售后服务数据的运用

提出了商业销售中企业售后服务数据分析这个国际上尚未完全解决的难题的初步解决办法.首先分析了该表中存在的不合理数据,有两类不合理的数据,包括:使用了的轿车数据还没有反馈,轿车销售需要一定时间.再对该表的制作方法提出建议.第二问中,对于0205批次使用月数18时的千车故障数预测,我们假设该模型服从WeibullDistribution函数,根据该批次使用月数0至12的数据,利用WeibullDistribu-tion函数进行拟合,得到拟合函数,再由拟合函数得到0205使用18个月的千车故障数,为44.08.而对于0306批次使用月数为9时千车故障数的预测,因为每批次的千车故障数符合WeibullDistribution,所以多元线性回归模型,利用前面使用了1,2个月的数据对后面的9月的故障数进行回归计算,结果为:18.1114.对于0310使用月数12的预测,则根据数据反馈的滞后与质量管理关系模型从纵向上对其进行预测,得结果为:6.44.第3问,从销售服务过程质量管理的角度,提出7个方面的质量管理决策与咨询,并给出相应的数学模型.第4问,分别从生产组织管理和配送及物流链管理两个方面提出了想法和建议.     

汽车千车故障数的预测与分析

针对原有千车故障数统计方法上的不足,本文从改进统计方法着手,提出一种新的统计方法即重新定义千车故障数,然后利用数据挖掘中的聚类分析方法将具有相同特征的批次综合起来考虑,建立通用的运筹模型.针对缺失数据、近期预测这两个问题,本文对通用模型进行调整,“学习”出同类数据间的不同权值,然后利用加权数据,并通过拟合曲线来求出预测值.由于远期预测中数据的严重缺乏,则是从纯粹统计学的角度出发,计算得到预测值.预测模型通用性强,适用面较广.本文应用了SAS和MATLAB两种软件来求解上述模型,预测结果准确率较高,并且符合实际情况.     

非等间距序列的灰色模型

在对原始数据序列的一次累加生成时 ,考虑序列的间距 ,提出了对非等间距序列建立 GM( 1,1)模型的基本理论和方法 .通过对算例进行的计算 ,表明本文提出的方法概念明确、计算方便、有较高的拟合和预测精度 .对解决各个领域中广泛存在的非等间距序列的建模拟合和预测问题提供了一种比较好的方法     

基于多元逆模糊数的模糊时间序列预测方法

在相关文献提出的模糊时间序列预测模型IFTSFM的基础上,定义了多元逆模糊数(Multivariate Inverse Fuzzy Number)的概念,建立了基于多元逆模糊数的模糊时间序列预测模型.应用这一模型,将海南省1997-2016年度旅游总收入历史数据分为两组,分别进行了对历史数据拟合模拟和对未知数据的预测计算,取得了令人满意的结果.     

城市道路短时交通流量预测

结合BP神经网络模型和自回归求和滑动平均(ARIMA)模型对城市道路交通短时区间流量进行预测.影响交通流的因素有很多,难以一一量化,但这些因素都可以由线性自相关结构和非线性结构结合线性组合得到.而BP神经网络对非线性关系有很好的拟合效果,ARIMA模型则具有良好的线性拟合能力.在训练模型时,先用ARIMA模型拟合训练集,与原始数据作差得到一组残差;用BP神经网络模型拟合残差;将两个模型结合得到组合模型.将2017年7月1日7:00到2017年7月1日18:00期间,贵阳市某个路口断面所采集的过车数据作为训练集,建立ARIMA模型和BP神经网络模型以及组合模型,预测2017年7月1日18:00到2017年7月1日19:00的短时交通流.过车数据统计时间间隔为5min,则训练集共有有效数据132组,测试集的有效数据为12组.分别用三类误差分析指标比较三个模型的拟合、预测效果,结果显示组合模型的预测效果比两个模型单独使用的预测效果更准确.     

基于ARIMA模型的山西省能源消费的预测分析

通过对1985-2010年山西省能源消费总量数据序列的分析,建立了ARIMA(1,1,1)模型.结果显示:模型对原始数据的拟合程度较好,模型的预测误差小,可用于中短期预测.     

基于信用利差与Logistic回归的公司违约概率测算模型与实证研究

用Logistic模型计算公司违约概率在实际应用中存在两个问题:一是在缺乏公司违约记录数据库或违约记录数据库不典型的情况下,无法应用该模型或模型计算结果不准确;二是现有Logistic违约概率模型忽视了不同行业财务指标分布特征的差异性,导致公司违约概率计算结果的准确性降低。针对问题一,本文通过公司债券信用利差计算市场隐含的公司违约概率,在Logistic变换的基础上进一步确定Logistic线性回归的参数,使得公司违约概率的计算结果符合债券市场的实际状况。针对问题二,通过不同行业关键财务指标的单因子方差分析,证实了行业间财务指标的分布特征具有显著性差异,通过拟合优度证实了区分行业建立Logistic违约概率模型可显著提高违约概率测算的准确性。本文Logistic违约概率模型的构建过程如下:通过初选财务指标的相关性分析,删除反映信息重复的财务指标;通过Logistic回归中财务指标系数的显著性检验,删除对违约概率解释能力弱的财务指标;以Logistic回归的拟合优度为标准,选取各样本行业Logistic违约概率模型的关键财务指标,建立了机械设备等5个样本行业的Logistic违约概率模型,为样本内行业公司违约概率的准确测算提供模型与方法。本文的创新与特色:一是在无套利条件下,通过公司债券信用利差计算市场隐含的公司违约概率,并对其进行Logistic变换,作为Logistic线性回归的被解释变量,解决了在缺乏公司违约记录数据情况下Logistic违约概率模型的参数估计问题;二是通过单因子方差分析方法,证实了行业间财务指标的分布特征具有显著性差异,说明应区分行业建立Logistic违约概率模型;三是通过财务指标间的相关分析删除反映信息重复的财务指标,通过财务指标系数的显著性检验删除对公司违约概率解释能力弱的财务指标,保证了Logistic违约概率模型中关键财务指标选取的合理性;四是实证研究结果表明,不同行业的Logistic违约概率模型的关键财务指标不同,同一财务指标的参数也存在显著差异。实证研究结果还表明,区分行业建立Logistic违约概率模型与不区分行业相比,前者可将拟合优度及调整后的拟合优度提高近1倍。本文研究结果对于提高公司违约概率测算的准确性具有重要参考意义,对于商业银行贷款定价、公司债券发行定价、银行信用风险管理具有重要参考意义。     

灰色预测模型的再拓广(英文)

本文通过用对数函数对原始数据列｛ｘ（０）（ｋ）｝进行预测，又提出用幂函数对原始数据列进行变换，以提高离散数据的光滑度。在此基础上再将对数变换与幂函数变换两者结合起来，产生一种新的变换——“对数函数—幂函数变换”，达到了进一步增加数据的光滑度，提高预测精度的目的。     

基于小波分析的灰色GM(1,1)模型道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容,针对灰色GM(1,1)预测模型对波动性较大道路交通事故序列预测精度较低的缺点,引入小波分析理论,在小波分析理论的基础上建立灰色GM(1,1)预测模型.通过小波分析将某省2002-2009年道路交通事故起数分解成多层近似平稳的数据序列,然后对低频重构序列建立GM(1,1)模型进行预测.仿真结果表明,方法的预测结果比直接用灰色GM(1,1)模型更拟合原始数据,预测效果更好.预测结果可以为交通部门科学监管和制定决策提供一定的指导.     

广东省能源消费的ARIMA模型预测分析

对1985-2008年广东省能源消费总量数据序列进行分析,建立了ARIMA(2,2,2)模型,检验结果表明,该模型对原始数据序列有较好的拟合效果,模型的预测效果良好,可用于短期外推预测.     

多层感知器信用评模型及预警研究

本文利用多层感知器 ( MLP)原理建立神经网络信用评价模型 ,用来对我国 2 0 0 0年 1 0 6家上市公司进行信用评级 ,并进一步对我国 2 0 0 1年公布的 1 3家预亏公司进行预警研究 .按照各上市公司的经营状况分为“好”、“差”两类 ,每一类由 5 3家上市公司构成数据样本 .对于每一家上市公司 ,主要考虑其经营状况的四个财务指标 :每股收益 ,每股净资产 ,净资产收益率和每股现金流量 .仿真结果表明 ,本文所建立的神经网络信用评价模型有很高的分类准确率 ,达到 98.1 1 % .又由于该信用评价模型有很强的适应能力 ,故可以进一步用来对企业的财务危机进行预警研究 .预警实证分析表明 ,该信用评价模型对我国 2 0 0 1年公布的 1 3家预亏公司进行预警分析 ,预警准确率达到 1 0 0 % .此外 ,文中还给出 MLP网络模型的学习算法和步骤     

Estimation of failure probability using semi-definite logit model

We will propose a new and practical method for estimating the failure probability of a large number of small to medium scale companies using their balance sheet data. We will use the maximum likelihood method to estimate the best parameters of the logit function, where the failure intensity function in its exponent is represented as a convex quadratic function instead of a commonly used linear function. The reasons for using this type of function are : (i) it can better represent the observed nonlinear dependence of failure probability on financial attributes, (ii) the resulting likelihood function can be maximized using a cutting plane algorithm developed for nonlinear semi-definite programming problems.We will show that we can achieve better prediction performance than the standard logit model, using thousands of sample companies.Revised: December 2002,     

基于对故障规律统计分析的汽车备件需求预测

汽车备件的需求与汽车故障紧密相关,文章介绍了一种在对汽车故障进行统计分析并确定其分布规律的基础上预测备件需求的方法,预测中需要结合整车保有量的历史数据以及故障与备件的对应表。用统计的方法对某型客车的故障信息进行分析,认为故障的规律可用四种典型的分布进行描述。实例验证了这种方法的准确性高于传统方法,并且在计算机的辅助下可以方便操作。     

最优组合预测的短期气候预报建模研究

以预报量序列建立均生函数短期气候预报模型及根据500hPa月平均高度场预报因子分别建立的BP网络模型、回归预报模型为基础,用"误差绝对值和最小"作为最优准则,建立月平均降水量的短期气候组合预测模型.采用线性规划方法计算得到组合预测模型的各权系数,对这种短期气候组合预测模型的预报能力进行了分析研究,结果表明,该组合预测模型的预报精度优于各子方法,具有很好的应用价值.     

Generalized Lorenz models and their routes to chaos. II. Energy-conserving horizontal mode truncations

All attempts to generalize the three-dimensional Lorenz model by selecting higher-order Fourier modes can be divided into three categories, namely: vertical, horizontal and vertical–horizontal mode truncations. The previous study showed that the first method allowed only construction of a nine-dimensional system when the selected modes were energy-conserving. The results presented in this paper demonstrate that a five-dimensional model is the lowest-order generalized Lorenz model that can be constructed by the second method and that its route to chaos is the same as that observed in the original Lorenz model. It is shown that the onset of chaos in both systems is determined by a number of modes that describe the vertical temperature difference in a convection roll. In addition, a simple rule that allows selecting modes that conserve energy for each method is derived.     

岩土工程位移时间序列的组合预测研究

将组合预测方法用于岩土工程位移时间序列预测.结合实际观测数据,分别建立位移时间序列预测的GM(1,1)模型、Verhulst模型和趋势曲线模型.采用极小误差法确定各单一模型的权重,建立组合预测模型.应用表明,组合预测的精度高,为岩土工程位移预测提供了一种实用、可靠的方法.     

“非平均区间数”计算及其在政府决策信息系统中的应用

本文在已有的“区间数”定义及排序算法的基础上 ,针对层次分析法提出了更加灵活 ,准确的描述主观评判的“非平均区间数”概念及其排序算法 .并结合政府决策信息系统阐述了“非平均区间数”的应用     

多模式广义失效概率计算的数值模拟法及其工程应用

提出了安全与失效状态含有模糊信息时,广义失效概率计算的数值模拟,及相应的方差估算,并提出了对应的数值积分方法．当状态变量服从正态分布,且其对模糊安全域的隶属函数为正态型时,单个模式的广义失效概率具有精确解．首先利用这种特殊情况检验了所提数值模拟的精度,结果表明对于数值模拟法,随抽样次数的增加,估计值逐渐收敛于真实值．然后利用扩展原理和概率定理,提出两个及两个以上失效模式数广义失效概率的数值模拟计算方法以及相应的数值积分方法．对于工程结构问题,一般在删除次要失效模式之后,主要失效模式的数目不会太多,因此用该数值模拟与数值积分法可以得到精度较高的解．工程算例结果证明了此结论．另外还对所提的两种方法的适用范围做了讨论．     

参数的E Bayes估计法及其应用

提出了参数的一种估计方法—— E Bayes估计法 ,对寿命服从指数分布的产品 ,在失效率的先验分布为 Gamma分布时 ,给出了失效率的 E Bayes估计和多层 Bayes估计 ,并在此基础上给出了失效率和可靠度的 E Bayes估计的性质 .结合实际问题进行了计算 ,结果表明提出的 E Bayes估计法可行且便于应用 .     

冲击模型中强度的预测

提出了冲击强度预测模型。结合历史数据信息,用线性最小方差方法给出了冲击强度未来n步的预测值,并在正态假设下,推导出预测值Y_t+n｜Y_t,Y_t-1,…的置信水平为1-α的置信区间。