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组合预测方法在山东省电信业务收入中的实证研究

作　者: 杨玉美
导　师: 孙俊锁
学　校: 辽宁科技大学
专　业: 运筹学与控制论
关键词: 电信业务收入回归分析指数平滑神经网络组合预测
分类号: F626
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 71次
引　用: 1次
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内容摘要

本文总结了国内外电信行业的发展状况,明确了电信业务收入的概念,分析了电信业务收入的影响因素。在分析影响电信业务收入主要因素的基础上,建立了电信业务收入预测模型,对山东省电信业务收入未来几年的发展进行了预测。论文首先阐述了我国电信业的发展现状,然后指出了电信业务收入的数据预测具有非线性、小样本及影响因素之间的关系复杂等特点。论文对常用的定量预测法如回归预测法、指数平滑法、灰色模型预测法、BP神经网络法、组合预测等方法做了介绍。由于每种方法基于不同的数学理论和模型,因此它们在对数据的要求、预测精度和预测区间方面也有差异。对于电信行业的业务收入预测,由于传统的方法是通过分析影响因素,列出关系方程即回归预测的方法,但是在数据量小、影响因素之间的关系复杂且信息不透明的情况下很难实现,本文以1999-2008年山东省电信业务收入的历史数据为例,根据影响电信业务量的主要因素及特点,分别采用不同的方法进行拟合,为了体现各种预测方法的可比性,对2008年的电信业务收入进行预测检验,并对各个预测精度进行比较。为了对各种预测模型取长补短,达到提高预测精度的目的,本文将组合预测理论应用山东省电信业务收中,建立了组合预测模型。最后,通过对山东省电信业务收入量中短期预测的应用分析比较,表明文中采用的组合预测方法具有明显的优越性,其预测结果的精度明显优于组合中单项预测方法的预测精度。组合预测可以直接应用于电信业务收入的中短期预测,可为电信管理部门计划和调度、相关预测软件的开发等提供参考,并为今后组合预测在相关领域的研究提供一定的借鉴。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-20
  1.1 研究背景及意义  10-11
  1.2 国内外研究现状与趋势  11-14
  1.3 研究内容与结构安排  14
  1.4 研究方法与技术路线  14
  1.5 电信行业概况  14-20
    1.5.1 电信行业发展  15
    1.5.2 国内电信行业改革与发展特点  15-16
    1.5.3 电信行业发展现状  16-17
    1.5.4 电信业务收入概念的界定  17-18
    1.5.5 电信业务因素分析  18-20
第二章预测的主要方法  20-24
  2.1 预测的基本原则  20
  2.2 预测的方法  20-22
    2.2.1 统计学方法  21
    2.2.2 数据挖掘方法  21-22
  2.3 预测精度及其衡量指标  22-24
第三章山东省电信业务收入的单项预测  24-55
  3.1 回归分析方法  24-30
    3.1.1 回归分析方法预测模型  24-27
    3.1.2 线性回归方法的实验结果与分析  27-30
  3.2 时间序列预测法方法概述  30-37
    3.2.1 指数平滑预测法  31-33
    3.2.2 指数平滑法的实验结果与分析  33-37
  3.3 灰色系统预测方法  37-43
    3.3.1 灰色预测建模方法  37-39
    3.3.2 灰色系统预测的实验结果与分析  39-43
  3.4 BP 神经网络  43-55
    3.4.1 BP 神经网络理论  43-49
    3.4.2 BP 神经网络的实验结果与分析  49-55
第四章山东省电信业务收入的组合预测  55-63
  4.1 组合预测方法综述  55-59
    4.1.1 组合预测方法的原理  55-56
    4.1.2 组合预测方法的分类  56
    4.1.3 组合预测方法权重的确定  56-59
  4.2 山东省电信业务收入的组合预测模型实证  59-61
  4.3 小结  61-63
第五章结论与展望  63-65
参考文献  65-68
致谢  68

组合预测方法在山东省电信业务收入中的实证研究

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