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重复购买下的产品扩散最优动态定价被引量：3: 2016年; 产品价格作为市场营销的关键因素,直接影响产品扩散,为了明确产品价格和产品扩散之间的内在机理,在Bass模型的基础上,考虑重复购买和价格因素,构建产品市场扩散非线性微分动力学模型。对模型进行微分方程求解,获取产品累积扩散量和产品市场稳定累积扩散量的解析式;考虑成本学习效应,以最大收益为目标,求解模型对应的HJB方程,得到重复购买下产品扩散最优定价的解析式。通过仿真分析模型主要变量和最优定价的演进过程产品表明:最优定价随时间推移不断降低,在产品生命周期末期趋于平稳,最优定价应采取撇脂策略;灵敏度分析进一步揭示了各主要参数与最优定价的内在联系,为企业制定新产品开发和营销战略提供了理论指导。; 马开平石波刘伟范震; 关键词：动态控制

基于灰色理论的我国农村能源消费的预测研究被引量：1: 2012年; 农村能源是农村经济发展的基石,对农村能源消费科学、合理的预测,可为制定农村能源政策提供依据。采用灰色理论中的GM(1,1)模型对我国农村能源消费量以及所占总能源消费比例进行预测,2015年我国农村能源消费量将达到14.1亿t标准煤、所占总能源消费比例将达到23.76%,其相对误差和后验差检验均合格,最后对农村能源发展提出了政策建议。; 石波王效华; 关键词：农村能源能源消费 GM(1,1)模型

基于改进GM(1,N)模型的我国大豆价格影响因素分析及预测研究被引量：20: 2016年; 大豆是我国重要的粮食作物和油料作物,其价格对于国民经济尤其是农业经济的影响意义深远。大豆价格的稳定对于我国大豆市场的健康发展有着重要的现实意义。在灰色理论的基础上,提出了一种改进GM(1,N)大豆价格预测模型,首先运用灰色关联分析法对我国大豆价格的影响因素进行分析,选择主要的影响因素;再将这些影响因素作为模型的相关因素变量,构建GM(1,N)大豆价格预测模型。采用2010-2015年的大豆数据进行实证研究,模型选取国内大豆自给量、世界大豆产量、国民消费价格指数、消费者信心指数4个变量作为相关因素变量;模型预测误差为2.10%,预测精度较高,能够较好地掌握大豆价格的变化规律,可以为大豆价格市场预测及国家宏观政策的制定提供理论指导。; 范震马开平姜顺婕石波; 关键词：大豆价格灰色关联分析灰色预测 GM(1,N)

改进RBF神经网络在我国大豆价格预测中的应用研究被引量：9: 2016年; 我国大豆价格受国内外多种因素共同影响,具有非线性、随机性和高噪音等特点,采用传统数学模型进行预测,不仅分析难度大,预测误差也很大。RBF神经网络以其优良的逼近性能而被广泛应用于非线性时间序列预测之中。本文提出一种基于遗传算法优化RBF神经网络的我国大豆价格预测模型,该模型为多维输入单维输出的多变量预测模型,模型的初始输入由大豆价格的历史数据和相关影响因素数据组成。采用遗传算法对RBF神经网络输入层节点数、基函数中心、扩展常数和输出层权值进行优化,模型可以从初始输入变量中自主选择最合适的输入变量组合作为模型的输入。采用2009-2014年的大豆价格数据进行预测研究,用2009-2013年的数据作为训练集,2014年的数据作为测试集,改进RBF神经网络通过自主识别和选取中国大豆进口量、中国消费者信心指数和进口大豆到港分销价格3个因素作为相关影响因素的输入。结果表明:模型预测精度较高、泛化能力较强,能够很好捕捉大豆价格变化规律,可为大豆市场价格的准确预报提供参考借鉴。; 石波张冬青马开平刘欢; 关键词：大豆 RBF 遗传算法

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石波