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| 1 | 基于时间序列模型的医院门诊量分析与预测显示文摘医院门诊量分析与预测对医疗资源管理和为高质量医疗护理提供决策有重要作用.当前在门诊量分析与预测方面的研究还没引起足够重视,且研究主要集中在门诊量预测的计算方法,缺少全面深入的数据分析和规律挖掘.为此提出构建ARMAX模型、神经网络模型和ARMAX模型与神经网络的混合模型,用来描述医院门诊量的线性和非线性特征.以时间序列模型全面深入地分析厦门市医院门诊量日度数据的规律,研究发现,医院门诊量有显著的上升趋势、周内日效应以及很强的序列自相关性.通过样本外预测比较发现,采用混合模型进行预测取得的预测结果较好,这是由于混合模型能够同时获取门诊量数据的线性部分和非线性部分,数据信息比较完整. | 朱顺痣 王大寒 何亚男 王琰 | 2015 | 中国科学技术大学学报2015，45，10： | 8 |
| 2 | 基于商品关联网络的销量预测方法显示文摘销量预测作为企业营销决策和战略管理中的重要环节,一直是研究的热点。但由于销量受企业内部环境和外部环境中多种因素影响,销量预测一直是极具挑战性的研究问题。现有的销量预测模型常使用商品的历史销量和商品属性等变量来预测销量,很少考虑利用其他商品信息来提高预测精确度。本文首先通过市场购物篮分析,找出销量相互影响的商品品类。然后根据市场购物篮分析结果构建品类之间的关联网络,并利用网络中与待预测品类相关联的其他品类的销量信息来提高预测准确度。为了解决顶测过程中存在的内生性问题,本文采用向量自回归模型对预测问题进行建模,同时控制节假日等因素对销量的影响。本文用一家国内大型超市的真实数据进行验证,结果表明本文提出的方法比传统方法具有更高的精确度。最后,本文基于得到的研究结果,为企业的库存管理和营销策略提出一些管理建议。 | 姚凯 康靖林 涂平 苏萌 | 2015 | 营销科学学报(辑刊)2015，9，4： | 2 |
| 3 | 非均衡样本视角下的中国商业银行竞争力预测——基于ADASYN-Balance Casecade-SVM智能模型显示文摘本文运用数据包络分析(DEA)方法对中国商业银行的竞争力水平进行测度,以此作为状态指标变量,并基于非均衡商业银行样本视角,将计算机科学的ADASYN和Balance Cascade两种非均衡样本处理方法与SVM人工智能方法相结合,构建ADASYN-Balance Cascade-SVM智能模型,进而与传统的SVM、ADASYN-SVM、BalanceCascade-SVM以及ADASYN-Balance Cascade-BPNN模型进行对比研究。实证研究结果表明,非均衡样本处理方法能够有效地解决商业银行的非均衡样本问题,同时,与其余预测模型相比,ADASYN-Balance Cascade-SVM模型具有最为优越的预测性能。 | 张虎 黄迅 范莉莉 | 2015 | 财会月刊(下)2015，，7： | 0 |
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