梁小珍
- 作品数：23 被引量：253H指数：9
- 供职机构：上海大学管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：经济管理理学交通运输工程航空宇航科学技术更多>>
- 面向网络搜索数据的航空客运需求两阶段分解集成预测模型被引量：4
- 2021年
- 网络搜索行为反映了搜索者的需要和偏好,因此可以用来进行需求预测。本文基于网络搜索数据和历史航空客运量数据构建了一个两阶段的分解集成预测模型对航空客运需求进行预测。模型第一个阶段为网络搜索数据预处理,通过对网络搜索关键词的拓词、降噪、筛选以及季节分解,得到三个关键词数据库(分别为季节项库、趋势项库和随机干扰项库),其中趋势项库和随机干扰项库中的序列将分别作为下一阶段预测模型的输入。第二个阶段为预测评价,通过季节分解将航空客运需求序列分解为季节项、趋势项和随机干扰项,并根据不同子序列的数据特征分别选择不同的模型进行预测并集成。实证结果显示,本文所提出的预测模型较基准模型具有更优的预测性能,可以为交通运输管理提供更科学可靠的决策支持。
- 梁小珍张晴杨明歌
- 关键词：数据预处理
- 制造商和分销商的再制造进入决策研究被引量：3
- 2021年
- 低碳经济背景下,再制造是促进经济可持续发展的重要手段,而是否进入再制造是闭环供应链中制造商和分销商的重要决策。首先,建立制造商和分销商的双方演化博弈模型,利用Jacobi矩阵分析制造商和分销商混合策略的演化稳定性。结果表明:当制造商单位回收品的利润大于制造商销售单位新产品的利润,且分销商单位回收品的利润扣除再制造授权费用后大于分销商销售单位新产品的利润时,系统演化至制造商和分销商均进入再制造的状态。其次,考虑政府补贴对制造商和分销商决策的影响,建立政府补贴情形下制造商和分销商的双方演化博弈模型,利用Jacobi矩阵分析制造商和分销商混合策略的演化稳定性。结果表明:当制造商单位回收品的利润与政府补贴之和大于制造商销售单位新产品的利润,且分销商单位回收品的利润与政府补贴之和扣除再制造授权费用后大于分销商销售单位新产品的利润时,系统演化至制造商和分销商均进入再制造的状态。最后,通过数值仿真验证相关结论的正确性。
- 杨明歌韦阳梁小珍
- 关键词：再制造演化博弈复制动态方程政府补贴
- 基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测研究被引量：11
- 2020年
- 提高航空客运需求预测的准确性对于航空公司以及整个航空运输系统的发展都具有重要的现实意义。以往研究普遍采用单一分解策略去处理航空客运需求时序中存在的复杂特征,以此提升组合模型的预测性能。然而传统的分解策略存在着特征提取不完全、分解方法带有固有缺陷等问题,导致组合模型预测效果不能得到充分的提升。为此,本文提出一种基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测方法。该方法首先利用季节调整模型(X12-ARIMA)将原始时序分解成季节成分序列与季节调整后序列,继而利用改进的自适应噪声集成经验模态分解方法(ICEEMDAN)将季节调整后序列分解成一系列不同时间尺度的本征模态函数(IMF)和残差序列(Residue)。然后使用基于模糊C均值算法(FCM)划分论域区间的FTS模型对季节成分序列、各IMF分量以及残差序列分别进行预测。最后将各分量序列的预测结果进行集成,重构出航空客运需求的预测值。实证结果表明,本文所提出的二次分解策略表现显著优于传统的分解策略,并且本文所提出模型对于航空客运需求预测有着较高的准确性。
- 梁小珍耶志坤杨明歌汪寿阳
- 关键词：季节调整模糊C均值算法
- 考虑资源环境约束的我国区域生猪养殖业综合生产能力评价被引量：12
- 2013年
- 首先从自然资源条件、饲料供给能力、生猪生产状况、养殖成本和效益、农业基础、科技支撑、生态环境状况等七个方面出发,建立了包含26个指标在内的生猪养殖业综合生产能力评价指标体系,然后采用熵权法、灰色关联分析法、主成分分析法分别对我国31个省市2000年、2005年、2008年的生猪养殖业综合生产能力进行了评价,接着运用Kendall协同系数检验法对三种方法评价结果的一致性进行了检验并进行组合评价,给出了各省市2000年、2005年、2008年生猪养殖综合生产能力的排名,并分析了2000-2008年一些省市排名变化较大的原因,最后应用系统聚类分析法将31个省市2008年生猪养殖综合生产能力划分为四个层级,确定了适合及不适合发展生猪养殖的区域,并根据评价结果以及我国各区域的特点,对31个省市生猪养殖的比较优势进行了详细的分析.
- 梁小珍刘秀丽杨丰梅
- 关键词：生猪养殖资源和环境约束组合评价聚类分析
- 基于奇异谱分析的航空客运需求分析与分解集成预测模型被引量：28
- 2020年
- 考虑到航空旅客运输需求影响因素复杂以及航空客运需求序列非线性非平稳等特征,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的航空客运需求分析与分解集成预测模型.需求分析阶段,首先使用SSA对航空客运需求序列进行有效分解,接着借助奇异熵理论,将序列重构为长期趋势项、中期市场波动项和短期噪声项;预测阶段,使用排列熵(PE)判断各重构序列复杂度的高低,并依据序列复杂度分别选择粒子群算法(PSO)和布谷鸟算法(CS)双优化的支持向量回归模型(SVR)或单整自回归移动平均模型(ARIMA)进行预测,结果表明,该分解集成预测模型较ARIMA、SVR等基准模型有着更好的预测性能.
- 梁小珍郭战坤张倩文杨明歌汪寿阳
- 关键词：奇异谱分析支持向量回归
- 基于城市金融竞争力评价的我国多层次金融中心体系被引量：35
- 2011年
- 为了对我国的多层级金融中心体系进行研究,论文设计了一套系统的评价方法.在评价过程中,首先建立了评价各城市金融竞争力的指标体系,接着采用熵权法、灰色关联分析法、主成分分析法等对我国21个大中城市的金融竞争力进行了评价,再运用Kendall协同系数检验法对三种方法评价结果的一致性进行了检验并进行组合评价,给出了各城市金融竞争力的排名,最后还运用K-均值聚类分析法将21个城市划分了层级.根据评价的结果以及区域经济发展的特点和各城市的优势和差异,对我国多层次金融中心体系格局的构建给出了政策建议.
- 梁小珍杨丰梅部慧车欣薇王拴红
- 关键词：组合评价熵权法灰色关联分析主成分分析
- 工程建设标准对我国经济增长影响的实证研究——基于协整理论、Granger因果检验和岭回归被引量：24
- 2010年
- 首先运用协整理论和Granger因果检验分析了工程建设标准和经济增长的关系;接着引入Cobb-Douglas生产函数建立回归模型,并用岭回归估计,修正了最小二乘回归中系数易受多重共线性影响的缺点;最后运用虚拟变量法对回归方程的结构稳定性进行了检验。研究结果表明:工程建设标准和经济增长之间存在长期均衡关系,且前者是后者的Granger原因,反之不成立;工程建设标准对经济增长具有显著的促进作用,且在1993年以后,其作用显著增大.
- 梁小珍陆凤彬李大伟杨丰梅
- 关键词：经济增长协整检验因果关系检验岭回归
- 基于奇异谱分析的我国航空客运量集成预测模型被引量：27
- 2017年
- 针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用于我国年度航空客运量的预测中.首先,采用SSA方法对原始时间序列进行分解和重构,得到一个剔除噪声的时间序列,然后将其作为单整自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等单一模型的输入并进行预测,接着再采用加权平均集成预测方法(WA)将三种单一模型的预测结果进行综合集成.通过与各单一模型、基于经验模态分解方法(EMD)的模型以及简单平均集成预测方法(SA)的预测结果进行对比发现,本文所建模型具有较高的预测精度和较稳定的预测表现.最后,采用本文的模型对我国2014-2016年年度航空客运量进行了预测.
- 梁小珍乔晗汪寿阳张珣
- 基于二次分解和模型选择策略的港口集装箱吞吐量组合预测
- 2024年
- 准确预测港口集装箱吞吐量对于政府部门规划港口建设,港口和航运企业合理调配资源具有重要意义。已往研究往往采用单一分解方法来处理序列中的复杂特征,存在数据特征提取不完全以及预测模型选择比较盲目的问题,极大地影响了组合模型的预测效果。为此,本文引入二次分解和基于数据特征的模型选择策略,通过建立组合预测框架对港口集装箱吞吐量进行预测。首先,根据原始序列的整体特征选择一种分解方法对其进行初步分解,得到若干分量。然后,分析各分量的平稳性、季节性及复杂性等数据特征,据此选择合适的计量经济学模型进行预测或采用完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)方法对分量进行二次分解。接着,引入长程相关性特征,根据二次分解后子序列的平稳性、复杂性、长程相关性等再选择合适的预测模型。最后,将所有分量的预测结果集成从而得到最终的预测值。以月度预测为例,本文选取上海港和天津港集装箱吞吐量数据作为样本开展实证研究。实证结果表明,本文所提出的组合预测框架与基准模型相比具有更高的预测精度,是一种比较有前景的港口集装箱吞吐量预测工具,可以为相关政府部门、港口及航运企业提供决策参考。
- 梁小珍赵欣杨明歌吴俊峰邓天虎田歆
- 关键词：集装箱吞吐量预测组合预测
- 基于异常值检测的港口集装箱吞吐量预测模型被引量：7
- 2019年
- 考虑到诸如金融危机等重大事件的影响,时间序列可能存在异常值,提出了一个基于局部异常因子(LOF)的LOF-SSA-LSSVM预测模型,并将其应用于广州港集装箱吞吐量预测.首先,对原始时间序列进行X12加法季节分解,对于分解得到的不规则序列,采用LOF算法进行异常值检测,确定异常数据的位置,之后通过插值或最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测值来修正原始季节调整序列中的异常值,将修正后的季节调整序列与季节因子序列加和,即得到新的待预测序列.预测阶段,先采用奇异谱分析(SSA)将新的待预测序列进行分解重构,剔除序列中的噪声,然后再采用LSSVM对其进行预测.实证结果表明,建立的LOF-SSA-LSSVM模型相比BP、ARIMA等模型有着更好的预测精度.
- 郭战坤金永威梁小珍杨明歌汪寿阳
- 关键词：集装箱吞吐量预测局部异常因子最小二乘支持向量机奇异谱分析
