大丰港货物吞吐量的时间序列法预测研究

根据大丰港的历史数据,采用时间序列的回归分析方法对大丰港货物吞吐量进行预测研究。在回归分析法中,通过比较,选择指数模型、高次多项式模型以及支持向量机方法分别对大丰港的货物吞吐量进行模拟预测。对指数模型、多项式模型、支持向量机三种方法的预测结果进行比较,并结合大丰港的实际情况,最终选择使用支持向量机法给出大丰港2012—2016年的货物吞吐量预测值。     

基于小波变换和支持向量的国际原油价格预测

本文将小波分析与支持向量回归结合应用于国际原油价格预测,通过小波多尺度分析方法将油价时间序列分解为长期趋势和随机扰动项,然后采用支持向量回归对分解后的油价长期趋势进行预测。油价长期趋势的预测采用多因素预测方法,主要考虑市场供需基本面、库存、经济、投机等因素对石油价格走势的影响,建立多输入单输出的支持向量回归模型。实证研究表明,支持向量回归模型具有较高的预测性能,对原油价格长期趋势预测中,该方法比回归方法的预测精度高。     

基于BP网络预测模型偏差控制的优化

文章介绍了人工神经网络的理论基础以及算法特点,针对BP网络存在的易陷入局部最优、以及收敛速度慢问题。根据误差是否降低从而对网络权值的修正量进行调整,达到改善收敛速度的目的,从而提高BP网络摆脱局部最优能力。     

灰色-马尔柯夫预测模型在物流产品回收中的应用研究

针对逆向物流预测中不稳定性因素进行定量和定性分析,制定出相应的改善方法,让逆向物流量趋向稳定,提高工作效率.最后,针对逆向物流的要求对马尔柯夫预测和灰色预测进行改进,吸取两者的优点,建立灰色-马尔柯夫预测模式,促进逆向物流预测工作的顺利开展.     

供应链运作模式下物流网络库存需求水平的数学预测模型构建

从数学建模的角度定量研究了供应链运作模式下物流网络库存需求水平的预测问题,分析了物流网络供应链中批发零售企业、供应商和物流配送中心三者各自的库存需求总量预测计算方法及其相互关系,分别构建了批发零售商和物流配送中心的库存需求数学模型、物流配送中心和供应商的库存需求数学模型,最后以某个连锁经营超市物流配送网络相关数据对预测模型进行了验证和检查,结果表明该预测模型可以精确地计算出供应链环境中物流网络相关主体的库存需求总量,从而能够为相关的库存管理控制决策提供参考。     

基于组合预测模型的区域仓储人才需求预测

近年来,物流业的飞速发展带来了对物流人才的迫切需求。仓储作为物流中的核心环节,其人才的缺乏已经成为亟待解决的重要问题。如何紧贴市场和产业需求,培养出适合仓储业发展的高素质人才,成为各个国家和地区关注的焦点。本文按照东部、中部、西部、东北四个区域,以现有的人才资料和数据为基础,运用GM(1,1)灰色预测模型和趋势外推法,对各地区的仓储人才进行需求预测,然后运用组合预测法对预测结果进行修正,并对预测结果进行分析,以期为区域仓储人才的规划与决策提供科学的理论参考。     

Bankruptcy Prediction for Chinese Firms： Comparing Data Mining Tools With Logit Analysis

China＇s capital market is different from that of the US in economic, political, and socio-cultural ways. China＇s dynamic and fast growing economy for the past decade entails some structural changes and weaknesses and as a consequence, there are some business failures. We propose bankruptcy prediction models using Chinese firm data via several data mining tools and traditional logit analysis. We used Chinese firm data one year prior to bankruptcy and our results suggest that the financial variables developed by Altman （1968） and Ohlson （1980） perform reasonably well in determining business failures of Chinese firms, but the overall prediction rate is low compared with those of the US or other countries＇ studies. The reasons for this low prediction rate may be structural weaknesses resulting from China＇s fast growth and immature capital market.     

新疆南疆三地州经济发展现状与趋势

本文在分析南疆三地州2000年-2011年经济发展趋势与特点的基础上,利用灰色关联度模型剖析了三次产业对南疆三地州经济发展的贡献;并利用灰色预测模型GM（1,1）对南疆三地州未来5年三次产业增加值进行预测,得出结论：南疆三地州经济发展相对落后,第二产业对经济增长的推动力弱,工业发展十分薄弱;若按照2007年-2011年的发展态势,2012年-2016年,南疆三地州的三次产业增加值将不断提高,三次产业结构将不断优化.最后提出,应加快南疆三地州的工业发展,推进新型工业化进程;加快南疆三地州的特色农业发展,推进农牧业现代化;加快南疆三地州农村劳动力的转移,推进新型城镇化;加快南疆三地州的现代服务业发展,提高服务业发展质量.     

基于SWOT—灰色预测的ESI学科潜力与入围模型研究

文章以东莞理工学院为例,运用基本科学指标数据库和InCites数据库的数据,采用学科准入率法和SWOT分析法识别出优势学科和机会学科,分别为工程学、材料科学、化学、环境生态学、计算机科学和农业科学。利用灰色预测模型对这些学科的被引频次和ESI阈值进行拟合和预测,得到了这些学科入围ESI全球前1%的时间节点。通过对比实际入围时间和预测时间,验证了该模型的可靠性和有效性。文章为高校学科建设和发展提供了一种新的方法和思路,也为高校制定或调整学科发展规划提供了有价值的参考依据。     

城际客流的影响因素及GM（1，h）预测模型

通过城间客流调查,用灰色理论中斜率关联度分析法对城际旅客列车客流的影响因素进行了分析,并建立城际旅客列车的GM（1,h)客流预测模型,以改进城际间的客流组织工作。