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随着纯电动汽车市场的不断扩大,对销售量的精确预测成为人们当前关注的热点。提取影响销售量的7个关键因素以及2017~2019年9月的纯电动汽车销售量,首先利用BP神经网络模型对33个月的数据进行测试,并用训练好的模型预测2019年1~9月销售量,再利用马尔科夫（Markov）模型将BP神经网络模型预测的相对误差划分为6种状态,对预测结果进行修正。通过对BP神经网络模型与Markov-BP神经网络模型预测结果进行对比检验,发现Markov-BP神经网络的预测准确度更高,表明采用Markov-BP神经网络模型对纯电动汽车月度销售量进行预测具有一定现实意义。 相似文献
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利用引力模型对上海世博会客流量进行定性分析,并对上海世博会客流量进行预测.结果表明,利用引力模型对上海世博会客流量的预测与以前常用的渗透率模型和多元回归模型相比有其自身的优越性,考虑因素更为全面. 相似文献
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百色市红色旅游资源开发价值评价研究 总被引：9，自引：0，他引：9
百色市是广西红色旅游发展的中心。对于百色市红色旅游资源开发价值的评价是红色旅游开发的前提和基础。按照《旅游资源分类、调查与评价》(GB?T18972-2003)标准,文章对百色市红色旅游资源进行定性评价和定量评价。同时,为了更客观地评价百色市的红色旅游资源,采用了对比评价法和市场需求价值分析,对百色市的红色旅游资源进行了定位,从而更好地认识和了解百色市的红色旅游资源,为百色市的红色旅游发展奠定基础。 相似文献
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为了对河南省煤炭消费量进行较为准确的预测,先利用ARIMA模型对河南省煤炭消费量进行初步预测,捕捉线性趋势,然后利用RBF神经网络算法对河南省煤炭消费量预测误差进行修正.仿真结果表明:组合模型更全面地刻画了煤炭消费量的变化规律,提高了预测精度. 相似文献
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利用主成分分析(PCA)对影响因子进行筛选后,再利用LSSVM进行建模和预测,由此得到了一种新的时间序列预测模型(PCA-LSSVM)。以甘肃省天水市的胆囊炎发病率为例,应用PCA-LSSVM预测模型进行实证分析,结果表明,此模型的预测精度优于PCA-MLR,ARIMA,LSSVM等参比模型。 相似文献
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邹为彬袁玉珠 《福建工程学院学报》2015,(4):351-356
针对灰色模型在建筑物沉降预测中存在的不足,对传统的灰色模型进行改进,提出利用时间差法和Newton插值法将非等间距的原始数据序列转换为等间距数据序列,然后采用GM（1,1）模型和两种加权法对等间距数据进行建模的预测方法。并通过实例进行精度分析,实例证明利用Newton插值法构造等间距数据,采用基于时间加权的模型对沉降进行预测具有较高的精度。采用该模型对建筑物沉降趋势进行预测,为施工决策起到良好的参考作用。 相似文献
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文章应用几种不同时间序列预测方法对中小企业销售额进行建模并预测,旨在建立适用于中小企业的预测方法和预测模型,收集了某企业某产品2006~2012年各月销售额数据,利用时间序列中的回归模型、ARIMA模型对其进行拟合建模,并运用各模型对2013年前6个月的销售额进行了预测及比较分析,从中选出预测精度相对较高的模型。 相似文献
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随着物联网技术和5G技术的发展,各类智能设备收集的时序数据规模急剧增长,为了利用深度学习技术对大规模时序数据进行预测,提出一种基于深度神经网络的时序预测模型。该模型首先利用时域卷积神经网络层对时序数据进行预处理,然后利用双向GRU神经网络层提取时序数据的前向特征和后向特征,最后对时序数据进行预测。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相比传统长短期记忆网络模型,预测准确度提高了近70%,预测速度提高了近10%,可更好地满足对大规模时序数据的预测需求。 相似文献
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利用改进的logistics模型对玉溪市人口进行预测,经检验,模型是有效的。 相似文献