贵州省经济发展水平对卷烟需求影响分析

选取贵州省国内生产总值(GDP)来代表经济发展水平,分析贵州省近年经济发展对卷烟总需求量、各种类卷烟需求量、各价段卷烟需求量的内在关系。通过实证数据分析发现,贵州省经济发展水平(GDP)对其地区卷烟需求影响显著。     

黔东南州卷烟市场需求量影响因素研究

通过建立计量经济模型,实证分析了黔东南州卷烟市场需求量影响因素,揭示了各影响因素与卷烟实际需求量的内在关系。     

基于PLS-BP神经网络的卷烟味觉特征预测

基于线性方法与非线性方法结合的思路,应用偏最小二乘法(PLS)和误差反向传播(BP)人工神经网络算法研究卷烟烟气中化学成分对卷烟味觉特征的作用,并建立了基于PLS-BP神经网络的卷烟烟气味觉预测模型,分别对卷烟烟气的甜味、酸味和苦味3种主要味觉进行预测。结果表明,PLS-BP神经网络模型经过学习后,能够对卷烟烟气的味觉特征做出较为准确的预测,从而证明了应用PLS-BP神经网络模型对卷烟烟气味觉特征预测的有效性。     

基于系统动力学的卷烟销量预测

运用系统动力学理论,根据卷烟市场特征,建立了卷烟需求系统动力学模型,并以贵州卷烟销量预测为例,进行实证分析。     

卷烟销量预测方法比较

对某地区2006-2011年每月的卷烟销量数据分析,发现卷烟的销量与以下因素有关:节日和宏观经济环境;而且每个月的卷烟销量有很强的趋势特征。采用趋势外推法对每个月的销量进行预测,并结合季节指数和组合预测方法,对比分析这三种方法,结果为趋势预测的误差最小。     

基于UVE—SPA的卷烟味觉烟气成分分析

首先,运用组合各方法长处的思路,通过应用无信息变量消除法（UVE）和连续投影算法（SPA）对卷烟烟气中影响卷烟味觉特征的有效成分进行了选择,从而分别确定了影响卷烟甜味、酸味和苦味的主要成分,并以所选成分作为输入变量建立偏最小二乘（PLS）回归模型;然后,分别与采用所有烟气成分或仅采用UVE方法所选的烟气成分作为PLS模型输入的结果进行了比较。结果表明,通过采用UVE—SPA组合方法而选取的变量所建立的PLS模型具有更好的预测能力,从而证明了它在卷烟味觉烟气成分分析中有效性,并为卷烟烟气的进一步研究提供了理论基础。     

基于乘法模型的内蒙古乌兰察布市卷烟总销量预测研究

以乌兰察布市2007年～2011年的卷烟销售数据为依据,进行散点图分析,判断出乌兰察布市卷烟销售变化的总体趋势,并建立乘法模型,对乌兰察布市未来5年的卷烟销售量进行预测,结果表明:乌兰察布市卷烟销量将保持稳定增长,且增长幅度控制在合理的范围之内,为乌兰察布市今后的卷烟经营工作提供可参考的依据。     

基于市场化取向改革的卷烟消费群体分类研究

为分析市场化取向改革中采集到的"客户需求数据"的真实性,文章从消费结构和消费量的角度对卷烟消费群体进行分类。首先定义了卷烟类别和消费量的标准,其次设计了调查问卷并开展实地调研,确定了最终的消费群体类别和指标,为消费群体需求量的计算以及客户需求数据可信度的判定提供了依据。     

神经网络在航空武器装备备件需求预测中的应用

本文在分析当前我军航空武器装备备件需求量的预测方法存在不足的基础上,构建了航空装备备件需求评价指标体系,并运用神经网络模型建立了航空装备备件需求量的预测模型,为准确地预测航空装备备件需求量提供了决策依据。     

我国卷烟市场供求预测

七月二十八日,国务院对卷烟价格作了调整,13种名烟价格全部放开,对其它等级的卷烟价格也作了调整。这一改革措施的出台,对卷烟市场产生很大影响,表现在名烟销售的透明度增加,“好烟见抽不见卖”的局面有所改观,抑制了对高档名烟的过旺需求,卷烟的消费倾向、消费结构有所改变。卷烟特别是名烟初步作到了随行就市,适应供求的变化.卷烟一直是我国经济中的一大“聚宝盆”,我们面临着保持卷烟生产及财政收入的稳定增长,保证消费者的消费需求逐步得到充分满足的双重目标。在这种形势下,对世界卷烟市场及国内卷烟市场供求趋努进行分析、预测和展望就显得十分必要.     

基于BP神经网络的科技人才需求预测

采用BP神经网络模型解决科技人才需求预测问题。首先介绍BP神经网络结构和学习算法,其次确定科技人才需求预测影响因素指标,作为BP神经网络输入,最后以Matlab为运行平台实现BP神经网络模型,并以河南省科技人才为例进行案例分析,应用BP神经网络模型预测河南省2008-2010年科技人才需求量。     

基于BP神经网络的数据挖掘方法在需求预测中的应用研究

【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算 法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻 找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然 气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结 果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势, 为精准预测需求提供了一种有效的工具。     

基于FP-Growth算法的卷烟产品销售规律挖掘研究

利用卷烟产品历史销售数据中蕴含的信息以制订更加合理的卷烟产品营销策略,采用比较高效的关联规则FP-Growth算法设计了卷烟产品销售决策支持系统,实践应用表明,该系统能快速地发现不同时期卷烟产品销售的关联关系,为营销人员及时掌握销售规律提供了有价值的参考。     

卷烟需求预测基本方法及其应用

论述了卷烟需求预测的基本方法：定性预测和定量预测两种方法,及其两种方法的常用分类。并结合实际介绍了各类预测方法在实践中的具体应用。     

一种评估航线市场需求量的宏观经济模型

正航线市场需求量是航司航线规划决策的考虑重点,如何准确地预测需求量,是指导航司合理布局航线,保证其发展的先决条件。鉴于目前航线市场需求量的预测都是基于历史运营数据,无法对历史运营数据缺失的新开航线进行预测,本文经过对航线市场需求量的宏观影响因素进     

基于MLR、GM(1,1)和PCA-BP三种模型的连云港建设用地需求量预测研究

建设用地需求量预测对合理规划建设用地规模以及有效控制建设用地数量具有重要意义。本文应用多元线性回归模型(MLR)、GM(1,1)灰色系统模型和基于主成分分析的BP神经网络模型(PCA-BP)建立3种预测模型对2020年连云港的建设用地需求量进行预测。结果表明:3种模型的预测精度均较高,其中PCA-BP神经网络模型预测的平均绝对误差(MAE)、误差均方根(RMSE)以及平均相对误差(MRE)在3种模型中均最小,预测精确度最高,多元线性回归模型次之,灰色GM(1,1)模型略低;根据精度评价结果最终确定以3种模型预测结果的平均值作为2020年连云港建设用地需求量的预测值,得出预测结果为189506.02 hm~2。     

中国2000年钢材需求量预测

本文评价现有的中国2000年钢需求量预测的结果,简介墨西哥和日本等十几个国家以及中国的钢消费量与国内生产总值(或国民收入)的关系,预测中国2000年以前传统型和节约型的钢材需求量,并考虑可代替钢材的新型材料——植物纤维压塑材料的预计产量而得出最可能的钢材需求量预测值,还预测钢材产量与需求量的差额。     

黑龙江省土地资源开发利用潜力与需求

首先介绍了我省土地资源开发利用的潜力,接着分析了各类用地需求量预测。以供同行参考。     

贵州省卷烟消费市场调查分析

卷烟消费市场调研主要从卷烟消费者、卷烟零售户和卷烟企业等方面对贵州省卷烟市场进行调查与分析。本研究主要从"卷烟消费背景资料"、"卷烟零售户"等角度,研究贵州省各地区城乡卷烟消费现状特征、卷烟消费人群、卷烟消费倾向与消费结构、市场差异。全面了解全省卷烟消费市场特点、影响卷烟消费的主要因素,进而为制定客观市场决策提供依据,为科学卷烟营销计划打下坚实基础。     

考虑节点物流能力的卷烟配送中心选址问题研究

卷烟配送中心在物流体系中起重要作用,对其合理的进行选址是烟草企业经济运行的前提。通常,配送中心选址是复杂的非线性混合整数规划模型,传统优化方法存在求解困难。针对这一问题,本文引入混合蛙跳算法对该模型进行求解,在获得最优解的基础上再考虑节点物流能力进行评估,算例分析结果表明,本文所采用的混合蛙跳算法具有寻优能力强,收敛速度快的特点,而本文采用的基于改进DEA的节点物流能力优化能够准确评价卷烟配送中心的物流能力。