导读:本文包含了需求预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:需求预测,神经网络,模型,资本金,模糊,泊位,组合。
需求预测论文文献综述
余粉霞[1]（2019）在《浅谈电动汽车充电设施需求预测及规划选址研究——以山西省晋中市寿阳县为例》一文中研究指出随着我国经济社会水平的不断发展,汽车保有量不断攀升。国家大力发展电动汽车,能够加快燃油替代,对保障生态环境,促进节能减排、防治大气污染等都具有重要意义。同时,如何在满足电动汽车充电需求及城市用电负荷的前提下,避免不必要的公共资源浪费,合理配置充电设施成为一个新的问题。(本文来源于《建材与装饰》期刊2019年36期）
杨婷婷,张晨,雷政,张雨晴[2]（2020）在《指数平滑法在电网物资采购需求预测中的应用——以农网楼层线夹为例》一文中研究指出提高采购准确性,降低采购成本是电网企业发展的必然趋势。基于国家电网重庆分公司2014-2018年的采购数据为研究样本,以农网楼层线夹为例,依据指数平滑法构建模型对2018年采购数据进行预测。指数平滑方法可以为电网企业未来物资采购提供必要的参考,有效提升电网物资采购管理效率。(本文来源于《现代商贸工业》期刊2020年02期）
吴英,甘霖,刘猛[3]（2019）在《基于灰色GM(1,1)模型的六安市农产品冷链物流需求预测》一文中研究指出文章结合六安市农产品发展情况和相关政策导向确定了预测农产品冷链物流需求的种类指标,并以2011年-2017年农产品产量作为样本数据,采用灰色GM(1,1)模型预测六安市未来5年的农产品冷链物流需求量,同时对预测结果进行分析总结,一定程度上能为政府部门制订农产品冷链物流产业发展规划和进行物流决策提供参考。(本文来源于《阜阳师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
吴书金,汪涛,全琪[4]（2019）在《基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测》一文中研究指出需求预测是合成旅组织油料保障的基础环节,对合成旅成功遂行军事行动有着比较重要的影响.由于合成旅组成结构的特殊性,传统预测方法存在较大弊端,因此,提出了基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测方法.首先,通过模糊C均值聚类算法实现对历史案例的初步筛选,以提高案例检索速度.然后,构建了案例特征属性的主客观综合权重模型和基于直觉模糊集的案例检索模型,保证了案例检索的准确度.最后,构建了基于整体数据特征的合成旅油料需求预测模型.通过算例分析验证上述预测方法的可行性和实用性,证明了该方法有助于提高检索速度和预测准确度.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年12期）
耿立校,张永杰[5]（2019）在《基于ARIMA-GRNN组合模型的汽车零部件需求预测研究》一文中研究指出单一的预测方法难以准确预测市场需求趋势,通过构建ARIMA-GRNN组合需求预测模型提高预测精确度:首先利用ARIMA预测出每月需求数并计算出每月实际需求数与每月预测需求数的误差值,再利用GRNN神经网络对误差值进行函数逼近与拟合,将拟合值对ARIMA预测值进行修正后的结果即为最终预测值。性能评估显示组合模型可以较好帮助汽车零部件企业提高市场预测精度。(本文来源于《物流科技》期刊2019年12期）
苏诗钰[6]（2019）在《机构预测基建投资维持小幅上行 房地产投资需求尚未明显放缓》一文中研究指出2019年进入倒计时，即将公布的11月份经济数也引起了市场广泛关注。截至目前有12家机构对前11个月固定资产投资同比增长数据进行了预测，预测最大值为5.5%，最小值为4.3%，预测均值为5.2%。国泰君安证券研究所首席经济学家花长春表示，去年四季(本文来源于《证券日报》期刊2019-12-06）
姚金楠[7]（2019）在《“机器学习”或将破解家庭能源需求预测难题》一文中研究指出在燃气中混入20%的氢气用于家庭烹饪、取暖等常规用能，英国的这一试点项目能够减排多少二氧化碳？有多少英国家庭愿意参与这项试点项目？能源种类的改变是否会带来不同的用能体验？在苏格兰，计划建设的28兆瓦Kilbraur风电场项目承诺，建成后将为周边4公里范围(本文来源于《中国能源报》期刊2019-12-02）
唐晓莲,常林,易嘉兴[8]（2019）在《城市公共租赁住房供给与需求预测研究——基于广州市保障对象需求的预测分析》一文中研究指出本文在国家大力发展保障性住房政策的背景下,对公共租赁住房在人口增长、面积供应、价格补贴、融资渠道等方面进行探讨,基于灰色预测理论和DPS软件建立数学模型,对广州市公共租赁住房需求面积与补贴金额进行定量预测,以提升对公共租赁住房的精准供给。本文结合公共租赁住房的定位特点提出建议:即调整土地供应结构、完善多主体供给与保障策略、积极引导房地产企业转变发展模式、完善租金价格监管机制、建立公共租赁住房稳定发展的长效机制,使公租房政策真正惠及一方百姓。(本文来源于《价格理论与实践》期刊2019年08期）
裘瑞清,周后盘,吴辉,阮益权,石敏[9]（2019）在《基于LSTM循环神经网络的泊位需求短时预测研究》一文中研究指出本文提出基于深度学习理论的LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆)单元的循环神经网络泊位需求预测模型,根据前几个小时泊位需求变化量对后续时间点对应的泊位需求量进行预测。以杭州某大学为实验对象,采用随机两天和特定两天数据进行实践验证。结果显示:采用LSTM循环神经网络模对区域内泊位需求进行预测能够比传统方法在结果上更加接近实际值,并且精度较为满意,表明该预测方法可行有效。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2019年11期）
彭荣荣,刘芸男,杨冬燕,王含柔,赵明烽[10]（2019）在《临床用血需求的ARIMA模型预测》一文中研究指出目的:探讨ARIMA模型预测临床用血量的可行性,为科学预测临床用血量及制定采血招募计划提供数据支持。方法:利用SPSS对重庆市万州中心血站2006年1月～2016年6月每月悬浮红细胞临床用量建立ARIMA模型,经模型识别、参数估计与检验,确定最优模型;运用该模型预测2016年7～12月每月悬浮红细胞临床用量,并与实际值比较,验证预测效果。结果:最优模型为ARIMA(3,1,0)(0,1,1)_(12),残差序列的ACF和PACF落在95%CI内,Ljung-Box统计量差异无统计学意义(P>0.05),说明残差序列呈白噪声,模型通过检验。该模型的预测值均在95%CI内,并且预测值与实际值比较,动态趋势基本一致,平均相对误差为4.27%,预测精度较高。结论:ARIMA(3,1,0)(0,1,1)_(12)模型能较好地拟合临床用血量在时间序列上的变化趋势,可用于临床用血量的预测。(本文来源于《郑州大学学报(医学版)》期刊2019年06期）
需求预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提高采购准确性,降低采购成本是电网企业发展的必然趋势。基于国家电网重庆分公司2014-2018年的采购数据为研究样本,以农网楼层线夹为例,依据指数平滑法构建模型对2018年采购数据进行预测。指数平滑方法可以为电网企业未来物资采购提供必要的参考,有效提升电网物资采购管理效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
需求预测论文参考文献
[1].余粉霞.浅谈电动汽车充电设施需求预测及规划选址研究——以山西省晋中市寿阳县为例[J].建材与装饰.2019
[2].杨婷婷,张晨,雷政,张雨晴.指数平滑法在电网物资采购需求预测中的应用——以农网楼层线夹为例[J].现代商贸工业.2020
[3].吴英,甘霖,刘猛.基于灰色GM(1,1)模型的六安市农产品冷链物流需求预测[J].阜阳师范学院学报(自然科学版).2019
[4].吴书金,汪涛,全琪.基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测[J].计算机系统应用.2019
[5].耿立校,张永杰.基于ARIMA-GRNN组合模型的汽车零部件需求预测研究[J].物流科技.2019
[6].苏诗钰.机构预测基建投资维持小幅上行房地产投资需求尚未明显放缓[N].证券日报.2019
[7].姚金楠.“机器学习”或将破解家庭能源需求预测难题[N].中国能源报.2019
[8].唐晓莲,常林,易嘉兴.城市公共租赁住房供给与需求预测研究——基于广州市保障对象需求的预测分析[J].价格理论与实践.2019
[9].裘瑞清,周后盘,吴辉,阮益权,石敏.基于LSTM循环神经网络的泊位需求短时预测研究[J].自动化技术与应用.2019
[10].彭荣荣,刘芸男,杨冬燕,王含柔,赵明烽.临床用血需求的ARIMA模型预测[J].郑州大学学报(医学版).2019
论文知识图
