上海市公交行业人力资源需求预测探讨

一、上海公交行业人力资源需求预测(一)预测的方法和依据1.定性预测与定量预测相结合本文研究在定量预测中主要采用了定性预测和定量预测可以相互补充和相互印证。具体方法是时间序列预测法,在预测人力资源需求总量时,采用了多种预测方案,这些方案选择的变量不同,最后通过组合预测的方法,     

21世纪初人口场景预测研究回顾

人口预测方法可以分为场景预测和概率预测两大类,虽然场景预测方法由来已久,但仍然有很强的生命力。进入21世纪,一些西方学者采用该方法在人口迁移预测、人口动量预测以及人口生育率预测等方面成果显著。由于场景预测方法在中、长期预测上更为准确,因此进入新世纪,国内一些学者也运用该方法主要进行了人口总量预测。     

21世纪初人口场景预测研究回顾

人口预测方法可以分为场景预测和概率预测两大类,虽然场景预测方法由来已久,但仍然有很强的生命力.进入21世纪,一些西方学者采用该方法在人口迁移预测、人口动量预测以及人口生育率预测等方面成果显著.由于场景预测方法在中、长期预测上更为准确,因此进入新世纪,国内一些学者也运用该方法主要进行了人口总量预测.     

湖北省外贸集装箱生成量预测研究

运用二阶多项式预测法、多因素动态相关分析法和情景预测法相结合的方法,在预测了外贸进出口额、外贸集装箱生成系数、外贸货物装箱率的基础上,预测了湖北省未来外贸集装箱生成量。     

金融时间序列组合预测模型与方法

为了提高金融时间序列的预测精度,弥补单一预测方法的不足,组合预测从信息互补的角度为其提供了一条有效的途径。文章综述了现有的金融时间序列组合预测的模型与方法的分类,包括普通权重法、时变权重法、神经网络法以及集成预测法,并展望了在不确定的经济环境下组合预测方法未来的研究方向。     

浅析公路交通量预测失准的原因及解决对策

公路交通量预测存在严重的失准问题交通量预测就是要在交通现状调查的基础上准确地预测未来规划年交通的出行情况。交通量预测是提出规划设计方案的基础,同时也为公路建设项目的决策提供依据。本文针对当前公路交通量预测严重不准的问题,从标准、方法、影响因素、立项要求等方面分析了其原因,并由此提出了提高公路交通量预测准确性的六项具体措施。     

浅谈新时期企业财务预测分析

在市场经济条件下,企业理财环境和经营的不确定性、复杂性决定了企业面临着越来越大的风险,为此企业要做好财务预测工作.财务预测也是企业编制财务计划和预算的前提条件.本文将对财务预测的内容、作用、步骤,以及如何进行成本习性分析预测和利润预测进行简要的分析.     

基于BP神经网络的电力系统负荷预报

研究了基于BP网络在中电力负荷预测中的应用,通过神经网络对训练样本的学习,自动提取影响中长期电力负荷的诸多因素。从训练速度、预测误差等方面分析对比了两种神经网络预测能力,仿真和实例数据表明了两种神经网络在中长期电力负荷预测方面的可行性和良好效果。     

基于灰色预测和支持向量机的销售预测模型研究

随着市场经济和经济全球化的发展,顾客的需求日益多样化、个性化。企业只有做出准确的销售预测才能做出更科学的决策,以在残酷的市场竞争中能获得有利的竞争优势。本文在研究大量文献的基础上,根据各种销售预测方法的特点,提出了基于灰色预测和支持向量回归机的组合预测模型。此方法不仅能够提高预测精度,而且能够较好反映经济预测中的短期和长期的变化规律。最后,本文对天津市石油销量预测进行了实证研究,所得结果的预测误差的统计分析表明了这种组合预测方法的优势所在。     

浅谈电力负荷预测

电力负荷预测就是对电力市场需求的预测。本文系统介绍了电力负荷预测的基本概念、内容、基本程序、数据处理技术、预测方法、综合评价,并对负荷预测发展提出了展望。     

基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法

股市大盘指数及其走势的预测是投资和证券理论界普遍关注的课题.本文在分别利用日、周、月和年作为时间单元进行灰色预测的基础上给出了一种新的股市大盘灰色组合预测方法,并以上证综指为例进行灰色组合预测,结果验证了其有效性.     

基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法

股市大盘指数及其走势的预测是投资和证券理论界普遍关注的课题。本文在分别利用日、周、月和年作为时间单元进行灰色预测的基础上给出了一种新的股市大盘灰色组合预测方法,并以上证综指为例进行灰色组合预测,结果验证了其有效性。     

基于组合预测的中国物流业规模研究

物流业在我国得到了迅速的发展,因此了解国内物流的发展趋势,预测物流发展状况是很有必要的。本文选取组成社会物流总费用的三个指标(运输费用、保管费用和管理费用),通过灰色系统模型、回归分析法、指数平滑法分别对三个指标进行预测;根据组合预测的原理,利用加权平均法给三种方法的预测结果赋予权重,得到较为准确稳定的预测结果。末尾对预测数据进行分析,总结了对国内物流业规模预测方法的建议,并对国内物流行业的发展情况的提出了建议。     

上市公司自愿披露盈利预测信息的制约因素及对策

盈利预测信息在传递公司信息、提高证券市场透明度、引导投资者决策等方面有着重要的作用。但自2001年监管部门将盈利预测信息披露的制度由强制性改为自愿性之后,上市公司披露意愿却越来越弱,原因在哪里？文章分析了公司有自愿披露盈利预测信息的可能性和自愿披露盈利预测信息的制约因素,提出提高披露盈利预测信息意愿的对策。     

数据挖掘在销售预测中的应用

数据挖掘技术在经济中的应用是信息决策、经济管理等领域的前沿研究方向之一。企业决策离不开销售预测,传统的预测系统已远远不能满足要求。针对传统预测系统存在的问题,详细探讨了应用数据挖掘技术的相关内容,并设计了面向销售预测的数据挖掘一般结构框架。     

经济管理中常用预测模型的应用及比较分析

本文研究了经济预测中常用的逐步回归分析模型、偏最小二乘回归分析模型,BP神经网络分析模型,灰色预测GM(1,1)模型和组合预测模型在经济预测中的应用,比较了他们的优缺点,便于管理者在实际应用时对模型进行选择.     

浅谈提高统计预测精度的策略

在统计预测中,统计预测精度是非常重要的,很多预测工作者都对统计预测精度给予高度重视。为有效提高统计预测精度,本文提出了一些策略。     

北京市未来人口发展趋势预测——利用多状态模型对未来人口、人力资本和城市化水平的预测分析

利用PDE模型,以2000年人口普查数据为预测的基础数据和相关参数设计的主要依据,对北京市2000-2030年人口变化的规模、年龄结构进行了预测;结合人口迁移和教育发展,预测了北京市人力资本的变化.比较了在不同生育率和迁移方案下,北京市人口增长、老龄化和人力资本的变化,根据预测结果对北京市人口和城市规划提出了政策建议.     

道路交通流短时预测方法研究

由于交通流数据具有高度的复杂性和非线性特性,如何提高交通流预测的精度一直是智能交通系统研究的重要课题。本文在分析交通流预测的几种主要模型的基础上,提出了一种将混沌理论、神经网络和卡尔曼滤波技术组合的短时交通流预测方法,并论述了该预测方法的基本原理。     

蛋白质结构的预测相关问题探索

目前,许多方法在化学生物信息处理中的应用,建立了一系列的化学生物信息处理新技术引起广大学者的重视.本文主要探索了蛋白质结构的预测相关问题研究进展,包括蛋白质二级结构的预测、蛋白质结构类的预测以及蛋白质家族模体的预测,对于深入蛋白质分析化学研究具有一定作用.