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回归预测方法与人工神经网络方法相结合

更新时间:2019-04-28 点击数:189

回归预测方法与人工神经网络方法相结合

  近几十年来,组合预测已成为国外预测模型研究的热点,济南租车公司也是未来研究的热点。预测组合是一种成熟的、经过检验的方法,可以提高预测精度。利用不同的时间聚合跟踪不同时间尺度的动态变化,并添加不同类型的信息。采用组合预测法提高预测精度。


  回归预测方法与人工神经网络方法相结合是可行的,并通过实例验证了组合预测方法比单一预测方法具有更高的精度和更好的拟合效果。济南租车公司通过对需求预测现状的分析,我们可以看出,未来的预测方法大多停留在线性预测上,但非线性的客户租赁需求存在缺陷,其影响因素很多,且极其复杂。

  在使用非线性BP神经网络预测方法时,虽然具有良好的非线性逼近性能,但容易陷入局部最优,因此有必要将线性方法与非线性方法相结合。综上所述,对于济南租车公司汽车租赁无约束需求预测的研究,我们需要在传统无约束需求修复的基础上,充分考虑客户选择行为的影响,恢复更真实的客户租赁情况,并运用组合预测方法,达到真正描述客户的目的。租赁差旅需求。


  在缺乏客户需求信息的情况下,提出了一种汽车租赁行业收入管理的无约束修复方法,济南租车公司有效地修复客户历史订单数据,并利用组合预测需求提高汽车租赁企业需求预测的准确性。预测方法,尽可能增加收入,为我国汽车租赁企业提供收入管理体系。开发和应用提供了理论支持。

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