我国绸缎生产预测和对策

应用随机时间序列模型对“八五”期间的绸缎产量进行了预测,对丝绸工业的现状特别是绸缎的生产和销售状况作了分析,为扩大市场提高经济效益提出了相应的对策。     

市场商情预测系统

市场商情预测是企业经营决策的重要依据。然而,科学地定量地作市场商情预测,要用到一些复杂的预测模型,进行一系列数学运算,处理大量的原始数据。综合利用数据库管理系统VVisualFoxpro的数据管理能力,以及VisualBasic语言的数值计算和绘图功能,使得指数平滑法、季节指数法等科学的预测方法在市场商情预测中得以实现。     

基于BP网络的保护渣性能预测模型的研究

结合BP网络计算机实验研究 ,建立了保护渣化学组成与性能的预测模型 ,并利用化学组成与性能的关系 ,对网络的实用性进行了检验 ,结果符合保护渣化学组成与性能的关系。保护渣粘度随着保护渣碱度的增大而减小 ,而半球点温度随碱度增大而增大 ;保护渣的半球点温度和粘度都随着渣中CaF2 含量的增加而减小。用BP网络的误差反向传播算法建立的保护渣的化学组成与性能的预测模型 ,得出的预测值与实际值的误差小 ,对保护渣的设计与应用都有一定的指导作用。     

“大”为“小”用——腾讯的大数据应用之道

正时至今日,人们依然被大数据的概念牵着鼻子走,人人都在谈大数据,但并不是人人都能清晰地梳理企业在什么时候,哪些地方用到大数据。在这一点上,腾讯对大数据的认识是正确的,"在建立大数据系统的时候,我们从来没有想过在做一个大数据项目,我们都是在解决实际的问题。"腾讯云总裁陈磊如是说。     

绩效考核信息系统的KPI预测算法研究

国内部分高校绩效考核信息系统,存在KPI体系的设置合理性及数据挖掘分析的有效性的障碍。为此在充分挖掘、分析系统内KPI数据特点的基础上,采用多重滤波算法对KPI数据进行预处理,基于支持向量机的算法设计,提出了高校组织绩效KPI预测模型。     

道路交通状态预测研究

针对道路交通状态预测的研究成果,综述了基于实时数据分析的道路交通状态预测理论和方法的相关研究.从分析基于实时数据分析的道路交通预测的基本流程、特点和要求和单一断面交通状态预测和多断面交通状态预测角度回顾了道路交通状态预测的研究现状.结果表明:在不断发展完善单一断面预测方法的同时,需要发展以多个断面交通状态为研究对象的多断面预测方法,以促进我国智能交通系统的基础理论发展及其应用水平的提高.     

混合卷烟销售预测模型

为了提高卷烟销售预测准确性,平衡生产与需求,协同工商业,建立切实合理的月供应计划,提出了一个混合卷烟销售预测模型,实现卷烟月总量的预测.该模型首先基于自适应过滤法建立月预测模型,再用计划评审技术PERT得到月预测经验期望值,接着通过设定加权系数,综合两个预测值得到月预测销售总量.最后借鉴网络流量平衡的控制原理--"漏桶模型",进行月总产能与总需求平衡,自动修正差异,得到该规格月预测总量.实验结果表明,该模型能够较好地预测出规格卷烟月销售总量值变化.     

基于BP的食品中污染物残留量预测

利用神经网络,根据食品卫生监测部门日常对市场上食物的检测数据,建立污染物分布模型,并对所建立的模型进行适应性检验。