装备维修备件需求预测模型研究

准确的备件需求预测是合理有效地进行备件保障各项工作的基础,在综合分析考虑备件消耗影响因素的基础上,建立了备件需求预测模型。该模型可用于备件的管理决策,提高备件保障率。     

客车市场开门红

2007年市场特征和需求预测 1．市场走势特征 （1）结构调整将加快。实际上，从2001年开始，我国的大中客市场就开始进入结构调整期。这种结构调整主要表现在两个方面，一是由于城市公交和旅游市场的快速发展带动的大客比例的提升而中客比例的下降；二是由于人们生活水平的快速提高，大中客产品的高档化趋势带动的整车比例的提升而底盘比例的下降。从目前的客车市场环境来看，这两种结构调整的趋势2007年还将加快。[第一段]     

灰色神经网络模型DGNNM(1,1)及其在供应链需求预测中的应用

文章将离散灰色系统模型与神经网络模型相结合,形成灰色神经网络模型DGNNM(1,1),并结合某天然气公司供应链的需求历史数据对模型进行检验。实例的预测结果表明该模型可以作为供应链中的需求预测工具。     

一种实用的城市居民出行分布预测方法

城市居民出行分布预测,是城市交通需求预测工作中的一项重要内容.针对传统的交通需求预测方法的不足,提出了一种简便、实用的城市居民出行分布预测方法,该方法可以为我国城市交通需求预测提供借鉴.     

交通需求预测中均衡配流与方式划分组合模型

在用户平衡(UE)和系统最优前提下,借助于Share需求模型,提出了基于四阶段法的交通需求预测组合模型,克服了传统四阶段法中由于各个阶段相对分割和独立,造成的人力物力耗费巨大,预测工作量大的弊端.对于交通预测的实际工作具有指导性作用.     

2007年1月份大中型客车市场开门红——大中型客车市场回顾及2007年需求预测

这里所讨论的客车主要指大、中型客车，因为按传统叫法，对于轻型、微型客车，中国人常称之为面包车或中巴、小巴。     

基于出行生成约束模型的交通需求预测方法研究

针对传统城市交通需求预测方法在解决交通供需平衡关系的缺陷,文章结合OD反推技术建立了交通出行生成约束模型,在西安曲江新区综合交通规划中的应用实例表明,模型可对城市交通需求预测中的路段交通量、机动车拥有量、停车需求进行合理预测,可改善城市交通供需平衡等问题.     

中小城市中心区停车需求预测方法研究

在总结中小城市中心区停车需求影响因素的基础上,引入高峰小时修正系数和停车管理政策调整系数,结合现有的交通发生吸引量——停车需求预测模型,建立能够更好适用于中小城市中心区的停车需求预测模型,并结合四川省内江市威远县中心城区进行停车需求预测实例验证。研究结果表明该预测方法是合理的,且计算出的中小城市中心城区停车泊位需求量更加有效。     

北京市共享单车出行的时空规律与需求预测研究

基于北京市摩拜单车的工作日骑行数据，利用非负矩阵分解算法(NMF)从时间和空间两 个维度深入探究共享单车的出行规律，并构建逆序群体稳定性指标(RPSI)改善 k 值选择过程。利用得到的出行规律，运用MATLAB构建基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型，对共享单车的出行需求进行预测，并分别与BP神经网络预测模型和长短期记忆(LSTM)神经网络预测模 型的结果进行对比。研究结果表明，共享单车可分为5种基本的出行模式，每个区域的出行都可以由这5种出行模式的线性组合来表达，其中的系数代表了每一种出行模式的强度和随时间变动情况。依据这5种出行模式的时间特征和空间特征，分别确定其出行含义：通勤出行中居住地到 地铁站的出行；通勤出行中地铁站到工作地点的最后一公里连接；居民其他的非通勤出行行为， 如休闲娱乐活动等；回程通勤出行中从工作地点到地铁站；回程通勤出行中从地铁站到居住区的最后一公里连接。最后，模型预测结果的对比分析显示，本文构建的基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型不管是在预测精度还是实际操作便捷性上都优于其他两种预测模型。