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回歸預測方法與人工神經網絡方法相結合

更新時間:2019-04-28 點擊數:2000

回歸預測方法與人工神經網絡方法相結合

  近幾十年來,組合預測已成為國外預測模型研究的熱點,濟南租車公司也是未來研究的熱點。預測組合是一種成熟的、經過檢驗的方法,可以提高預測精度。利用不同的時間聚合跟蹤不同時間尺度的動態變化,并添加不同類型的信息。采用組合預測法提高預測精度。


  回歸預測方法與人工神經網絡方法相結合是可行的,并通過實例驗證了組合預測方法比單一預測方法具有更高的精度和更好的擬合效果。濟南租車公司通過對需求預測現狀的分析,我們可以看出,未來的預測方法大多停留在線性預測上,但非線性的客戶租賃需求存在缺陷,其影響因素很多,且極其復雜。

  在使用非線性BP神經網絡預測方法時,雖然具有良好的非線性逼近性能,但容易陷入局部最優,因此有必要將線性方法與非線性方法相結合。綜上所述,對于濟南租車公司汽車租賃無約束需求預測的研究,我們需要在傳統無約束需求修復的基礎上,充分考慮客戶選擇行為的影響,恢復更真實的客戶租賃情況,并運用組合預測方法,達到真正描述客戶的目的。租賃差旅需求。


  在缺乏客戶需求信息的情況下,提出了一種汽車租賃行業收入管理的無約束修復方法,濟南租車公司有效地修復客戶歷史訂單數據,并利用組合預測需求提高汽車租賃企業需求預測的準確性。預測方法,盡可能增加收入,為我國汽車租賃企業提供收入管理體系。開發和應用提供了理論支持。

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