基于BP神经网络和二次指数平滑法组合预测模型的安徽省物流需求预测

为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量作为物流需求规模输出指标,采用灰色关联分析计算安徽省物流需求评价指标与物流需求规模间的关联度,判断评价指标的合理性。通过夏普利值法将BP神经网络预测模型和二次指数平滑法预测模型组合,预测2017—2021年安徽省物流需求。结果表明:BP神经网络预测模型、二次指数平滑法预测模型及二者的组合预测模型预测结果的平均相对误差分别为4.58%、6.70%、3.99%,组合预测模型的平均相对误差最小。通过组合预测模型预测2022—2024年安徽省物流需求分别为405 004.96万t、407 142.09万t、409 108.95万t,安徽省货运量呈持续增长趋势,但增幅降低。安徽省应加快传统物流向智慧物流的转移速度,扩大内需,加强物流枢纽城市间的联系,加速区域一体化发展步伐,确保物流高质量发展。

基于线性二次指数平滑法的瓦斯含量预测

为了提高煤层瓦斯含量的预测精度,以某矿区垂深间隔为50 m的瓦斯含量数据,瓦斯含量运用线性二次指数平滑法建立瓦斯含量预测模型,并结合折线图和方差分析比较预测结果与实测数据。结果表明:平滑常数α为0.8的线性二次指数平滑法模型预测精度较高,运用该模型既能满足瓦斯含量随埋深增加呈线性规律的总体趋势,又能根据最新实测瓦斯含量比较准确地预测煤层瓦斯含量;依据实测值参与模型的权数规律,模型能够接近最新一期的实测数据。

二次指数平滑法中确定初始值的简便方法

在利用二次指数平滑法建立趋势预测模型时,必须合理确定初始平滑值.确定初始平滑值比较复杂繁琐 用初期指标值替代初始平滑值是一种简便的处理方法.通过推导,论证了这一方法的可行性,并给出了适用条件.

福建省全社会固定资产投资预测研究——基于ARIMA模型与二次指数平滑法的应用

运用ARIMA模型与二次指数平滑法对福建省固定资产投资进行试预测,结果表明,受政策变动影响,两种方法的预测结果均比实际值低,二次指数平滑法预测的误差过大,两种方法都存在中长期预测误差变大的问题。在政策环境稳定的前提下,运用ARIMA(4,2,4)模型与二次指数平滑法对福建省2015-2017年固定资产投资进行预测,并对两种方法的预测值取平均值,得出预测结果。

基于二次指数平滑法的典型城市电气火灾预测

针对电气火灾发展现状,结合二次指数平滑法适用于短期预测的特点,以近期北京市、重庆市的相关数据为研究对象,运用二次指数平滑法建立电气火灾预测模型,对两地2015、2016年电气火灾起数进行了预测,并将2015年的预测值与实际值进行了比对。结果表明,二次指数平滑法对典型城市电气火灾短期预测具有可行性,预测结果可为电气火灾的防控提供参考。

基于BP神经网络法和二次指数平滑法的珠海市物流需求预测比较分析

分别根据BP神经网络模型和二次指数平滑模型在预测领域的运用,以珠海市物流市场为对象进行实证研究,并运用SPSS、MATLAB等统计数据挖掘工具,根据珠海市经济和物流市场相关数据建立相应模型,对两种模型的物流市场需求预测模型和方法分别进行分析。最后,对两种不同的预测方法做预测结果比较分析,证明BP神经网络预测方法较二次指数平滑方法具有更好的拟合性能和预测精度。

二次指数平滑法优化马尔科夫预测模型

马尔科夫预测模型具有"无后效性",即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

基于二次指数平滑法的管道剩余壁厚预测

为判断管道的安全状况,对管道寿命做出合理预测,建立了基于二次指数平滑法的预测模型。首先对管道壁厚数据进行拟合,选择最合适的平滑次数,再采用先大范围筛查再小范围求精的方法获得最优权重系数,进一步增加预测模型的准确性。对预测结果进行方差分析和误差判断,结果显示,权重系数取0.89时的均方误差为0.008 509 mm^2,对应2017年的预测误差为0.52%,预测结果能达到较高的精度。

二次指数平滑法和马尔科夫链在预测银行存款总额中的应用

准确预测存款是银行科学经营的重要前提。利用某A银行2010—2017年存款总额的季度数据,建立二次指数平滑模型进行预测,利用马尔科夫链修正二次指数平滑模型的预测值,以提高预测结果的可信度。结果表明,该组合模型比较适用于具有线性趋势且随机波动性较大的存款总额预测。

基于二次指数平滑法的新型毒品犯罪预测分析

当前国际国内毒品问题日益复杂化,新型毒品犯罪呈现上升趋势。客观分析我国新型毒品犯罪的刺激因素,运用二次指数平滑方法预测新型毒品犯罪的发展趋势,并提出相应对策,对公安部门针对性部署警力,防范与打击毒品犯罪有指导意义。

“十四五”期间我国高等教育毛入学率预测--基于二次指数平滑法的预测

高等教育毛入学率是衡量一国高等教育整体水平和发展速度的重要指标,对这一指标进行科学预测有利于为政府作出相关决策提供参考。2019年,我国高等教育毛入学率已达51.6%,远超《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》提出的40%的目标值,我国高等教育进入普及化阶段。高等教育毛入学率在“十四五”期间将如何变动会影响高等教育相关政策、规划的制定。本研究选取1990—2019年的数据,运用二次指数平滑法对2020-2015年我国高等教育毛入学率进行预测。结果发现,到2025年,我国高等教育毛入学率将突破70%。针对不断增加的高等教育规模,政府应在“十四五”时期重点规划如何保证高等教育的质量。

基于二次平滑指数的引航事故预测研究

随着我国航运业的迅速发展,船舶引航需求激增,导致引航事故频发。目前我国的引航安全形势十分严峻,有必要对引航事故进行研究,找出内在的科学规律。本文根据长江江苏段内历年引航事故资料,结合事故的特点,采用二次指数平滑法构建引航事故预测模型,进而对引航事故进行预测和分析,为引航安全管理提供理论依据,以期减少引航事故的发生。

基于二次指数平滑模型的中国社会电力需求预测分析

电力需求预测是进行电网规划非常重要的步骤,只有将电力需求可靠的预测才更便于电网进行供电。本文研究了二次指数平滑法模型,用于电力负荷预测中,结合经济、能源结构、环境等因素对中国社会用电量加以分析及预测,并进行了后验差检验,得到了很好的预测精度。

二次指数平滑预测模型的一点探讨

时间序列模型是数学建模中经常用到的一种预测模型,它简单易行,便于掌握。而二次指数平滑预测法是最为常见的一种时间序列预测法,本文主要介绍二次指数平滑法,并给出应用实例。

基于灰色预测法和三次指数平滑法的企业物流量预测研究

针对物流量的影响因素及预测问题,依据企业近年来物流数据,运用三次指数平滑法和灰色预测法建立预算模型,综合运用Matlab软件编程求解,验证模型的可行性和正确性,并得到未来两年的年出货量。在预测数据的基础上,分析企业在物流方面存在的问题并提出解决方案,为企业以后的发展。引言近几年来,数据预测得到了非常快速的发展,这在很大程度上对企业经营模式的变化提供科学的借鉴作用。指数平滑预测法凭借其操作简单,计算量小的优点,在数据预测行业运用非常广泛。但国内研究起步晚,数据预测模型主要还是借鉴国外经验。指数平滑法的预测应用范围很广,俞剑等[1]利用二次指数平滑法对非煤系地层隧道瓦斯涌出量进行了预测研究。

湖北省茶叶不同气象产量方法的比较分析

基于2010—2021年湖北省夷陵区、英山县、咸安区3个茶叶主产区的茶叶产量数据,采用二次指数平滑法、HP滤波法、三年滑动平均法提取趋势产量,探究气象产量最佳提取方法,分析气候要素对茶叶气象产量的影响。结果表明:夷陵区、英山县、咸安区3个茶叶主产区的种植面积、产量、单产随着时间的推移呈多项式变化趋势,2013年之前英山县最高,2015年之后夷陵区最高;采用3种方法拟合的产量变化趋势相同,夷陵区的茶叶产量随着时间的推移呈增长趋势,而英山县和咸安区则呈减少趋势;采用二次指数平滑法和HP滤波法测算出的趋势产量均与实际产量达到显著及以上相关性,对产量剧烈波动部分有较好的捕获能力,均优于三年滑动平均法;HP滤波法得到的气象产量能较好地反映气象条件的变化,适用于湖北省3个茶叶主产区气象产量的分离,可为后续气象产量分离的研究提供参考借鉴。

指数平滑法的研究和应用

本文首先介绍了一次,二次和三次指数平滑法的公式、预测模型,平滑系数的选择方法,然后应用二次指数平滑法和三次指数平滑法对某公司A的销售额进行预测,建立指数平滑模型进行分析,预测结果表明该公司的销售额更趋近于线性增长,且当选a=0.5时,预测误差最小。

指数平滑法的研究和应用

本文首先介绍了一次,二次和三次指数平滑法的公式、预测模型,平滑系数的选择方法,然后应用二次指数平滑法和三次指数平滑法对某公司A的销售额进行预测,建立指数平滑模型进行分析,预测结果表明该公司的销售额更趋近于线性增长,且当选a=0.5时,预测误差最小。