型,预测的受灾人口数量与应急物资需求量拟合度较高。     

新产品扩散随机阈值模型的实证研究

新产品扩散模型主要分为宏观总体速度模型和微观个体决策模型,相对于主流宏观Bass模型族大量的实证研究,微观决策模型的实证研究十分稀少。通过选择四川眉山大灵通产品扩散对随机阈值模型进行了实证研究,研究表明:基于社会关系网和传媒网共同作用的随机阈值模型对新产品扩散可以提供一个比较理想的仿真模拟,相对于Bass模型能够更加细致深入地描述扩散演进过程,说明该模型具有较好的现实价值,而且在一定程度上反映了新产品扩散的内在机理。针对随机阈值模型特点,运用访谈和问卷进行了网络关键参数的调研,再通过模型仿真与实际数据的对比分析模型解释力的实证方法,对其他微观个体决策模型的实证研究也提供了很好的参考价值。     

创新产品扩散的多阶段动态模型

本文在决策理论框架下应用动态分析方法建立了一个包括价格与广告影响因素的多阶段创新产品扩散模式.在耐用品情形下,扩散系统是稳定的,免费商品只能影响产品的扩散进程,但不能影响其最大采用数量.在重复购买情形下,并在一定条件下,扩散系统会趋向于创新产品与竞争产品共存.分析表明多阶段模型包括了Mesak模型与Bass模型为其特例.最后以Internet采用进行了实证分析,结果表明拟合比现有研究更加符合实际.     

基于复杂网络的创新扩散特征

Bass模型提出了创新扩散的主要渠道是大众传媒和口碑,但这2个渠道间是如何相互影响,共同促进创新扩散的,由于工具的限制一直没有对其进行深入的研究.运用复杂网络的研究方法,从传媒网和亲缘网综合层面上对Bass模型进行了扩展,构建了相应的随机阈值模型,并通过计算机仿真对其进行了探讨,研究了复杂网络上的创新扩散的基本特征.其主要结论:①对于创新扩散,传媒网和亲缘网之间存在内在的正反馈机制,2种网络在很大程度上不能相互替代;②创新扩散对率先采用者的数量和在社会网络中的位置具有敏感性;③创新扩散程度受制于社会网络结构,当扩散进行到联系很多而且小团体还未形成的采用者时,预示着扩散进程将要停止.     

基于改进RFFS和GSA-SVR的长输油管道腐蚀深度预测研究

由于长输油管道腐蚀深度受整个外部土壤腐蚀环境、内部运输介质和其他未知因素的干扰。常常会使管道腐蚀数据出现异方差性以及非稳定性的问题,导致精确预测管道腐蚀深度十分困难.为了提高长输油管道腐蚀深度的预测精度,提出了基于改进RFFS和GSA-SVR的预测模型.首先利用改进RFFS算法提取长输油管道重要腐蚀影响因素作为预测指标,实现数据降维,以减少对预测结果的干扰;然后进行数据预处理,利用GSA对惩罚系数C和核函数参数g进行寻优,同时优选核函数和迭代次数t,使SVR达到全局搜索和局部搜索的最优,进而形成基于改进RFFS和GSA-SVR管道腐蚀深度预测模型;随后使用训练集训练模型,输入测试集进行预测,同时引入平均相对误差(MARE)和相对均方误差(RMSE)两个评价指标进行对比,建立数据表对模型精确度进行检验.实例结果表明:使用基于改进RFFS和GSA-SVR模型用于预测腐蚀深度与实际结果高度吻合,预测精度远高于其他预测模型.     

异质性视角下考虑客户流失的服务类产品扩散研究

考虑消费者社会影响力的异质性及客户流失现象对服务扩散的影响,基于状态转移的思想构建了一个持续动态的服务产品扩散模型。通过实证分析检验了模型的有效性,分析了客户流失导致的购买价值和影响价值这两方面的损失,构建了流失客户价值模型。研究表明:(1)对于服务产品的扩散,考虑消费者异质性和客户流失因素的模型比已有模型更具精确性及适用性,拟合效果优于传统的Bass模型、G/SG模型及服务成长模型;(2)对于服务产品,早期流失客户带来的价值损失要大于后期客户,影响者客户流失带来的价值损失大于模仿者,且流失时间越长,价值损失越大。     

基于改进Theil不等系数的导弹备件消耗预测

针对传统备件消耗预测模型在组合赋权方面存在的缺陷,提出了一种基于改进Theil不等系数的诱导有序加权调和平均（induced ordered weighted harmonic averaging, IOWHA）算子和马尔科夫链（Markov chain, MC）的导弹备件消耗预测模型。首先运用最小二乘法、数据变换技术和加权理论对单项预测模型进行改进;然后建立基于Theil不等系数的IOWHA算子组合预测模型;提出利用MC定性推导出组合模型中各单项预测模型在待预测时点上的预测精度状态,进而应用遗传算法（genetic algorithm, GA）求解得到待预测时点上的组合模型权系数。实例结果表明,所提出的组合预测模型大大降低了预测误差。     

不确定性需求下的易逝性高科技产品定价策略研究

以获得最大期望利润为目标,零售商观察前期产品的实际销售情况,使用贝叶斯更新法则更新对需求的预测,更好地接近市场实际状况制定价格策略.引入Bass扩展扩散模型建立了考虑需求更新并且后续产品随机时间进入市场且对老产品需求有替代影响下的易逝性高科技产品收益管理定价策略模型,对建立的模型以两阶段特例进行了算例分析和讨论,结论表明预测不准确时,预测方差偏大能显著提高零售商利润.     

短生命周期产品运营的系统动力学仿真优化

应用系统动力学对短生命周期产品的生产运作进行建模与仿真,并在此基础上实现优化。此类问题分析的复杂性源于系统各要素之间存在复杂的相互作用,并在较短的产品生命周期内作用更加明显。而传统的数学建模方法因难以清晰、简洁地描述出这些非线性关系而不能被应用于此类问题的研究。因此,建立了短生命周期产品生产运作的系统动力学模型,通过仿真来实现系统运行绩效的优化。模型中不仅模拟了产品有限生命周期内的需求变化,还考虑了劳动力资源对产品生产、顾客满意度对产品需求的影响等诸多现实问题。最后,通过对一个具有代表性的短生命周期产品的运作仿真,演示了在仿真数据的分析基础上对系统参数实现了优化。     

双渠道信息产品供应链需求扰动研究

针对单个制造商和单个零售商构成的双渠道信息产品供应链系统,构建了需求扰动前后,以制造商为主导的双渠道信息产品供应链Stackelberg博弈模型,分析了需求扰动前后,集中式和分散式双渠道信息产品供应链定价和决策。通过求解最优化问题的Karush-Kuhn-Tucker条件,发现需求扰动对信息产品供应链的影响。说明无需求扰动时,双渠道信息产品供应链的利润受市场规模的影响,且零售渠道弹性较强。需求扰动发生时,双渠道信息产品供应链的利润随着扰动单调变化;分散式信息产品供应链通过收益共享合约,制定批发价格能够有效地协调信息产品供应链。     

考虑全过程优化的支持向量机预测方法

针对支持向量机（support vector machine, SVM）预测过程中影响因素选择、输入特征集优化、核函数选择及参数优化方面存在的问题,提出了一种全过程优化方法。首先使用频繁模式增长关联规则分析和模糊贝叶斯网络组合模型来解决影响因素选择中存在的主观性问题,然后使用在异常值处理和类内距离与类间距离方面进行改进的模糊C均值聚类算法优化输入特征集,减小支持向量机预测模型冗余度及训练样本集过修正度,通过比较各核函数的特点选择径向基核函数作为SVC的核函数,改进了粒子群优化算法中微粒速度和位置函数及惯性权重值算法,使用该方法优化SVM参数并建立预测模型。最后，通过案例运算和分析,证明该文方法具有更高的预测精度。     

销售量预测的支持向量机建模及参数选择研究

支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法，针对企业销售量预测问题，利用支持向量机构建其预测模型，对预测模型进行了仿真及对比实验，证实了模型的有效性。并介绍了SVR理论，同时对于SVR模型参数的选择问题进行了研究。     

社会网络下更新产品扩散的投放时机和种子优化

近年来，更新产品的延期投放成为许多企业的产品运营策略。目前关于产品投放时机的研究主要基于Bass模型，假定同质用户，没有考虑具体的社会网络，也没有优化初始的投放种子选择。基于社会影响力最大化模型的更新产品投放时机和种子优化问题：在一个已存在旧产品的社会网络 中，产品以扩散模型 的形式传播其影响力，但更新产品投放时旧产品停止扩散，如何选择投放阶段 和 个更新产品的种子使得新旧产品利润之和最大化。在本文的扩散模型中，如果用户来自已购买产品的邻居影响力超过某一确定阈值，则该用户保持激活并影响其未激活邻居，当未有新的激活用户时停止扩散。本文建立了更新产品扩散的投放时机和种子优化问题的整数规划模型，设计了求解大规模问题的多阶段贪婪算法。计算实验显示，相比传统贪婪算法，该算法具有更高的求解效率，相比度数下降算法、随机算法，该算法具有更好的求解质量。同时在一个真实网络中进行扩散模拟，发现：更新产品利润小、种子数量少、计划阶段限制大时，延期投放容易使厂商获得更高的利润和市场效果。     

基于双正交小波混合核KPCA-SVM财务危机预警研究

目前基于核主成分分析方法(KPCA)以及支持向量机(SVM)的财务危机预警模型中,所使用的核函数基本都是单核函数。混合核函数能够充分利用不同核函数的特征映射能力,在处理非线性关系时较单核函数具有更优越的性能。基于双正交小波在非线性信号处理方面的良好性能,构造了一类新的双正交小波核函数并证明其满足正定核的容许性条件,在此基础上,构造了新的双正交小波混合核函数。提出了基于双正交小波混合核函数的KPCA-SVM财务危机预警模型,并以我国证券市场上市公司为对象进行实证研究。结果表明,所构造的双正交小波混合核函数能够有效改进KPCA的特征提取性能并提高SVM模型的预测精度,显著改善了财务危机预警精度。     

一种基于需求景气分析和“幼稚预测”思想的需求预测模型

根据汽车生产企业和宾馆企业需求预测问题的基本特点,利用需求时间序列及其变化曲线,提出了一种基于需求景气分析和"幼稚"预测思想的定量预测模型,即首先划分产品的景气变化模式,然后寻找当前点状态的最佳历史匹配,并据此给出需求预测值.本文给出了模型的相关定义及算法,并以宾馆和汽车生产企业的实际需求数据为应用对象,检验了该模型的预测性能.试验结果表明,该方法具有较理想的预测精度.