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题名基于顾客满意度感知要素的需求预测模型
被引量：10
- 1
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作者
李玉鹏
曾丽娟
曹进
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机构
中国矿业大学矿业工程学院工业工程系/深部煤炭资源开采教育部重点实验室
上海交通大学机械与动力工程学院
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期404-413,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51505480
51475290)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20150197)~~
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文摘
随着顾客主导型市场的发展,顾客满意度对未来市场需求的影响日益显著,为提高需求预测的准确性,构建了考虑顾客感知要素的多变量灰色组合需求预测模型。引入改进的灰色关联分析方法对与需求变化有关的质量、性能、服务等顾客感知要素的重要度进行分析。对由单变量灰色模型的派生形式GM(1,1,x^((0)))得到的各自变量因子的初始预测值进行加权Markov模型修正,以确定多变量灰色模型的派生形式GM(1,N,x^((0)))的输入量,预测未来需求趋势。以某企业发动机产品的需求预测为例,证明了该方法的适用性和有效性。
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关键词
顾客感知要素
改进的灰色关联分析
单变量灰色模型
gm(1
n
x^(0))
加权Markov模型
需求预测
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Keywords
customer perception factors
modifiedgray relational analysis method
gray model
gm（1, n, x^（0））
weighted Markov prediction model
demand forecasting
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分类号
N945.24
[自然科学总论—系统科学]
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题名应用灰色方法预测超高压输电线路的可听噪声
被引量：2
- 2
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作者
李永明
王玉强
徐禄文
沈婕
张淮清
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机构
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
重庆市电力科学试验研究院.重庆
重庆市电力公司市区供电局
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出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期22-27,共6页
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基金
国家自然科学基金项目资助(50907075)~~
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文摘
超高压输电中,输电线下的可听噪声大小是导线选择的主要因素,所以可听噪声的预测十分重要。针对超高压输电线路可听噪声影响因素多的问题,运用灰色关联分析对影响可听噪声的环境因素、地理参数、导线结构参数等13个因素进行简化。通过分析选取影响输电线可听噪声的主要因素,建立基于灰色关联分析的灰色GM(1,9)和GM(0,9)预测模型。通过计算,得出GM(1,9)的预测精度最高,误差很小,其预测精度优于BP神经网络。和其他预测方法相比,灰色预测比较实用、有效,精度较高,可作为预测超高压输电线路可听噪声的一种简单有效的方法。
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关键词
可听噪声
输电线路
灰色关联
gm(1
n)模型
gm(0
n)模型
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Keywords
audible noise
transmission lines
grey-correlation
gm（1,n） model
gm（0,n） model
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分类号
TM75
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于灰色理论的油气管道腐蚀速率预测
被引量：11
- 3
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作者
肖荣鸽
靳帅帅
庄琦
雷达璐
高志敏
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机构
西安石油大学石油工程学院陕西省油气田特种增产技术重点实验室
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出处
《热加工工艺》
北大核心
2022年第18期53-57,共5页
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基金
陕西省教育厅2019年度服务地方专项计划项目(19JC034)。
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文摘
油气管道在运行时,受环境和管输介质的影响,不可避免的会出现腐蚀,进而造成各种安全事故,因此对管道腐蚀速率进行预测就显得十分有必要。然而影响管道腐蚀的因素有很多,多种因素协同作用,构成异常复杂的腐蚀体系,并且很难找到腐蚀速率与各影响变量之间的函数关系,经典的腐蚀预测方法变得不再适用。采用灰色理论对管道腐蚀进行研究,对各影响变量与腐蚀速率进行灰色关联分析,选取主要影响因素;通过原始数据建立灰色预测模型GM(0,N)和GM(1,N),并进行精度检验。结果表明,二者均可应用于管道腐蚀速率预测,且均满足1级精度;并对灰色预测模型的精度改进方面提出建议。
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关键词
管道腐蚀
腐蚀速率
灰色理论
gm(0
n)
gm(1
n)
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Keywords
pipeline corrosion
corrosion rate
grey theory
gm(0,n)
gm(1,n)
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分类号
TG171
[金属学及工艺—金属表面处理]
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题名灰色理论在新乡百泉泉水流量动态分析中的应用
被引量：3
- 4
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作者
李志超
姜宝良
潘登
卢金阁
王秀明
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机构
华北水利水电大学地球科学与工程学院
河南省自然资源监测和国土整治院
河南省河口村水库管理局
济源水文水资源勘测局
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出处
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期34-43,共10页
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基金
中国地质调查局地质调查项目(WT2019188B)。
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文摘
新乡百泉具有供水、农灌、人文、旅游及生态等多种功能,研究其泉水流量动态,建立泉水流量动态预测模型,对泉域水资源评价和泉水资源保护具有重要意义。为了进一步研究新乡百泉天然状态下泉水流量动态特征、评价泉域岩溶水资源,基于1964—1978年泉水年均实测流量和泉域年均降水量资料,通过逐步回归分析,确定泉水流量的主要影响因素为前1年降水量,并建立了逐步回归模型,其回归效果显著;在逐步回归分析的基础上建立了泉水流量动态预测的GM(1,2)模型、NSGM(1, 2)模型和GM(0, 2)模型。结果表明:1964—1978年百泉泉水流量动态主要受泉域降水控制,且泉水流量滞后降水1年,反映了天然状态下泉水动态特征。3种灰色模型的精度等级均为最高级(优)。1964—1978年百泉泉水实测流量为2.347~6.448 m^(3)/s,平均为3.904 m^(3)/s;逐步回归模型预测值为1.882~6.383 m^(3)/s,平均为3.904 m^(3)/s;GM(1,2)模型预测值为2.327~6.448 m^(3)/s,平均为3.939 m^(3)/s;NSGM(1,2)模型预测值为2.133~6.448 m^(3)/s,平均为3.927 m^(3)/s;GM(0,2)模型预测值为1.787~6.448 m^(3)/s,平均为3.907 m^(3)/s。逐步回归模型和前述3种灰色模型的平均相对误差分别为7.794%、7.292%、7.122%、7.797%,均<10%,可用于泉水流量动态预测;其中NSGM(1,2)模型精度更高、对曲线“拐点”的拟合更好。根据4种模型预测的1964—2030年泉水流量,从保泉角度评价百泉泉域岩溶水的开采资源量不得超过1.69 m^(3)/s。研究成果可为泉水流量动态预测和泉域水资源评价提供科学依据,也可为类似地区地下水动态研究提供参考。
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关键词
新乡百泉
逐步回归分析
gm(1
n)模型
nSgm(1
n)模型
gm(0
n)模型
P-Ⅲ型曲线
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Keywords
Baiquan Spring in Xinxiang
stepwise regression analysis
gm(1,n)Model
nSgm(1,n)Model
gm(0,n)Model
P-ⅢCurve
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分类号
P641.8
[天文地球—地质矿产勘探]
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