导读:本文包含了需求预测模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:ARIMA模型,悬浮红细胞,临床需求预测
需求预测模型论文文献综述
彭荣荣,刘芸男,杨冬燕,王含柔,赵明烽[1]（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）
黄涛,熊练[2]（2019）在《基于灰色模型的东北地区通航市场需求预测》一文中研究指出基于灰色预测模型,结合东北地区通航市场的自身特点,构建了通航市场需求预测模型。依据东北地区近年来通用航空相关数据,引入强化缓冲因子进行辅助分析对东北地区通用航空市场需求进行预测。研究结果表明:灰色预测模型预测结果具有有效性;使用原始数据进行预处理和选择预处理的方法影响着预测的准确性;预测结果显示东北地区通用航空市场在未来将继续保持上涨势头。本研究结论具有一定的理论价值,且对于通用航空产业的发展具有一定的参考意义。(本文来源于《综合运输》期刊2019年11期）
王嫱,陈甲斌,靳贝贝[3]（2019）在《基于“不完全S形”模型的中国铅需求预测》一文中研究指出针对现有"S形"模型更适用于发达国家预测的局限性,本文提出了一种"不完全S形"模型理论。通过数学分析给出了"不完全S形"模型方程相关参数的具体计算方法,并基于十九大对中国未来中长期经济社会发展方向的把握,分析铅资源下游汽车消费趋势。对2020～2050年中国铅需求量进行预测,结果显示:铅需求量将在2028年前后到达峰值,峰值需求量约为583.5万～617.2万t,对应人均铅需求量为4.16～4.17kg/人。本文预测结果能够为新时代中国铅资源的开发利用和相关产业的政策制定提供决策依据。(本文来源于《中国矿业》期刊2019年11期）
张倩[4]（2019）在《高铁快运需求预测四阶段法预测思路及模型研究》一文中研究指出为了促进高铁快运发展,指导高铁快运基础设施建设,文章对高铁快运需求预测方法进行研究。首先详细阐述了高铁快运需求预测的特点,基于项目特点提出了"四阶段"需求预测法思路和各阶段可采用的模型,并对重点模型的优缺点及公式进行了分析。指出了该方法在高铁快运需求预测中的应用范围,对高铁物流基地、高铁通道干线和高铁网络的规划及建设,具有指导作用和实践意义。(本文来源于《物流科技》期刊2019年11期）
王晓平,闫飞[5]（2019）在《基于GA-BP模型的北京城镇农产品冷链物流需求预测》一文中研究指出以农产品冷链物流需求为研究对象,从农产品供给、社会经济、冷链发展、人文、物流需求规模五个角度构建其指标体系,利用遗传算法(GA)的全局搜寻能力,构造了预测农产品冷链物流需求的遗传BP神经网络模型(GA-BP)并以北京为实例,对其城镇农产品冷链物流需求进行预测.结果表明,建立的模型对冷链物流需求与其影响因素的非线性关系有较强的刻画能力和较高的预测精度,能够为农产品冷链物流规划者及政府提供定量的决策依据.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年21期）
李兵,李翀,吴一敌,张颖琦,文雅[6]（2019）在《Holt-Winters模型在电能表需求预测中的应用》一文中研究指出电能表需求量的预测直接影响计量中心采购、检定和配送等计划的制定以及库存的有效利用。介绍基于加法的Holt-Winters预测模型原理,利用该模型对2013—2015年历史数据进行拟合,通过最小残差平方和计算出最优平滑系,对2016年数据进行预测并实际值进行对比,验证了该模型的有效性。(本文来源于《河北电力技术》期刊2019年05期）
刘志民,赵杏娜[7]（2019）在《2020—2025年我国农科人才需求预测——基于灰色GM(1,1)模型的分析》一文中研究指出当前我国正处于全面建成小康社会的历史性阶段,加快社会主义新农村建设需要补齐"短板",需要大批农科人才积极献身农业现代化建设,需要激发各类人才到农业农村创新创业的热情,这就对农科人才培养提出了新的更高要求。以2013—2017年农科毕业生有效供给数作为原始序列,建立农科人才需求量的时间序列GM(1,1)模型,预测2020—2025年我国农科人才需求总量及其结构层次需求量。结果显示:未来六年我国农科人才的总需求量呈稳步上升趋势,2020—2025年我国农科人才需求预测数分别为:143231人、145206人、147207人、149237人、151294人、153380人;农科专科生在农科总人才中所占比重缓慢下降;本科和硕士生所占的比重在不断增加;对于农科博士而言,未来六年所占比重基本保持不变;未来我国农科人才需求将以高层次、复合型人才为主。(本文来源于《中国农业教育》期刊2019年05期）
唐玉祥,陈新文[8]（2019）在《防空旅作战油料需求精准预测模型仿真分析》一文中研究指出为了有效提升防空旅作战过程中油料保障时效性,确保作战效果达到最优,需要对防空旅作战油料需求量进行预测。当前相关成果存在预测精准性差和复杂度高的问题,导致与作战保障实际存在一定差距,提出基于Lanchester方程的防空旅作战油料需求预测模型。综合考虑油料消耗标准、自然条件、预设计划等不确定性因素,根据装备损伤和兵力损伤之间存在相似性的理论,量化作战装备损伤的影响因素,利用Lanchester方程对作战装备实力动态性的变化进行预测。将作战油料划分为主油和附油,并构建需油量基本模型。基于作战装备实力预测结果,将基本模型转换成微积分形式,得到最终的作战油料需求预测模型。实验结果显示,构建的预测模型精度高、复杂度低,能够为科学和信息化作战提供理论基础。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
陈丹,朱萍[9]（2019）在《基于GM(1,1)模型的成都市物流需求预测分析》一文中研究指出现代物流业对国民经济的基础支撑作用越发重要,物流需求量的预测研究具有重要的理论作用和实际意义。本文采用GM 1,x1x灰色预测模型,基于2011～2018年成都市物流货运周转量为基础数据建立模型,对成都市未来物流需求量进行预测,并结合成都市政策支持条件和经济发展条件,对预测结果进行了分析,为成都市物流发展规划提供依据。(本文来源于《物流科技》期刊2019年10期）
崔毅,徐伟,张松涛[10]（2019）在《基于灰色马尔科夫模型的青岛冷链物流需求预测》一文中研究指出目前关于物流需求预测主要针对物流总量的需求预测,而对于冷链物流需求预测则较少。为实现对青岛冷链物流需求量的精确预测,采用灰色理论与马尔科夫链相结合的方法,构建灰色马尔科夫预测模型,以青岛2009～2017年的冷链物流需求量数据为依据,分别用灰色GM 1,誗1誗模型和灰色马尔科夫模型进行预测,得到未来6年的预测结果。数据表明灰色马尔科夫模型相较灰色预测模型其预测精度更高、更具实用性,以此为青岛未来冷链物流的发展提供数据参考。(本文来源于《物流科技》期刊2019年10期）
需求预测模型论文开题报告
（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：
基于灰色预测模型,结合东北地区通航市场的自身特点,构建了通航市场需求预测模型。依据东北地区近年来通用航空相关数据,引入强化缓冲因子进行辅助分析对东北地区通用航空市场需求进行预测。研究结果表明:灰色预测模型预测结果具有有效性;使用原始数据进行预处理和选择预处理的方法影响着预测的准确性;预测结果显示东北地区通用航空市场在未来将继续保持上涨势头。本研究结论具有一定的理论价值,且对于通用航空产业的发展具有一定的参考意义。
（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。
需求预测模型论文参考文献
[1].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
[2].黄涛,熊练.基于灰色模型的东北地区通航市场需求预测[J].综合运输.2019
[3].王嫱,陈甲斌,靳贝贝.基于“不完全S形”模型的中国铅需求预测[J].中国矿业.2019
[4].张倩.高铁快运需求预测四阶段法预测思路及模型研究[J].物流科技.2019
[5].王晓平,闫飞.基于GA-BP模型的北京城镇农产品冷链物流需求预测[J].数学的实践与认识.2019
[6].李兵,李翀,吴一敌,张颖琦,文雅.Holt-Winters模型在电能表需求预测中的应用[J].河北电力技术.2019
[7].刘志民,赵杏娜.2020—2025年我国农科人才需求预测——基于灰色GM(1,1)模型的分析[J].中国农业教育.2019
[8].唐玉祥,陈新文.防空旅作战油料需求精准预测模型仿真分析[J].计算机仿真.2019
[9].陈丹,朱萍.基于GM(1,1)模型的成都市物流需求预测分析[J].物流科技.2019
[10].崔毅,徐伟,张松涛.基于灰色马尔科夫模型的青岛冷链物流需求预测[J].物流科技.2019