市场销售的灰色预测方法

将灰色预测模型GM(1,1)应用于预测市场销售,提出一种市场销售的定量预测方法。通过具体实例分析,表明此方法计算量小,预测精度高,对市场销售预测具有重要意义。     

南方多层住宅设计方案在严寒地区的适应性探讨

乌鲁木齐住宅设计发展的时间段、特点.内地房地产商进入乌鲁木齐住宅产业市场带来了经内地市场销售考验的户型和小区景观设计方法,地域差异导致一些设计不符合本地地理、气候条件.设计师需针对项目所在地的地域气候特点调整设计方案.     

灰色预测模型在住宅市场中的应用

在社会经济的各个领域,大量的决策问题离不开对变量未来值的预测或对不易观测变量的预测。而在进行预测的过程中,最重要的是预测模型的选择。着重研究了灰色预测模型,同时对住宅市场的销售面积以及相关的三个因素进行了量化分析。经过检验具有很强的可行性和可靠性,为决策者进行相应的战略规划提供了科学的参考依据。     

灰色预测模型在住宅市场中的应用

在社会经济的各个领域,大量的决策问题离不开对变量未来值的预测或对不易观测变量的预测。而在进行预测的过程中,最重要的是预测模型的选择。着重研究了灰色预测模型,同时对住宅市场的销售面积以及相关的三个因素进行了量化分析。经过检验具有很强的可行性和可靠性,为决策者进行相应的战略规划提供了科学的参考依据。     

模糊神经网络在房地产销售中的应用

由于房地产的销售受诸多复杂要素与复杂子系统的纠合影响和作用,因此预测房地产的销售是一件比较困难的事.在考虑广告、地理位置、国家政策等诸因素对房地产销售量的影响下,在原有的模糊神经网络上加以修改,利用新的模糊神经网络理论来预测某地区某种户型的房子的年最大销售量·     

利用RBF神经网络构建销售预测模型

本文针对目前国内外应用较为广泛的传统销售预测模型和BP神经网络销售预测模型的缺陷，利用RBF神经网络构建了销售预测模型，并运用Matlab6．5编制了仿真程序。仿真结果表明：采用RBF神经网络进行销售预测在理论上和实践上都是可行的，该模型的估计精度比传统销售预测方法和BP神经网络所建立的模型的估算精度要高，且具有不会陷入局部最小点、学习收敛速度快、泛化能力强和适合动态建模等特点。     

浅谈住宅设计的发展趋势

随着经济的持续增长和住宅商品化的日益推进,人们对居住环境提出了更高的要求,要求更新设计,推动着设计的不断创新和发展.面对今天和未来的房地产市场,开发什么样的住宅才可取得更好的社会效益和经济效益呢,笔者对未来的住宅户型趋势做出了十二种预测,仅供参考.     

灰色预测模型在企业销售中的应用

灰色系统理论在社会经济领域中已得到了广泛的应用,取得了较好的成果。在实际运算中发现,当原始数据序列庞大时,矩阵乘积和逆阵求解非常困难。针对这一问题,提出了灰色预测的简易算法。通过对企业销售利润灰色预测模型的运算,结果表明,在企业销售利润预测中,该算法是可行、快捷的,并且可以应用到所有灰色预测模型运算中。     

一类加权几何平均组合预测模型及其应用

加权几何平均组合预测模型是一种常用的非线性组合预测方法.利用Theil系数建立了一类加权几何平均组合预测模型,给出了该组合预测模型的性质;讨论了加权几何平均组合预测模型非劣性组合预测模型、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性;给出了冗余预测方法的判定.通过运用实例分析说明了基于Theil系数的加权几何平均组合的预测模型的有效性.     

安徽省城镇居民人均收入的组合预测

以1995～2009年安徽省城镇居民家庭人均可支配收入的数据,分别建立时间序列模型、回归模型和灰色预测模型.然后在三个单一预测模型的基础上综合各个预测模型的优缺点,通过使组合预测误差平方和最小确定各单一预测方法的权重系数,得到最优组合预测模型.最后对几种预测方法进行了评价,得出组合预测效果比较精确.     

基于GM(1,1)灰色系统的纺织品市场预测模型研究

应用GM(1,1)建立了纺织品销售市场的动态灰色预测模型,预测结果与精度检验表明,该预测模型能够精确地反映纺织品销售市场的动态变化趋势.对纺织品市场预测、纺织品公司的效益预测,以及对纺织品销售市场宏观管理的决策均有参考价.     

融合Markov与BP神经网络的纯电动汽车销售量预测研究

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。     

房地产企业在房市观望时期的定价策略

在房地产市场观望“僵持”的时期,房地产企业应根据国家不断变化的现行政策、市场环境以及不同的购房者心理因素而采取一些定价策略,即城市化发展定价策略、高价投放定价策略、分段定价策略、组合销售定价策略、优惠销售定价策略和目标销售定价策略,以期改变购房者的观望情绪,促进房产的销售。     

BP网络在销售管理系统中的应用

在传统销售管理系统的基础上,提出了基于Back Propagation(BP)神经网络建立销售预测模型的设计方法,该方法适用于规则不可知的预测问题。用该方法对某种药品在20个地区的销售额进行试验,结果表明:该方法性能好,可作为预测药品销售额的一种有效手段。     

基于面板数据分位数回归模型的房地产价格分析

采用安徽省13个地市2001～2010年的面板数据,对影响安徽省房地产价格的因素进行实证分析。研究结果表明：银行年度基准贷款利率和房屋销售面积与房地产价格不存在协整关系,用面板数据模型及分位数回归模型分析的结果均表明人均可支配收入对房地产价格影响的弹性最大。最后提出3点政策性建议,为政府调控房地产市场价格作参考。     

衡阳市房地产市场调查分析与基本判断

从衡阳市主城区的土地市场和房产市场调查分析,发现衡阳市土地市场受房产市场影响明显,目前地价偏高,且积压待开发土地较多;衡阳房地产市场投资增长较快,由于商品住宅竣工面积大,且销售价格上升,销售面积没有随之同步上升,致使住宅开发投资有所下滑。但衡阳市房地产市场发展健康,会在盘整中进一步发展,市场潜力很大,房价没有太多的下降空间,在市场逐步成熟,衡阳商品房结构将进一步完善。     

基于移动平均法ERP销售预测算例的编制

介绍了ERP（Enterprise Resource Planning）系统中销售预测的定量分析方法,以及销售预测方法中的移动平均法的基本思想和算法。以无锡某蛋糕公司2008年的销售数据为实例对移动平均法进行了验证,说明了ERP销售预测算例的编制方法,为学习ERP提供了一种通过算例来快速掌握ERP销售预测的有效方法。     

基于灰色时间序列预测中国汽车销量

预测汽车的销售量,无论是对于整体掌控汽车市场的发育与成长态势的政策制定者,还是对于研究市场行情以制定营销策略的汽车厂商而言,都具有极其重要的作用。采用灰色时间序列预测,对未来两年中国汽车销售进行了预测,估计2011年中国汽车销量超过2 000万辆,2012年中国汽车销量争取达到2 500万辆。     

Excel工作表中线性财务预测模型的创建与应用

根据销售预测结果,利用历史资料和Excel中回归分析函数Linest创建财务预测模型,可以确定企业未来的外部融资需求。本文介绍了这种模型的创建与应用。     

我国新能源汽车月度销售量预测模型研究

在新能源汽车可缓解未来一系列环境、资源问题的重要背景下,对新能源汽车销售量准确预测有助于加速新能源汽车市场推广,降低相关生产研发企业运营成本。提取8个关键影响因素,应用灰色关联分析（GRA）验证各因素影响能力,然后构建基于果蝇算法优化灰色神经网络（FOA-GNN）预测模型的新能源汽车月度销售量预测模型。通过预测结果对比检验,验证该预测模型在预测新能源汽车销售量上有较高的预测精度。应用该模型对我国新能源汽车2019年月度销售量进行预测,结果表明,我国新能源汽车发展在2019年度依然可保持良好的增长态势。