民用汽车保有量的指数平滑法预测模型研究

本文推导出指数平滑法模型,预测我国民用汽车近期或远期保有量,编制计算机程序,检验结果和参数识别可信。     

中国民用汽车保有量的组合预测

本文对中国民用汽车保有量进行了中短期的预测.文章基于组合预测误差平方和最小的条件.将指数平滑法和BP神经网络有机结合,从而提高了预测的精度和稳定性.并通过对中国民用汽车保有量的组合预测结果的分析,提出有利于中国汽车产业发展的政策建议.     

基于Logistic组合模型的中国民用汽车保有量预测

经济的发展和人民生活水平的提高使我国民用汽车保有量急速上升,同时导致公共设施和能源供应等矛盾凸显。客观、准确的未来中国汽车保有量预测是解决上述问题的前提。本文以传统Lo-gistic模型为基础,借鉴灰色理论累加生成数据处理方法和级差格式,对预测参数进行估计,同时将模型中扩散速度函数化,并建立以误差标准差为权重的民用汽车保有量的Logistic组合预测模型。该模型能很好地避免传统预测模型中预测参数主观化,预测环境常态化的缺点,使模型能够客观、动态地反映未来中国汽车保有量的扩散趋势。最后结合中国历年民用汽车历史数据,对未来十年中国民用汽车保有量进行预测。预测结果表明:未来十年中国的民用汽车保有量还将快速增长,到2020年中国民用汽车保量将超过2.3亿辆。     

全国汽车保有量达2.81亿辆

1月7日,公安部交通管理局官方网站发布统计数据显示,2020年全国机动车保有量达3.72亿辆,其中汽车为2.81亿辆,2020年全国新注册登记汽车2424万辆,同比下降5.95％.     

我国汽车保有量快速增加与可持续发展制约

我国汽车保有量快速增加,这种增加面临着国内有限的能源资源和土地资源制约,同时还造成了更加严峻的环境保护压力,不利于社会整体福利水平的提高。我国应调控汽车保有量的增长结构,以保障经济社会的可持续发展。     

Logistic模型在我国私人汽车保有量预测中的应用研究

论文介绍了新产品扩散Logistic模型及两种参数估计方法,就我国私人汽车保有量的发展情况分别采用两种算法建立扩散模型,比较分析了它们的结果并将预测结果与其他文献对比,得出:(1)基于遗传算法的Logistic模型适用于我国私人汽车发展趋势的中长期预测,预测私人汽车的最大市场潜量为7亿左右,增长极大年处于2021～2026之间;(2)基于非线性最小二乘法的Logistic模型拟合度高,适用于近期预测;(3)Logistic模型预测私人汽车保有量的精度普遍比其他模型高.     

基于残差灰色预测模型的用电量预测

为提高用电量的预测精度,适应电力营销需求,在传统灰色预测技术的基础上,本文建立了残差灰色预测模型,并通过实例分析验证了该模型的实用性和精确性.     

中国私人汽车保有量影响因素及其变化路径分析

本研究的核心即采用状态空间模型实证分析了1991～2010年我国私人汽车保有量影响因素弹性的动态变化过程.研究结果表明:(1)从供求理论看收入水平与汽车产业供给是推动私人汽车增多的根本原因;(2)人口的规模效应一直是所有因素中对保有量推动作用最强的;(3)住房消费的挤出效应、收入分配不均以及就业改善在不同收入阶层中的不对等是限制私人汽车消费的主要原因;(4)90年代末至20世纪初经济危机的爆发、政策制度环境的改变促使各相关因素弹性值的变化路径发生根本转折,2002年起所有因素的弹性值都步入稳定期.     

基于灰色预测模型的上海市实际利用外资预测

经济预测的模型有很多种,但通常需要大量的统计数据为基础。而灰色预测所需的历史数据少且预测的结果准确性高。基于灰色预测模型作上海市实际利用外资额的预测,预测结果与上海市2002~2008年的统计年鉴数据进行验证,平均误差在2%以内,精确度相对可靠,因而灰色模型预测为该宏观经济预测提供了一种可行性选择。     

利用灰色理论建立经济预测模型的尝试

选定灰色理论来建立预测模型。灰色理论具有三个特点：（１）可有效地进行系统运行的模拟和中、长期趋势预测分析；（２）采用数据处理方法将杂乱无章的原始数据整理成规律较强的生成数列，再用这个生成数列建模；（３）对模型的检验不同于其他理论，灰色理论对模型采用残差检验、后验差检验和关联度检验。对一阶单变量模型、一阶Ｎ变量模型和拓扑预测的建立作了介绍，并用这些模型对某一国家ＧＤＰ的平均增长速度进行预测。     

基于灰色系统理论的中原地区物流预测模型探析

中原地区的区位优势,促进了该区域物流产业的快速发展.为使物流产业走上科学、可持续发展轨道,必须重视和有效发挥科学规划和准确预测的作用.本文借助灰色系统理论,通过对中原地区一些原始数据的分析,建立了一系列数学模型.并通过所建模型对该区域的物流规划给出了科学地预测,为早日完成这一朝阳产业向支柱产业的演进提出了建设性意见.     

灰色预测模型及其在故障预测中的应用

灰色系统理论属于系统科学,它提供了在贫信息情况下求解系统问题的新途径。一个运行的设备实际上是一个灰色系统,由于其复杂、多变,很难甚至不可能获取完备的信息,这时,灰色系统模型就显现出突出的优越性。本文论及的灰色系统方法,是进行故障诊断的一种新方法。依此法,在对设备运行状态进行定性分析基础上,充分运用灰色模型技术进行量化研究,对设备故障的劣化程度及趋势进行预测,以求设备运行于最佳状态。通过对某一大型空气压缩机轴向止推轴承     

基于Gompertz曲线模型之上的中国千人汽车保有量中长期预测

本研究从整个汽车产业的角度出发,站在国家经济发展的背景下利用人均GDP和汽车保有量的Gompertz曲线模型预测了我国汽车保有量在未来几十年内的发展趋势,我们借鉴了OECD发达国家和新加坡等新兴发展中国家汽车保有量达到饱和的发展历程,在它们的经验之上并结合我国的实际情况测算我国的汽车保有量,结果显示中国的汽车保有量已经在沿着Gompertz曲线的轨迹向前发展,并且已经进入了一个高速发展时期,2001~2008年的历史数据显示,这段时间内的中国汽车千人保有量以每年3.37辆的速度在上升,在之后的预测期内,这种快速上升的趋势会一直持续下去直至2037年左右,这期间中国千人汽车保有量,快则以每年7.29辆的速度,慢则以每年2.34辆,中等以每年4.8辆的速度增长,2037年之后,中国的汽车保有量会进入饱和期,其增长速度放缓,保有量高则达到310,低则达到106,中等达到217辆的水平,对应的人均GDP分别为每年40万元,25万元和9万元(2009年价格水平)。     

基于改进灰色预测模型的供应链韧性评价与预警研究北大核心

在不确定环境下,更高的供应链韧性可以有效降低中断风险,帮助企业实现高质量经营。本文从供应链的视角构建一种面向制造企业的韧性评价指标体系,并使用改进TOPSIS方法量化韧性的水平。考虑现实环境中韧性指标易受到非常规因素的影响,引入WAWBO弱化缓冲算子及新陈代谢思想来改进灰色预测方法,从而实现韧性指标的动态预测。同时,结合韧性量化方法,构建了一种供应链韧性预警模型。以国内一家电子制造企业2020~2022年的数据进行实证研究,结果表明TOPSIS韧性量化方法的有效性,所提出的改进灰色预测方法也具有更高的预测精度,平均预测误差为2.91%。研究为相关企业提高供应链韧性预警能力、实现供应链的可持续发展提供新思路。     

基于灰色两次拟合与残差修正的水稻需水量预测模型研究

文章结合气象观测和水稻全周期腾发量测定数据,对气温、空气饱和差、日照和风速等与水稻全周期腾发量进行灰色关联分析,在关联分析的基础上,建立二次拟合残差修正模型对水稻全周期需水进行分析.分析表明:气温和水稻腾发量关联系数最高,达到0.634,其次为日照时数,在全周期中6月份气象关联度最大.建立的二次拟合残差模型需水精度检验...     

灰色预测模型在矿区生态重建投资中的应用

矿产资源开发在为国家提供大量能源与原材料、创造巨大物质财富、为国民经济的快速增长提供巨大能源保障、为矿区人民提供脱贫致富机遇的同时,也给矿区带来了严重的环境破坏与污染。由于矿产资源开发利用导致的环境污染和破坏非常明显,所以对矿区环境污染及其防治的研究成为矿区生态研究中最早开展的领域之一。其过程经历了从最初关注矿产资源开发与生态环境保护研究,逐渐发展到矿区生态环境的恢复治理研究。