协同创新环境下的客户知识共享绩效预测模型

为科学地预测协同产品创新过程中客户的知识共享绩效,提出了基于减聚类-模糊神经网络的客户知识共享绩效预测模型,构建了协同创新环境下的客户知识共享绩效评价指标体系;运用模糊减聚类法对网络规则进行了处理,减少了神经网络规则的数目,以免参数膨胀导致网络难以训练。最后,通过算例验证了该模型的可行性和有效性。     

中国31个省市经济发展水平的动态分析

为评估我国区域经济发展状况,从经济、社会和环境三个角度出发构建了一套经济发展水平评价指标体系,考虑到区域经济发展水平是一个动态变化的过程,为此引入了MA聚类法,实现了对我国区域经济发展水平的动态聚类及聚类预测,并依据聚类结果从多个角度揭示了我国区域经济发展水平的现状;通过对聚类结果变动原因的分析为相关部门研究区域经济问题提供了参考。     

面向连续值属性的模糊粗糙集决策树模型研究

决策树分类方法是一种应用广泛的分类算法,但难于处理连续值属性的决策分析问题。给出了一种面向连续值属性的模糊粗糙集决策树分析方法。该方法基于模糊聚类对连续属性进行离散化,并通过计算模糊隶属度矩阵中条件属性和类属性之间的模糊依赖性量度来确定属性的重要性和发现冗余属性,进而构造基于粗糙集的决策树分析模型。     

基于模糊聚类与GIS的配送中心选址研究

随着物流产业的发展,配送中心选址（RDC）问题已经成为物流产业中一个重要的研究课题。本文先用模糊聚类法把要分类的目标顾客按照一定的标准进行分类,然后在每一类中用基于地理信息系统（GIS）的选址技术进行具体的选址,这样可以大大降低计算量,提高选址精度,而且在聚类的时候可以考虑更多的定性因素,得到不同规模的聚类方案,给决策者更多的选择空间。     

县域GDP短期预测模型的建立与应用

文章从复杂系统理论出发,提出以核方法为主要手段进行多种短期预测集成的聚类方法。并进行实证分析,证明该方法是有效性的。     

因果模糊与持续竞争优势:悖论及其解析

在论及因果模糊与持续竞争优势之间关系的文献中,显现出两种相互矛盾的观点:一种观点认为因果模糊是持续竞争优势的来源,另一观点认为因果模糊不利于企业内部知识的转移和利用,易形成核心能力刚性,进而不利于持续竞争优势的保持,学者们将此称为因果模糊悖论.如何解析这一悖论?现有文献未能给出令人满意的解释.本文依据企业边界,将因果模糊分为企业内因果模糊和企业间因果模糊,认为只有当企业内因果模糊程度低和企业间因果模糊程度高时,因果模糊才会成为持续竞争优势的来源.在此基础上,本文进一步探究企业内和企业间因果模糊程度的影响因素,认为由于存在着共同影响企业内和企业间因果模糊程度的因素,才导致因果模糊悖论的出现.最后总结全文,并给出一个整合的理论框架.     

基于系统仿真和情景模拟的就业问题研究

就业困难拉大了贫富差距,高失业率不仅阻碍经济发展,也是造成社会不稳定的终极根源.运用系统动力学理论,构建模型定量研究人口和经济的变动对就业的影响,调整相关参数进行仿真和预测,找到影响就业的主要因素变量之间的多重因果反馈关系,并得出预测结果.     

模糊系统聚类方法在经济评价中的应用

在实际应用中经常需要将一些事物按一定的标准进行分类，如在经济评价中，要根据经济指标进行分类，在投资环境的选择中要根据各种软、硬件指标对投资环境进行分类，诸如此类问题在经济应用及日常生活中经常遇到。对所研究的对象按一定的标准进行分类的方法称为聚类方法。模糊系统聚类有两种方法：一种是利用模糊相似矩阵进行直接聚类，即相似系数法，另～种是利用求出的类与类之间的距离进行聚类即距离法。目前这两种方法都存在着计算量过大，不够直观，聚类阈值选择较困难等缺陷，为此在实际应用中我们提出了一种新的距离法和一种新的相似…     

运用模糊聚类分析方法进行项目组织结构选择的研究

针对项目组织结构选择在项目计划过程中的定性分析及其不确定因素，通过引入定量分析方法-模糊聚类分析法，进行项目组织结构选择的定量分析。同时介绍了如何建立企业项目组织结构标准，及如何进行模糊聚类决策。     

金融计量的新近发展

这篇论文在一个统一的统计学框架内选择性地综述了时间序列金融计量学的部分最新发展。论题包括有效市场假说的检验,金融收益的预测,波动的聚类和溢出效应,风险值(VaR),统计密度函数预测,以及金融模型的诊断检验。对每一问题,我们讨论了合适的统计概念、模型和方法,以及它们在金融数据分析中的一些应用。     

股票价格的模糊预测方法

模糊预测是建立在模糊数学理论基础上的一种预测和评价方法。它的特点在于其评价方式与人们的正常思维模式很接近,用程度语言描述对象。它特别适合于用来解决那些只能用模糊的、非定量的、难以明确定义的实际问题。对具体事物建立评价因素集、各因素权重集、各种评价结果组成的评价集,采用一定的合成算子进行综合运算和评价。马尔科夫链是系统在任一时刻所处状态组成的随机序列。本文就是通过建立马尔科夫链模糊预测模型,提出对股票价格波动进行预测的方法。并以07年沪市为例,通过具体运算、对比发现此方法是可行的。     

金融计量的新近发展

这篇论文在一个统一的统计学框架内选择性地综述了时间序列金融计量学的部分最新发展.论题包括有效市场假说的检验,金融收益的预测,波动的聚类和溢出效应,风险值(VaR),统计密度函数预测,以及金融模型的诊断检验.对每一问题,我们讨论了合适的统计概念、模型和方法,以及它们在金融数据分析中的一些应用.     

基于模糊神经网络的建筑工程造价预测模型

利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。     

分析师的盈利预测偏差与本地优势

分析师在金融市场中起着重要的信息中介作用,其信息来源及获取方式会直接影响信息处理的质量。本文从分析师对企业年度盈利预测的偏差出发,基于对分析师与公司地域关系的实证研究,发现分析师在预测那些所在地与分析师隶属的机构同属一个省份的公司时,预测结果更加准确,这种本地优势与公司高成长性及公司国有性质显著相关。研究还发现,我国分析师的本地优势与个人本身的乐观性并无关系,可能更多与信息优势相关。     

中国能源需求向量自回归模型的建立与分析

随着我国经济的快速发展,对能源需求日益增加,在未来一段时期内,如何科学地预测我国能源需求量,对于保证经济的可持续发展、小康社会目标的实现与和谐社会的构建具有重要的现实意义。向量自回归模型是基于数据的统计性质建立模型,把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,是处理多个相关经济指标的分析和预测最容易操作的模型之一,常用于预测相互联系的时间序列系统。能源需求量是由煤炭、石油、天然气等一次能源的消费量组成,他们之间存在着密切的联系,基于此,应用VAR模型对我国中长期的能源需求总量、煤炭、石油、天然气的消费量进行预测,为科学地制定能源发展战略提供理论指导。     

数据色彩度预测应用研究

本文试图通过数据色彩度的模糊预测，来对其出口量进行预测研究。通过对数据的平滑拟合、演算，笔者认为该方法对于短期预测是有效和适用的。     

基于模糊时间序列模型预测三亚旅游总收入

提出模糊时间序列预测的一种改进方法，重新研究杭州宋城主题公园旅游收入预测问题，历史数据的模拟预测时的AFER比应用GM（1，1）灰色模型预测时更小，因此就杭州宋城主题公园旅游收入预测问题的案例而言，模糊时间序列预测的一种改进方法比GM（1，1）灰色模型的预测精度要高。应用该方法研究三亚市旅游总收入预测问题，不仅进行历史数据模拟预测研究，还进行未知年数据的预测研究。该方法预测公式结果简洁，计算方便，历史模拟预测误差率较小，是一种可行的短期预测方法。     

模糊方法在建筑工程投资估算中的应用研究

文章引入模糊聚类,模糊识别的一些方法来对工程项目建设中的投资中的模糊问题进行分析,包括模式库建立、典型工程匹配等;并结合具体实例,研究建立建筑工程投资估算价格的预测模型模型,给出定量的结果。     

基于模糊聚类法地区卫生事业发展研究:以安徽省为例

文章对地区医疗卫生事业发展情况进行模糊聚类分析评价。选取12项地区医疗卫生事业发展指标,应用模糊聚类分析法,分别计算地区间模糊相似矩阵、模糊等价矩阵。按照置信水平将安徽省地区医疗卫生事业发展水平划分成六大类。     

宏观经济运行质量评价指标的选择方法

筛选指标的传统方法或者是定性分析或者是单一的定量分析。本文收集了37个反映宏观经济运行质量的指标信息,依据相关系数及其聚类分析,将相关程度不同的指标聚为不同的组或类,然后在相关系数高度相关的指标组进行因果关系分析,选取那些作为原因的变量或指标。利用相关时间序列建模方法中的向量自回归模型,及其脉冲响应函数和方差分解分析,进一步区分那些影响其他变量的重要变量。最后得到一组既能反映现象变化,又是主要或重要变量的14个指标。这一指标筛选方法不同于传统方法,它充分利用了指标之间的关联信息、因果信息和动态相依信息,具有综合性与实用性。