基于RBF神经网络的郑州航空港货运吞吐量预测

从主成分分析入手,通过对RBF神经网络进行改进,构建了航空港货运吞吐量的预测模型,并对郑州航空港的货运吞吐量进行预测,经验证精确度较高。基于郑州航空港货运吞吐量的增长趋势,提出积极进行政策扶持、加强郑州航空港运作管理等具体建议,以期为郑州航空港建设提供一定的启示。     

多元线性回归模型预测巴中市建设用地需求量

文章以四川省巴中市新一轮土地利用总体规划修编的实践为基础,探讨有哪些因素会影响建设用地需求量,并从中选出影响最重要的因子,通过Eviews统计软件分析每个影响因子与建设用地的关系,并构建多元线性回归模型,从而预测巴中市建设用地需求量.     

多元回归时间序列方法在货运市场预测中的应用

为了解决制定某地区货运行业发展规划中的区域货运发展规模的分析和预测问题。提出一种以统计数据为依据,为货运行业需求量建立预测模型,并应用SPSS(Statistical Product Service Solution)分析软件,对预测结果进行评估检验的方法。最后以四川货运行业为例,研究预测了四川省今后数年的货运需求量,为四川货运部门进行决策提供一定的科学依据。     

农地需求预测——土地需求预测的核心内容

本文通过比较分析,探寻农业用地未来的需求量预测在规划方案中扮演的角色,在规划方案的编制和执行过程中更加有效地、有目的性地进行土地利用需求量的预测工作.     

基于BP神经网络的安徽省物流需求预测研究

利用BP神经网络构建安徽省物流需求预测模型,在初步确定了预测模型的输入指标和输出指标后,通过灰关联分析,验证了两者之间的强关联性.借助MATLAB7.0软件实现了神经网络预测模型的建立,该模型揭示了输入指标与物流需求量指标之间的非线性映射关系.对训练好的网络进行仿真预测,预测精度较高,说明基于BP神经网络的物流需求预测模型是有效的.     

多元线性回归模型预测巴中市建设用地需求量

文章以四川省巴中市新一轮土地利用总体规划修编的实践为基础,探讨有哪些因素会影响建设用地需求量,并从中选出影响最重要的因子,通过Eviews统计软件分析每个影响因子与建设用地的关系,并构建多元线性回归模型,从而预测巴中市建设用地需求量。     

快递配送中心选址模型研究

为了使运输成本最小和配送中心的建设符合长远发展,对配送中心选址问题进行分析,探讨选址模型的理论模型,构建重心法模型,代入数据验证所构建的重心法模型.先在SPSS软件中利用趋势外推法预测未来快递的需求量,再通过Excel对快递配送中心的坐标进行优化,得出比较合理的地址坐标,该方法大大减少了运输费用.     

卷烟行业需求状况分析之探讨——以宜昌市2005-2013年数据为例

烟草行业是我国国民经济的支柱产业之一,受诸多外部因素的干扰,无法定量分析烟草需求量。为了解宜昌市当前卷烟需求消费状况,揭示宜昌市卷烟需求与其主要影响因素之间的关系,本文调查收集了2005—2013年宜昌市卷烟需求量状况和主要经济指标资料,并综合可拓聚类预测等模型,结合MATLAB、SPSS和EXCEL等软件,对卷烟需求量的问题进行了多角度的分析,并给出了利用理化指标预测卷烟需求的模型,在文章的最后对模型的适用范围做出了推测,在实际应用中具有较大的参考价值。     

基于BP神经网络的MRO需求量预测模型研究

在分析MRO物料特点的基础上,利用BP神经网络算法,对MRO类物料历史需求数量的时间序列数据建立预测模型,解决了MRO类物料由于需求不稳定,影响因子难以确定等带来的需求量预测精度偏低的问题.并通过实证分析说明了BP神经网络在MRO类物料需求量预测上的有效性.     

试述公路交通量预测失准的原因及解决对策

交通需求量预测即远景交通量,是确定公路项目建设规模与技术标准的主要依据之一,是提高公路建设项目投资效益的重要环节.因此,在公路建设工程可行性研究阶段,如何应用四阶段交通量预测法,做好建设项目交通需求量预测工作,具有十分重要的现实意义.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.