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RBF的改进及在中国轿车市场预测中的应用研究

作　者: 尹德武
导　师: 侯铁珊
学　校: 大连理工大学
专　业: 产业经济学
关键词: 轿车需求量传统预测方法径向基网络
分类号: F426.471
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 216次
引　用: 2次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着国民经济的发展,人民生活水平的不断提高,轿车消费已经成为人们关注的热点之一。从汽车工业发展的历史可以看出,轿车进入家庭是汽车工业普及的关键。同时这又使得轿车成为我国启动经济拉动内需的一个重要手段。因此,对未来轿车市场的需求量进行一些探讨是十分必要的。预测是很难的,特别是一些重要事件的预测。目前,预测方法多达200多种,广泛使用的有30多种,经常使用的有十几种。而且随着时间的推进这个数据还在不断加大。近几十年来,随着科学技术和生产的迅速发展,轿车市场的产业结构和市场都发生了巨大的变化。各相关因素对轿车市场需求量的影响并不是简单的线性关系,而存在着复杂的非线性关系。近年来,在传统的预测方法在解决这些问题时,都遇到了比以往更大的困难,使得预测结果并不理想。为了得到更加理想的预测结果,在轿车市场需求量预测中,不断的尝试运用新的科学理论、技术对其进行更为合理的预测。神经网络方法是近年来新兴起的一门科学,随着计算机技术的发展,其应用已经十分广泛。在预测方面,神经网络方法还处在探索和实践阶段,通过对神经网络方法的研究发现,径向基(RBF)网络有着良好的预测性能。本文首先用传统的预测方法进行预测研究,并分析预测结果产生误差的原因,找出各影响因素与轿车市场需求量间存在的复杂的非线性关系。然后利用等维向量的思想改进RBF网络并进行预测。通过对传统预测方法、RBF网络模型的比较发现,RBF网络可以很好地解决传统方法中许多难于解决的问题。其利用人工智能的原理通过多层信息传递,建立因变量与自变量复杂相关关系,使其在解决复杂问题时相比传统方法有着先天的优势。因此,对未来轿车市场需求量的预测,RBF网络的预测结果更加准确、可靠。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
1. 绪论  7-12
  1.1 问题的提出  7-8
  1.2 国内外研究概况  8-10
    1.2.1 传统预测方法  8-9
    1.2.2 神经网络预测方法  9-10
    1.2.3 径向基函数(RBF)网络的研究  10
  1.3 论文思路与框架  10-11
  1.4 主要工作及创新点  11-12
2. 传统方法的预测分析  12-22
  2.1 指数平滑法预测分析  12-14
  2.2 龚珀兹曲线法预测分析  14-17
  2.3 回归分析法预测分析  17-19
  2.4 传统方法预测结果分析  19-22
3. RBF网络的改进及其预测分析  22-43
  3.1 RBF网络及其改进  22-26
    3.1.1 RBF网络理论  22-24
    3.1.2 等维向量的思想及RBF的改进  24-26
  3.2 RBF网络的预测  26-43
    3.2.1 轿车市场需求量的影响因素选择与数据收集  26-33
    3.2.2 改进的RBF网络预测  33-39
    3.2.3 原RBF网络预测  39-40
    3.2.4 结果分析  40-43
4. RBF网络与传统方法的比较  43-49
  4.1 模型的对比分析  43-45
  4.2 预测结果的对比分析  45-49
结论  49-51
参考文献  51-53
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  53-54
致谢  54-55
大连理工大学学位论文版权使用授权书  55

RBF的改进及在中国轿车市场预测中的应用研究

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