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线性组合预测效果欠佳,非线性函数的挖掘也很困难,本文提出了基于基因表达式编程的非线性组合预测的新方法.理论分析和应用实例表明,相比模糊神经网络等组合预测而言,该方法具有很强的学习和仿真功能,在社会经济复杂系统中时间序列的组合建模和预测中具有很好的应用价值.
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提出一种推拉结合式的库存控制模型,在预测物资未来需要的基础上,根据物资的实际消耗量以及设定好的安全库存量来动态调整物资的采购量,从而达到减少库存,降低成本的目的。通过对郑煤集团实际案例的计算,结果说明采用本文的方法可以使原来的库存量减少70%左右。
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