人工神經(jīng)網(wǎng)絡在太陽能熱水器市場預測中的應用

【摘要】：太陽能熱水器是我國本土化并具有自主知識產(chǎn)權的產(chǎn)業(yè)。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，社會節(jié)能意識進一步提高，大力促進了我國太陽能熱水器產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。“十二五規(guī)劃”明確將太陽能產(chǎn)業(yè)作為我國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)之一，出臺大量的扶持政策。這些政策措施大力促進了太陽能熱水器產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，行業(yè)的競爭也越來越激烈。而企業(yè)想在激烈的競爭中取勝，將必須爭取以最合理的成本將產(chǎn)品交付給客戶，這就要求企業(yè)要對市場的變化和業(yè)務本身的發(fā)展前景進行正確的評估和預測，這是現(xiàn)代企業(yè)成功的關鍵因素。預測是決策的前提，成功的決策離不開科學的預測。預測可以提高企業(yè)對不確定事件的反應能力，從而減少不利事件帶來的損失，增加利用有利機會帶來的收益。 預測是針對市場變化規(guī)律可統(tǒng)計的范疇來進行的。傳統(tǒng)市場預測模型多是利用時間序列內(nèi)的歷史需求數(shù)據(jù)來預測未來市場，且預測因子受個人經(jīng)驗判斷的影響較大，使得預測技術的實際應用困難且預測精度較差。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡因具有很強的自學習、自訓練和非線性追溯能力，將有助于提高市場預測的精度和效率。本文通過與傳統(tǒng)市場需求預測模型的比較，針對我國太陽能熱水器市場需求的實際情況，設計研究出適用于太陽能熱水器市場需求預測模型。首先，介紹了市場需求預測的相關理論和主要預測方法；其次，研究太陽能市場需求預測算法模型，比較Gompertz回歸算法、指數(shù)平滑算法；再次，研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其算法，應用該模型對太陽能熱水器市場進行需求預測,并于Gompertz模型算法和指數(shù)平滑算法的預測結果相比較。 【關鍵詞】：太陽能熱水器 市場預測 Gompertz模型 指數(shù)平滑法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP183
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 研究的背景和意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外相關領域研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 主要思路及論文結構10-12
• 第二章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的相關理論12-22
• 2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡介12-13
• 2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型及訓練13-16
• 2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡模型13-15
• 2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練15-16
• 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的應用16-17
• 2.4 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡簡介17-21
• 2.4.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡結構17-18
• 2.4.2 BP 網(wǎng)絡學習算法18-19
• 2.4.3 現(xiàn)有的改進 BP 算法19-21
• 2.5 本章小結21-22
• 第三章 基于 Gompertz 和指數(shù)平滑法的預測模型22-31
• 3.1 基于指數(shù)平滑法的太陽能熱水器市場預測22-26
• 3.1.1 指數(shù)平滑法描述22-24
• 3.1.2 指數(shù)平滑法在太陽能熱水器市場預測中的應用24-26
• 3.2 基于 Gompertz 模型的太陽能熱水器市場預測26-30
• 3.2.1 Gompertz 預測模型概述26-28
• 3.2.2 Gompert 模型在太陽能熱水器市場預測中的應用28-30
• 3.3 本章小結30-31
• 第四章 時間序列 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型31-41
• 4.1 問題分析31-32
• 4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的結構設計32-33
• 4.3 輸入輸出數(shù)據(jù)的預處理33-34
• 4.4 BP 網(wǎng)絡的 MATLAB 實現(xiàn)34-35
• 4.5 預測流程設計35-36
• 4.6 時間序列 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡市場預測模型36-40
• 4.6.1 模型輸入輸出向量設計36-37
• 4.6.2 網(wǎng)絡的創(chuàng)建和實現(xiàn)37-40
• 4.7 本章小結40-41
• 第五章 多因素 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型41-47
• 5.1 模型輸入輸出向量設計41-43
• 5.2 網(wǎng)絡的創(chuàng)建和訓練43-45
• 5.3 預測結果對比45-46
• 5.4 本章小結46-47
• 第六章 總結與展望47-48
• 6.1 全文總結47
• 6.2 研究展望47-48
• 參考文獻48-50
• 致謝50-51
• 攻讀碩士期間發(fā)表的學術論文51-54
• 附件54

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡的廣義預測控制及在化學反應器中應用    張志君;于海晨;

人工神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法的實現(xiàn)    李曉歌;邵麗紅;李娜;

自適應模糊控制在燒結爐系統(tǒng)中的應用    劉玉成;劉玉斌;李太福;蘇盈盈;

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法改進及應用    王爽;張鷹;呂瑞霞;

人工神經(jīng)網(wǎng)絡    陳詳訓

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡在上海股市趨勢預測中的應用——與時間序列預測對比分析    劉永福

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