城市交通需求预测理论与模型研究综述

城市交通需求预测是交通学科研究的热点之一。本文对现代城市交通需求预测理论与模型进行系统分析,重点围绕交通生成、交通分布、交通方式划分预测模型展开,对各模型基本原理、研究进展、传统模型及其改进、模型应用情况等进行综述,最后总结城市交通需求预测研究领域重点、难点,指出未来发展方向。     

广东省蔬菜市场的需求分析

采用灰色系统的关联分析法对广东省的蔬菜市场进行了分析,在此基础上对广东省的蔬菜市场进行了需求预测。     

电商平台物流策略与零售商需求预测信息共享策略的博弈分析

本文研究了电商平台销售模式中电商平台物流策略和零售商需求预测信息共享策略的博弈关系.针对电商平台和零售商组成的销售系统,考虑零售商拥有私有需求预测信息、电商平台拥有物流模式(零售商自营、平台自营和第三方物流模式)决策权,建立了3种物流模式下的信息共享优化模型,探讨了电商平台物流策略和零售商需求信息共享策略的不完全信息静态博弈及其贝叶斯纳什均衡解.研究发现:物流成本系数较高时,纯战略纳什均衡为电商平台选择零售商自营物流模式,零售商选择隐瞒需求预测信息;物流成本系数较低时,纯战略纳什均衡为电商平台选择电商平台自营物流模式,零售商选择共享需求预测信息.     

一次订购季节性销售的一种扩展报童模型

讨论在一种特殊缺货水平约束下的扩展报童问题, 指出购买者必须同时决定最佳订购时间和最佳订购量. 建立了特殊缺货水平约束下的扩展报童问题的数学模型, 求出了最优解, 并进行了灵敏度分析.     

基于主成分分析和多核支持向量机的农业保险需求预测

为了探索中国农业保险需求评估的新模式,提出一种基于数据降维和多核支持向量机的农业保险需求预测方法;利用主成分分析进行数据降维,从农户经济条件因素、社会文化因素、地理环境因素和政府补贴因素4个方面的7个解释变量中提取出主要影响因子;采用权重的方式将局部和全局的核函数进行线性相加,组成多核支持向量机,实现农业保险需求预测....     

O2O模式下连锁零售网点需求预测及资源调度

O2O模式注重用户体验，而保证产品的可获性作为线下体验的第1步，变得尤为重要。保证产品的可获性关键在于供需两方面平衡，基于此，以连锁零售企业各网点为对象，从供需两方面的视角切入，建立了基于概率排序的需求预测模型和资源调度区间规划模型，给出了O2O模式下有效保证产品可获性从而提升顾客满意度的方案。研究贴合O2O实践中的具体问题，具备较强的现实参考意义。     

基于改进的销售百分比法的资金数量预测

资金的需求和企业的发展密切相关,销售百分比法是财务管理中通常适用的一种资金预测的方法,但是该方法受很多因素的限制,预测结果受主观因素的影响较大,本文中对销售百分比法引入了时间价值和回归分析,利用SPSS软件,核算各项目的预测金额,以及外部筹资额。     

基于深度时空卷积网络的民航需求预测

在线机票预订网站上的用户查询量变化是真实的民航市场需求变化的反映.通过对机票查询数据进行分析,可以准确地预测航班需求,以利于民航业做出快速的市场反应.提出了一种基于深度时空卷积神经网络的民航需求预测模型(DSTCN-FRP),将用户查询量时间序列数据转换成航线网格图,设计多层卷积神经网络来捕捉用户需求与查询数据之间的时间和空间依赖,同时加入节假日等外部因素,最后得到未来一段时间内的民航需求量.在某在线订票网站的真实查询数据集上进行了实验,结果表明:DSTCN-FRP模型优于其他现有的预测方法,其MAE比其他方法降低了15%~50%,RMSE降低了12%~28%.