简介：摘要：通过挖掘吐鲁番地区的各大小用电客户的用电特征、用电规律及历史用电量数据，梳理各行业代表性的客户群体，提取影响用电的关键因素，采取聚类分析方法对用电行业进行分类和识别关键行业，同时提出需求预测模型对关键行业用电量进行预测分析，结合吐鲁番各行业历史用电数据进行模型验证。

简介：摘要：城镇化快速发展，汽车保有量迅速增加，城市停车供需矛盾日益突出，停车位的合理规划建设成为当务之急。现阶段沈阳市中心城区的停车难问题已经严重阻碍了静态交通的发展。为了从根源上解决停车难问题，进行系统的停车研究，针对沈阳市目前停车存在的问题和发展趋势，以中心城区为基础，对当前沈阳市中心城区停车位严重不足、缺口巨大，停车位建设亟需完善的问题从规划与建设层面及技术方面分别提出了相应的对策建议。

简介：摘要：随着信息技术的迅猛发展，大数据技术已经成为各行业的核心竞争力。本文旨在探讨装备保障领域如何运用大数据技术进行需求预测与优化供给，以提升装备保障的效率和质量。文章首先介绍了大数据技术在装备保障中的应用背景，然后详细阐述了需求预测的方法和优化供给的策略，最后通过案例分析验证了这些方法的有效性。

简介：

简介：摘要：物资采购需求预测是企业供应链管理中的关键环节，对降低库存成本、提高响应速度具有重要意义。本研究基于大数据分析技术，针对物资采购需求预测与优化策略展开探讨。通过收集并分析历史采购数据、市场动态及宏观经济指标等多维度信息，构建了精准的预测模型。该模型不仅能够有效提升预测准确性，还能为决策提供科学依据，帮助企业制定更合理的采购计划。本文还提出了优化策略，包括智能补货机制、供应商关系管理和风险预警系统，旨在全面提升企业的物资管理水平和市场竞争力。运用大数据分析可以显著改善物资采购的需求预测精度，为企业带来可观的经济效益。

简介：科学、准确地对人力资源需求进行预测分析,有助于准确把握企业内现有人力资源的状况,有效地进行人力资源规划和优化配置。基于探讨BP神经网络在我国企业人力资源需求预测中的应用,分析BP神经网络的基本原理,并通过举例具体阐述了如何运用MATLAB工具箱实现基于BP神经网络的企业人力资源需求预测。

简介：摘要：卷烟消费需求预测对于零售行业具有重要意义。随着卷烟市场的竞争日益激烈，零售商需要准确地了解消费者的购买需求和趋势，以制定合理的进货计划和销售策略。因此，通过研究和探索基于零售终端数据的卷烟消费需求预测方法，可以帮助零售商提高营销效益和增强市场竞争力。基于此，以下对基于零售终端数据的卷烟消费需求预测方法研究与探索进行了探讨，以供参考。

简介：本文采用支持向量回归机对物流需求进行预测,研究SVR在物流需求预测中的可行性。为了建立有效的SVR模型,SVR参数需要精心设置,针对物流需求非线性的特点,本文首次提出用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)机进行预测,采用最优参数构造SVR模型。以1990-2015年广西货运量为时间序列数据,实验结果表明,以平均绝对误差(MAPE)和均方差比值(MSE)为精度检验标准,GA-SVR比ARIMA和灰色预测具有更优的预测效果。

简介：据美国埃克森·莫比尔公司专家的预测，至2030年世界能源消费比2005年可能增长60％。在一次能源结构中，石油、天然气和煤炭仍将是主要能源。在电力生产不断增长的带动下，天然气和煤炭需求的增长速度将比石油快。

简介：摘要：电力市场化交易具有降低购电客户用电成本，促进电力市场发展等作用，对参与市场化交易的购电客户用电需求进行预测，是保障优势发挥的关键。本文从购电客户需求预测现状入手，论述其作用与实施困境，结合大数据技术，提出用电需求预测辅助系统建设方案，协助售电企业预测购电客户用电需求。

简介：研究海歆集团洗衣机订单需求预测，制造业在国内行业竞争激烈，早已进入微利时代。降低库存和加强原材料成本控制是提高市场竞争的有力手段。由于洗衣机订单变化受季节性和随机性影响较大，传统预测模型对订单变化规律难以准确描述，无法满足预期精度要求。根据该企业目前多品种、小批量的订单生产方式，构建灰色神经网络模型来进行订单预测。利用灰色神经网络处理订单产生中的非线性变化规律，并利用遗传算法对神经网络参数进行优化，提高模型的预测精度。仿真试验表明，相对于传统预测方法，改进灰色神经网络提高了订单需求的预测精度，可企业制定生产及采购计划提供决策依据。

简介：通过对山西省1991-2013年能源消费时间序列进行分析,建立了ARIMA(1,1,1)模型,并对2014-2018年山西省能源消费进行预测,结果显示模型拟合度高,预测误差小。

简介：国际戊二醛生产与应用主要集中在美国、西欧和日本等工业发达地区，其商品一般是酸性水溶液，便于保存，产品主要有25％和50％两种规格。戊二醛是国内市场紧俏的化工产品，虽然售价较高，但目前仍然供不应求，每年进口量为2000—3000t．该产品应用前景广阔，市场潜力大。

简介：未来中国粮食需求的增长将主要源于饲料粮需求的增长，所以近些年来中国饲料粮的供需研究引起广泛关注。但是，现有研究在对中国未来饲料粮的供需预测上存在巨大差异，部分研究结果与实际情况存在严重偏差。对中国饲料粮供需预测是决策部门的重要参考资讯，所以提高预测的准确性有重要的政策意义。分析已有研究对中国饲料粮供需预测存在差异的原因显得尤为重要，这也正是本文所研究的主题。本文在最后提出了未来研究应该密切关注的问题。

简介：摘要：随着汽车保有量逐年递增，汽车维修和保养等售后市场需求日趋增多，汽车产业竞争的关注点将从售前市场逐步向售后市场转变，作为汽车售后市场的重要一员，售后服务将逐渐取代整车销售，成为汽车制造企业和经销商的主要利润来源。但消费者对经销商的服务及时性和服务质量都提出了更高的要求，一旦服务时限与质量不能让消费者满意，可能会造成严重的客户流失，进而对汽车制造企业的形象和客户忠诚度产生不可挽回的影响。

简介：摘要：本文旨在探讨土地规划中社会经济发展与土地需求预测的内在联系。通过对社会经济因素的分析，本文预测了未来土地需求的变化趋势，并提出了相应的土地规划策略。研究结果显示，社会经济发展对土地需求具有显著影响，而准确的土地需求预测对于优化土地资源配置、促进经济社会可持续发展具有重要意义。

简介：摘要：在现代基础设施建设中，公路桥梁隧道的施工是一项复杂而庞大的工程，其物资需求预测与管理直接关系到工程的进度、质量和成本。随着大数据技术的不断发展，其在物资需求预测中的应用已成为提高施工效率和降低成本的关键手段。大数据技术能够为施工物资的采购、存储和调配提供科学依据，实现物资需求的精准预测。

简介：目的:调查老年慢性病患者的居家中医护理技术需求现状并对其需求进行预测,为临床决策提供参考.方法:采用便利抽样法,于2024 年2月—6月,使用自行编制的老年慢性病患者居家中医护理技术需求调查问卷对浙江省内 9 家中医医院门诊及住院的1 026 例老年慢性病患者进行横断面调查.运用极端梯度提升算法对需求进行预测,并采用沙普利加性解释方法对模型中的变量重要性进行解释性分析.结果:老年慢性病患者居家中医护理技术的需求率为 70.27%,其中刮痧(52.63%)、艾灸(51.85%)、拔罐(48.73%)、耳穴贴压(47.37%)的需求排名位居前列.综合重要性排序,老年慢性病患者对中医护理技术的认知及态度、具体不适症状、家庭人均月收入、文化程度等特征是较为重要的预测因子.模型在训练集中的AUC值为 0.95～0.99,测试集中的AUC值为 0.80～0.89,模型性能较好.结论:老年慢性病患者...

简介：摘要：高密度社区中非机动车设施的规划与管理面临诸多挑战，包括充电车棚不足，布点不合理、充电车棚形式单一、划线不规范、品质感不足等问题，导致停车需求未满足、设施利用率低下、安全隐患增加。通过对社区内部及周边非机动车停车设施的现状调研，文章分析了设施布点的需求特点，并结合历史数据、GIS技术和优化模型，提出了科学的需求预测与布点策略。研究结果表明，分区管理和多功能设施建设有助于提升设施的利用效率和居民的满意度，同时显著优化了社区的交通管理和整体环境。

简介：