人工神经网络在太阳能热水器市场预测中的应用

【摘要】：太阳能热水器是我国本土化并具有自主知识产权的产业。随着经济的发展，社会节能意识进一步提高，大力促进了我国太阳能热水器产业的发展。“十二五规划”明确将太阳能产业作为我国战略新兴产业之一，出台大量的扶持政策。这些政策措施大力促进了太阳能热水器产业的蓬勃发展，行业的竞争也越来越激烈。而企业想在激烈的竞争中取胜，将必须争取以最合理的成本将产品交付给客户，这就要求企业要对市场的变化和业务本身的发展前景进行正确的评估和预测，这是现代企业成功的关键因素。预测是决策的前提，成功的决策离不开科学的预测。预测可以提高企业对不确定事件的反应能力，从而减少不利事件带来的损失，增加利用有利机会带来的收益。 预测是针对市场变化规律可统计的范畴来进行的。传统市场预测模型多是利用时间序列内的历史需求数据来预测未来市场，且预测因子受个人经验判断的影响较大，使得预测技术的实际应用困难且预测精度较差。而人工神经网络因具有很强的自学习、自训练和非线性追溯能力，将有助于提高市场预测的精度和效率。本文通过与传统市场需求预测模型的比较，针对我国太阳能热水器市场需求的实际情况，设计研究出适用于太阳能热水器市场需求预测模型。首先，介绍了市场需求预测的相关理论和主要预测方法；其次，研究太阳能市场需求预测算法模型，比较Gompertz回归算法、指数平滑算法；再次，研究BP神经网络模型及其算法，应用该模型对太阳能热水器市场进行需求预测,并于Gompertz模型算法和指数平滑算法的预测结果相比较。 【关键词】：太阳能热水器 市场预测 Gompertz模型 指数平滑法 人工神经网络
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP183
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 研究的背景和意义7-8
• 1.2 国内外相关领域研究现状8-10
• 1.3 主要思路及论文结构10-12
• 第二章 人工神经网络的相关理论12-22
• 2.1 人工神经网络简介12-13
• 2.2 神经网络模型及训练13-16
• 2.2.1 神经网络模型13-15
• 2.2.2 神经网络的训练15-16
• 2.3 神经网络的应用16-17
• 2.4 BP 神经网络简介17-21
• 2.4.1 BP 神经网络结构17-18
• 2.4.2 BP 网络学习算法18-19
• 2.4.3 现有的改进 BP 算法19-21
• 2.5 本章小结21-22
• 第三章 基于 Gompertz 和指数平滑法的预测模型22-31
• 3.1 基于指数平滑法的太阳能热水器市场预测22-26
• 3.1.1 指数平滑法描述22-24
• 3.1.2 指数平滑法在太阳能热水器市场预测中的应用24-26
• 3.2 基于 Gompertz 模型的太阳能热水器市场预测26-30
• 3.2.1 Gompertz 预测模型概述26-28
• 3.2.2 Gompert 模型在太阳能热水器市场预测中的应用28-30
• 3.3 本章小结30-31
• 第四章 时间序列 BP 神经网络预测模型31-41
• 4.1 问题分析31-32
• 4.2 BP 神经网络的结构设计32-33
• 4.3 输入输出数据的预处理33-34
• 4.4 BP 网络的 MATLAB 实现34-35
• 4.5 预测流程设计35-36
• 4.6 时间序列 BP 神经网络市场预测模型36-40
• 4.6.1 模型输入输出向量设计36-37
• 4.6.2 网络的创建和实现37-40
• 4.7 本章小结40-41
• 第五章 多因素 BP 神经网络预测模型41-47
• 5.1 模型输入输出向量设计41-43
• 5.2 网络的创建和训练43-45
• 5.3 预测结果对比45-46
• 5.4 本章小结46-47
• 第六章 总结与展望47-48
• 6.1 全文总结47
• 6.2 研究展望47-48
• 参考文献48-50
• 致谢50-51
• 攻读硕士期间发表的学术论文51-54
• 附件54

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