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军事电子信息系统的需求模型
作者：王聪， 王智学， WANG Cong， WANG Zhi-xue
作者单位：王聪,WANG Cong(解放军理工大学,通信工程学院,江苏,南京,210007)， 王智学,WANG Zhi-xue(解放军理工大学,指挥自动化学院,江苏,南京,210007)
刊名：
解放军理工大学学报（自然科学版）
英文刊名：JOURNAL OF PLA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)年，卷(期)：2008,9(4)
被引用次数：1次
参考文献(8条)
1.王聪;王智学;江光杰一种可用于军事电子信息系统的业务描述语言[期刊论文]-解放军理工大学学报(自然科学版) 2003(06)
2.WANG Zhi-xue Business domain modeling,the first stage of business oriented integration 1999
3.陈洪辉;罗雪山C4ISR系统需求模型[期刊论文]-火力与指挥控制 2006(31)
4.McDAVID D W A standard for business architecture description[外文期刊] 1999(01)
5.YOUNGS R;REDMOND-PYLE D;SPASS P A standard for architecture description[外文期刊] 1999(01)
6.RUMBAUGH J;JACOBSON I;BOOCH G The unified modeling language reference manual 1999
7.C4ISR Architecture Working Group C4ISR architecture famework version 2.0 1997
8.DoD Architechture Framework Working Group DoD architechture framework version1.0 2003
本文读者也读过(6条)
1.张雪松.杨学良军用电子信息系统分布式仿真体系结构研究[期刊论文]-计算机仿真2002,19(4)
2.吴德伟.戚君宜.WU De-wei.QI Jun-yi基于信息论方法的军事电子信息系统综合[期刊论文]-军事运筹与系统工程2006,20(1)
3.谢孔树.赵国荣.蒋潇睿.XIE Kong-shu.ZHAO Guo-rong.JIANG Xiao-rui海战场自然环境建模与仿真数据模型研究[期刊论文]-计算机与现代化2011(11)
4.王向峰.吴浩.王积鹏基于熵权的电子信息系统可信性多层次综合评估法[期刊论文]-中国电子科学研究院学报2011,06(4)
5.赵弘.蒋晓原.ZHAO Hong.JIANG Xiao-yuan军事电子信息系统需求工程方法研究[期刊论文]-军事运筹与系统工程2006,20(4)
6.陈彦君.李启元.包磊.CHEN YANJUN.LI QIYUAN.BAO LEI海战场时空关系研究[期刊论文]-微计算机信息2007,23(27)
引证文献(1条)
1.周万幸军用电子信息技术发展综述[期刊论文]-现代雷达 2010(7)
本文链接：https://www.doczj.com/doc/f213286758.html,/Periodical_jfjlgdxxb200804005.aspx
马尔可夫链模型 马尔可夫链模型（Markov Chain Model） 目录 [隐藏] ? 1 马尔可夫链模型概述 ? 2 马尔可夫链模型的性质 ? 3 离散状态空间中的马尔可夫链 模型 ? 4 马尔可夫链模型的应用 o 4.1 科学中的应用 o 4.2 人力资源中的应用 ? 5 马尔可夫模型案例分析[1] o 5.1 马尔可夫模型的建 立 o 5.2 马尔可夫模型的应 用 ? 6 参考文献 [编辑] 马尔可夫链模型概述 马尔可夫链因安德烈·马尔可夫（Andrey Markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。 时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链, 简记为。 马尔可夫链是随机变量的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能 取值的集合，被称为“状态空间”，而Xn的值则是在时间n的状态。如果Xn + 1对于过去状态的条件概率分布仅是Xn的一个函数，则 这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。
马尔可夫在1906年首先做出了这类过程。而将此一般化到可数无限状态空间是由柯尔莫果洛夫在1936年给出的。 马尔可夫链与布朗运动以及遍历假说这两个二十世纪初期物理学重要课题是相联系的，但马尔可夫寻求的似乎不仅于数学动机，名义上是对于纵属事件大数法则的扩张。 马尔可夫链是满足下面两个假设的一种随机过程： 1、t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关，与t时刻以前的状态无关； 2、从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。一个马尔可夫链模型可表示为=(S，P，Q)，其中各元的含义如下： 1）S是系统所有可能的状态所组成的非空的状态集，有时也称之为系统的状态空间，它可以是有限的、可列的集合或任意非空集。本文中假定S是可数集(即有限或可列)。用小写字母i,j(或S i,S j)等来表示状态。 2）是系统的状态转移概率矩阵，其中P ij表示系统在时刻t处于状态i，在下一时刻t+l处于状态i的概率，N是系统所有可能的状态的个数。对于任意i∈s，有 。 3）是系统的初始概率分布，q i是系统在初始时刻处于状态i的概率， 满足。 [编辑] 马尔可夫链模型的性质 马尔可夫链是由一个条件分布来表示的 P(X n + 1 | X n) 这被称为是随机过程中的“转移概率”。这有时也被称作是“一步转移概率”。二、三，以及更多步的转移概率可以导自一步转移概率和马尔可夫性质：
使用用例建模系统需求: ?介绍用例建模的优点. ?定义参与者和用例. ?描述用例模型图中可能出现的关系. ?介绍使用用例模型图的步骤 ?介绍用例的详细内容 An Introduction to Use-Case Modeling ?对于信息系统开发来说，最主要的挑战是能够从关联人员那里提取出正确的确实需要的系统需求，并以关联人员可以理解的方式进行说明，以便需求可以得到证实和验证。 ?构建一个软件系统最困难的部分是正确地确定要构建什么。 Fred Brooks User-centered development–重点是理解关联人员的需求。 Use-case modeling–使用业务事件（business events ）、发起事件的人（actor），以及系统如何响应这些事件（system responds to those events）。来建模系统功能的过程。 ?用例建模来源于面向对象建模技术，但该技术在非对象开发方法中也比较流行，因为它被广泛认为是定义、记录和理解信息系统功能需求的最佳实践。 Benefits of Use-Case Modeling ?提供了一个捕捉用户需求的工具 ?将系统分解成更易于理解（掌控）的小块 ?提供了与用户及其它关联人员进行交流的工具 ?提供了确定、分配、跟踪、控制和管理系统开发活动（尤其是增量和迭代开发）的手段 ?为定义测试计划和测试用例提供基础 Benefits of Use-Case Modeling (continued) ?为用户文档和系统开发文档提供基准 ?提供了需求跟踪的工具 ?提供确定数据对象和实体的起点 ?提供了用户和系统接口的说明 ?提供了驱动系统开发的一个框架 Use case– a behaviorally related sequence of steps (scenario), both automated and manual, for the purpose of completing a single business task. 用例是一系列行为上相关的步骤（场景），既可以是自动的也可以是手工的，其目的是完成一个单一的业务任务。 包括两部分： Use-case diagram：用例图 Use-case narrative：用例描述
2008年9月 甘肃省经济管理干部学院学报 Sep te mber 2008第21卷第3期 Journal of Gansu Econom ic Manage ment I nstitute Vol 121 No 13 旅游需求预测方法与模型评述 3 殷书炉,杨立勋 (西北师范大学经济管理学院,甘肃兰州 730070) 摘 要:对旅游需求预测研究始于上世纪60年代,绝大多数研究成果出现于80年代以后,然而对此类研究进行整理和述评的论文较少。因此,文章系统论述了各种方法与模型在旅游需求预测中的应用,并对其预测效果做了简略评价,同时指出了将来的研究重点和发展趋势。 关键词:旅游需求;预测模型;发展趋势 中图分类号:F224.9;F59 文献标识码: A 文章编号:100924830(2008)0320042204 一、引言 随着经济全球化和国际交流的不断深化,国际旅游业得到了长足的发展。旅游业对于平衡国际收支,改善贸易结构具有不可替代的作用,同时又是扩大对外开放、促进对外交流的重要手段。因此在过去20年里旅游研究也得到了前所未有的发展,而旅游需求模型与预测更是研究的重点。 本文在综合介绍旅游需求预测中各种模型运用的基础之上,对这些模型的优缺点做出相应的评价,同时分析了今后旅游预测的研究重点和发展趋势。 二、旅游需求预测中模型的应用 (一)计量模型 经济预测方法常用的有两类,一类是解释性预测方法,即找出预测变量的相关影响因素,建立回归模型,进行分析和预测。另一类是时间序列分析方法,它只依赖于预测变量的历史观测数据和其背后的规律,通过相应的数学模型拟合出变化趋势,从而进行预测。 Kulendran et al .(2000)[1] 研究发现误差修正模型EC M (Err or Correcti on Model )优于天真1(Naive 1)和季节性自回归移动平均法(S AR I M A )。L i et al .(2006)[2] 将误差修正模型EC M 和T VP (Ti m e Varying Para meter )两者的优点相结合而提出T VP -EC M ,并验证了比其他单一的分析方法有更好的预 测效果。线性回归L (L inear )和滞后线性模型LL (Lag L inear )在许多旅游预测中都有应用,但预测效 果都不甚理想。 近乎理想需求方法A I D S (A l m ost I deal De mand Syste m )有很好的经济学理论基础,它特别适合于旅 游需求的弹性分析。L i,Song,W itt (2006)[3] 将T VP 分别和EC M -LA I D S 与长期线性近乎理想需求方法LR -LA I D S 组成T VP -EC M -LA I D S,T VP -LR -LA I D S,并且证明这种组合模型的预测能力更好。 联立方程组主要强调的是各单个方程之间的内在联系,在社会管理方面应用较多,比如对G DP 、电 力需求的预测。Turner,W itt (2001)[4] 运用联立方程组探讨了假日游、商务游和探亲游的内在关联,并对旅游需求做了分析与预测。 (二)时间序列模型 由于旅游业存在着明显的季节性,因而季节这个显著特征变量成了重要的考察因素。融合季节性的自回归移动平均法(S AR I M A )也就得到了广泛研 究和运用。Goh ,La w (2002)[5] 在对香港的旅游预测中,选用了多种时间序列模型,分别是天真法Na 2ive 、移动平均法MA 、指数平滑法ES 、自回归移动平 — 24—3 收稿日期:2008-04-01 作者简介:殷书炉(1982-),男,安徽太湖人,西北师范大学经济管理学院研究生,研究方向:数量经济学; 杨立勋(1965-),男,甘肃武山人,西北师范大学教授,研究方向:宏观经济统计分析及国民经济核算。
一、Goldstein三层次模型 二十世纪八十年代，I·L·Goldstein、E·P·Braverman、H·Goldstein三人经过长期的研究将培训需求评价方法系统化，构建了Goldstein三层次模型。 Goldstein三层次模型是培训需求分析的重要理论基础，它最大的特点就是将培训需求分析看成了一个系统，进行了层次上的分类，通过将组织、任务、人员的需求进行整合，使得培训需求更加全面化，分析结果更加科学化。该模型将培训需求分析分成了三个部分：组织分析、任务分析和人员分析。 Goldstein三层次模型图如图2-2所示： 图2-2 Goldstein三层次模型图 1、组织分析 组织层次的分析将组织的长期目标和短期目标作为一个整体来考察，同时考察那些可能对组织目标发生影响的因素。组织的需求分析由人力资源分析、效率指标分析和组织气氛分析三部分组成。 人力资源分析将组织目标表现为人力资源的需求、技术的需求以及为满足这些需求而制定的计划。培训将在实现需求与供给之间的匹配方面发挥重要的作用。 效率指标分析针对目前组织的效率状况。常用的效率指标包括工资成本、产出的数量和质量、、设备利用情况等。首先确定这些指标的标准，然后评估实际的组织效率状况，就可以得到相应的培训需求。 组织气氛分析用于描述组织气氛是否适宜，员工各方面的工作感受如何。如果通过分析发现差距很大并且影响到大部分员工时，就有必要引进培训来解决。 2、工作分析 组织分析旨在从全局上把握整个组织与工作群体的培训需求，属于较为全局性的层面，而针对每项具体工作的具体培训需求，必须通过工作层次的分析才能加以识别。
进行工作分析时，首先应掌握以下三方面的信息：每项工作所包含的任务；完成这些任务所需要的知识、技能、经验、个人特质等；衡量该工作的可接受的绩效标准。 这些信息可以从国家有关部门制定的一些规范、标准中得到，也可以通过观察、记录分析、跟踪等手段从企业内部获得一手资料，从中识别和收集。 接着对工作岗位上的人员工作现状进行评价。评价手段包括资料调查、行为观察、表现记录分析、舆论调查、访谈、典型事件分析、技能考核等。 通过现状与标准的比较，识别差距、分析原因，就可以确认相应的培训需求。 3、人员分析 个人层次的分析针对每一位员工个体进行，最终落实到“谁需要培训”以及“需要哪些培训”上。个人分析的内容包括：员工实际工作绩效与该工作可接受绩效标准的差距及其原因（当前培训需求）；员工对每项技术的熟练程度与该项技术所需熟练程度的差距及其原因（将来的培训需求）。 分析手段可采用观察、记录分析、资料调查、技能考核等。此外，员工的自我评价也是收集个人需求信息的重要来源。 Goldstein三层次模型在培训需求分析中的运用存在以下几方面的不足： 1、模型虽然考虑了企业战略、组织资源对培训需求的影响，但是忽略了行业政策、国家政策等外部环境的影响。 2、模型对人员进行分析主要集中在员工绩效现状与理想水平的差距上，关注的是员工“必须学什么”以缩小差距，而没有重视“员工想学什么”。 3、模型很难找到具体可操作的分析方法，缺乏简单有效的识别工具。 二、培训需求差距分析模型 美国学者汤姆·W·戈特将“现实状态”与“理想状态”之间的“差距”称为缺口，并依此确定员工知识、技能和态度等培训内容，这就是培训需求差距分析模型。 培训需求差距分析模型有三个环节： 1、发现问题所在。理想绩效与实际绩效之间的差距就是问题，问题存在的地方，就是需要通过培训加以改善的地方。 2、进行预先分析。一般情况下，需要对问题进行预先分析和初步判断。
马尔可夫模型介绍（从零开始） （一）：定义及简介： 介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式。 考虑一个最简单的情况：有人(柯南？)试图从一块海藻来推断天气的情况。一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿（wet）的天气，“dry”的海藻预示着晴朗（sun）。如果海藻处于中间状态“damp”，那就无法确定了。但是，天气的情况不可能严格的按照海藻的状态来变化，所以我们可以说在一定程度上可能是雨天或是晴天。另一个有价值的信息是之前某些天的天气情况，结合昨天的天气和可以观察到的海藻的状态，我们就可以为今天的天气做一个较好的预报。 这是在我们这个系列的介绍中一个非常典型的系统。 ?首先我们介绍一个可以随时间产生概率性模型的系统，例如天气在晴天或者雨天之间变动。?接下来我们试图去预言我们所不能观察到的"隐形"的系统状态，在上面的例子中，能被观察到的序列就是海藻的状态吗，隐形的系统就是天气情况 ?然后我们看一下关于我们这个模型的一些问题，在上面那个例子中，也许我们想知道 1. 如果我们观察一个星期每一天的海藻的状态，我们是否能知相应的其天气情况 2. 如果给出一个海藻状态的序列，我们是否能判断是冬天还是夏天？我们假设，如果海藻干（d ry）了一段时间，那就意味着是夏天如果海藻潮湿（soggy）了一段时间，那可能就是冬天。 （二）：生成模式（Generating Patterns） ?确定的模式（Deterministic Patterns） 考虑交通灯的例子，一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红。这个序列可以画成一个状态机，不同的状态按照这个状态机互相交替
公司人事管理系统需求模型 1.项目背景 项目名称：公司人事管理系统 用户：公司员工和管理员、系统管理员 项目建设背景：随着计算机技术、网络技术和信息技术的发展，现在办公系统更趋于系统化、科学化和网络化。网络办公自动化系统是计算机技术和网络迅速发展的一个办公应用解决方案，它的主要目的是实现信息交流和信息共性，提供协同工作的手段，提高办公的效率，让人们从繁琐的有纸办公中解脱出来。 2.需求模型 建立一个模型，需求分析是第一步，首先对点名系统系统需求进行分析，识别系统的用户和相关外部系统，以确定系统的角色，它可以帮助界定软件系统的边界，引导和发掘用户需求；其次再依据系统功能来确立系统的用例模型。 2.1.业务需求 1.系统操作简单，界面友好； 2.规范、完善的基础信息设置； 3.支持多人操作，要求有权限分配功能； 4.为了方便用户，要求系统支持多条件查询； 5.对员工信息在需要时打印不同需求的报表； 6.支持数据更新调整； 7.当外界环境干扰本系统时，系统可以自动保护原始数据的安全。 2.2.用户需求 1、员工可以实现的功能： 注册：主要实现员工的注册，创建自己的账户密码； 用户登录：登录应用程序查看自己的信息； 修改密码：修改用户自己的密码； 查看信息：员工查询自己的基本信息、职位、薪水等。
2、管理员实现的功能： 注册：主要实现管理员的注册，创建自己的账户密码； 管理员登录：登录应用程序查看、管理信息； 员工调用：查看修改员工的调动信息； 查看信息：统计与查询员工基本信息； 员工考评：记录员工考评信息； 员工调薪：管理员工对员工的薪水调整； 职称评定：评定和记录员工的职称信息； 培训管理：管理员工的培训信息。 3、系统管理可以实现的功能： 报表输出：将需要的信息以报表形式输出打印； 数据备份：管理员（或DBA）备份数据； 数据恢复：病毒，黑客等破坏数据库后对数据进行恢复； 系统管理：主要对用户的密码、管理权限的设置等。
The R User Conference 2009 July 8-10, Agrocampus-Ouest, Rennes, France
Estimating Markovian Switching Regression Models in An application to model energy price in Spain
S. Fontdecaba, M. P. Mu?oz , J. A. Sànchez*
Department of Statistics and Operations Research Universitat Politècnica de Catalunya - UPC
* josep.a.sanchez@https://www.doczj.com/doc/f213286758.html,
Markovian Switching Models. An application to model energy price in Spain
1 Introduction & Objectives 2 Methodology 3 Data 4 Results 5 Conclusions
Outline
1. Introduction & Objectives 2. Methodology 3. Application to energy price 4. Results 5. Conclusions
2
Markovian Switching Models. An application to model energy price in Spain
1 Introduction & Objectives 2 Methodology 3 Data 4 Results 5 Conclusions
1. Introduction
The model we consider is of the MARKOVIAN SWITCHING (MS) type, originally defined by Hamilton (1989).
?MSVAR library - Krolszing (1998) (not available free acces: OX) ?MSVARlib - Bellone (2005) (Less user friendly) ?MSRegression - Perlin (2007) (Libraries in Matlab)
3
一、问题重述 我国的旅游资源极其丰富，是一个国际旅游大国。随着社会的发展，旅游业已成为全球经济中发展中势头最强劲和规模最大的产业之一，其直接或间接地促进国民经济有关部门的发展，日益凸显了它在国民经济中的重要地位。所以合理规划、正确地预测预报旅游需求，对于促进我国各地区的经济发展和文化交流有着重要意义。现在自己选择合适的旅游城市或地区，对旅游需求的预测和预报建立数学模型，来帮助有关部门进一步规划好旅游资源，并做到以下几点： 1.对你们所选的旅游城市或地区，根据你们能够查到的关于旅游需求的预测预报资料，并结合你们从相关旅游部门了解到的情况，分析旅游资源、环境、交通、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测预报的数学模型。 2.你们可以利用国内外已有的与旅游需求预测预报相关的数学建模资料和方法，分析这些建模方法能否直接移植过来，做出合理、正确的预测预报；如果不行的话，请对这些方法的优、缺点做出评估，并提出改进的办法。但在引用他人的资料时必须注明出处。 3.为了能够用数学建模的方法对旅游需求进行预测预报，必须做好哪些准备工作（包括有关数据的采集和整理）？ 4.在调研及对你们所建立的数学模型分析的基础上写出一篇报告，向有关旅游部门提出具体的建议。 二、问题假设 三、符号说明
四、问题分析 4.1问题一的分析 题目要求通过对旅游资源、环境、交通、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测模型。这里，我们将旅游需求简化为旅游总人数，以星级饭店、旅行社数量、客车数量、高速公路总公里数、全国人均GDP、重庆地区CPI、重庆市环保投资总额及重庆市地下水量为因素，利用BP神经网络模型进行求解，可得出下一年旅游总人数的预测值。 4.2问题二的分析 4.3问题三的分析 4.4问题四的分析 五、模型的建立与求解 5.1问题一的模型建立与求解 5.1.1建立BP神经网络的数学模型 5.1.2基于BP神经网络模型的实现 5.1.3模型的求解
如何进行管理信息系统需求调研分析 摘要：本文是在管理信息系统需求调研实践和学习中的一些经验总结，有些是自己的体会，有些来自专家的书本或文章，希望与大家分享，并起到一个抛砖引玉的作用，如有不妥之处欢迎指正。 一、软件需求的定义 IEEE软件工程标准词汇表（1997年）中定义的需求为： （1）用户解决问题或达到目标所需的条件或能力； （2）系统或系统部件要满足合同、标准、规范或其他正式规定文档所需具有的条件或能力； （3）一种反映上述条件和能力的文档说明。 二、需求分析的几个方面 需求分析可分为问题识别、分析与综合、编制需求分析文档、需求评审等四个阶段，包括以下几个方面：确定软件所期望的用户类；获取每个用户的需求；了解实际用户任务和目标以及这些任务所支持的业务需求；分析员与用户的信息以区别用户任务需求、功能需求、业务规则、质量属性、建议解决方法和附加信息；将系统级的需求分为几个子系统，并将需求中的一部分分配给软件组件；了解相关质量属性的重要性；讨论得出实施优先级；将所收集的用户需求编写成需求规格说明和模型；评审需求规格说明，确保与用户达成共识。 软件需求的各组成部分如下图所示：
三、需求文档规范 A、三种编写方法 1、用好的结构化和自然语言编写文本型文档； 2、建立图形化模型，这些模型可以描绘转换过程、系统状态、和它们之间的变化、数据关系、逻辑流或对象类和他们的关系； 3、编写形式化规格说明，这可以通过使用数学上精确的形式化逻辑语言来定义需求。 多种编写方法可在同一个文档使用，根据需要选择，或互为补充，以能够把需求说明白为目的。 B、应有成果 1、各业务手工办理流程文字说明； 2、各业务手工办理流程图； 3、各业务手工办理各环节输入输出表单、数据来源； 4、目标软件系统功能划分（示意图及文字说明）； 5、目标软件系统中各业务办理流程文字说明；
Markov机制转换模型研究 )))在中国宏观经济周期分析中的应用 王建军 (厦门大学经济学院) 【摘要】本文首次引入反映我国经济增长周期模式改变和状态转移机制变迁的虚拟变量,对传统M ar ko v机制转换模型进行了修正,由此解决了将M ar ko v模型 应用于中国年度宏观经济数据研究中国经济周期问题的难题。运用修正后的M ark-o v模型,本文对我国1953~2005年的年度实际产出增长率的数据进行了拟合,研 究表明,该模型较好地刻画了我国实际产出增长的周期性变化。根据分析我们发 现,改革前后我国经济周期的非对称性特征比较明显,并且经济增长周期模式和经 济周期性变化机制存在显著差异。 关键词M arkov模型状态转换经济周期 中图分类号F22410文献标识码A Research on the Markov Switching Model Abstract:Fo r the fir st time,this paper take a dummy v ar iable into the trad-i tional M arkov Sw itching M odel to depict the change of Chinese eco no mic cycle pat-tern and Regime-Sw itching mechanism1We resolve the pro blem that how to study Chinese business cy cles w ith the M arkov Sw itching model based on annual macr o-eco no mic data1Fitting the data of Chinese real GDP g row th from1953to2005w ith our m odel,w e find that the m odel per fectly describes Chinese real GDP gr ow th?s periodical mo vement1Chinese Business cycle pattern has chang ed after the Chinese Economic Refo rm1T he Reg im e-Sw itching m echanism also has chang ed after the Chinese Econom ic Refor m1Asymm etry of the Chinese economic cy cle is remarka-ble1Befor e the Chinese Econom ic Refo rm,the ex pansion period is longer than con-traction period but it is r eversed after the Chinese Economic Reform1 Key words:Markov M odel;Regime-sw itching;Business Cycle 一、问题的提出 对经济周期状态的识别和判断历来都是经济周期研究中的重点和难点。为解决这一问题,经济学家们在不断探索新的分析工具和方法。早期研究周期行为有两种基本方法:第一
本科毕业设计(论文) 理学院 题目：旅游需求的预测问题
毕业设计（论文）独创性声明 本人所呈交的毕业论文是在指导教师指导下进行的工作及取得的成果。除文中已经注明的内容外，本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。 作者签名：王赞 日期：2013.5.18
目录 摘要................. -错误！未定义书签。-ABSTRACT ................. -错误！未定义书签。-第一章引言 .......... -错误！未定义书签。- 1.1背景知识................... -错误！未定义书签。- 1.2问题假设................... -错误！未定义书签。- 1.3符号说明................... -错误！未定义书签。-第二章问题分析求解 ...... -错误！未定义书签。- 2.1模型一的建立与分析：....... -错误！未定义书签。- 2.2模型二的建立与分析：....... -错误！未定义书签。- 2.3模型三的建立与分析：....... -错误！未定义书签。-第三章结果分析 .......... -错误！未定义书签。-第四章模型评价 .......... -错误！未定义书签。-谢辞..................... -错误！未定义书签。-参考文献................. -错误！未定义书签。-附录..................... -错误！未定义书签。-
基于灰色模型的旅游需求预测问题 摘要 本文根据中华人民共和国国家统计局和中国旅游网公布的数据，运用灰色关联分析理论分析了北京市的旅游资源、环境、交通、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，并在此基础上建立了旅游需求的灰色系统预测模型，预测了北京未来几年的旅游需求的发展趋势。同时，针对灰色系统预测模型的缺点，本文引入了Logistic人口预测模型，将之应用到旅游需求的预测上，利用最小二乘法得到其中两个参数的值，由此推断出北京市最大容纳外来旅游人数。进一步我们假设北京市最大容纳旅游人数在短时间内不会改变，利用逐年的历史数据来计算出其旅游人数增长率的变化情况，用灰色系统GM(1，1)模型预测其发展情况，进一步修正模型，得到更加理想的预测模型。 关键字：灰色预测模型；灰色关联分析；Logistic模型；最小二乘法；
一、需求分析报告 1 引言 由于时下大多数人生活优越，交通工具方便快捷，信息获取方便，导致旅游业迅猛发展。为了方便旅游爱好者在网上获取信息，有效地掌握各大旅游景点的详细情况，我们多方听取意见、追加和完善大量实用功能，开发出一套适合于旅游者在网络上快速获取信息的管理系统。通过本系统，出行者可以查看某个地区的全部景点列表，了解某个景点的详细情况，自驾车、公交线路，获取景区内的旅游地图等。该系统为游客提供全面的旅游景点查询服务。 1.1 编写目的 在深入考察了已有的旅游景点网站，同时与多位软件使用者进行了全面深入地探讨和分析的基础上，提出了这份软件需求规格说明书。 此需求规格说明书对《旅游景点综合信息查询系统》软件做了全面细致的用户需求分析，明确所要开发的软件应具有的功能、性能与界面，使系统分析人员及软件开发人员能清楚地了解用户的需求，并在此基础上进一步提出概要设计说明书、详细设计说明书及完成后续设计与开发工作。本说明书的预期读者为客户、业务或需求分析人员、测试人员、用户文档编写者、项目管理人员。 1.2 开发目的及意义 本系统提供对各旅游景点综合信息（景点介绍、景点图片视频展示、等）的查询与管理，可以作为旅游出行综合信息查询的门户。通过本系统，出行者可以查看某个地区的全部景点列表，了解某个景点的详细情况，公交线路，获取景区内的旅游地图等。该系统为游客提供全面的旅游景点查询服务。通过本系统的开发，要求掌握一个完整B/S应用系统设计、开发的全过程，掌握数据库编程。 1.3 预期读者和阅读建议 本文档主要描述了系统设计中运用到的各种词汇、系统的功能、运行的环境和配置、外部接口的设计和界面设计等各项系统开发的前期准备材料。并将推荐阅读本文档的读者和阅读建议列举如下：
基于生产函数的中国旅游发展总量预测模 型研究 摘要:旅游发展总量指标主要包括旅游收入和旅游人次数。基于生产函数，以旅游收入和旅游人次数为因变量，以构成旅游业的支柱产业旅行社、旅游饭店、旅游交通的相关指标为自变量，采用回归方法建立了中国旅游发展总量预测模型（实际模型自变量筛选后只有旅行社一个），并对模型进行了实证分析,对模型参数的经济含义进行了解释。发现了我国当前旅游发展总量预测的唯一决定性影响因子一一旅行社数量，定量实证了我国当前旅游发展水平的低层次性、旅行社经营水平的低层次性，提出旅行社数量及其经营水平是衡量一个地区旅游发展水平高低的核心影响因子。建议国家及地方政府要转变对旅行社的偏颇认识，要把加强旅行社的管理和指导作为地方旅游经济工作的重点。 关键词:旅游发展总量;旅游收入;旅游人次;线性回归 旅游发展总量（主要包括旅游收入和旅游人次数）是衡量一个国家或地区旅游经济实力的重要指标，由于旅游业属于在联合国制定的标准产业分类中找不到的产业，因此，旅游发展总量数字的科学性总是受到业内外人士的质疑。传统的旅游发展总量预测属于需求函数预测模式[1],该模式受传统经济学的
影响，认为旅游业是提供消费品（服务）的产业, 提供消费品的产业应该选择居民收入、居民可自由支配时间等变量作为自变量[2],然后采取一定分析方法，建立旅游需求函数模型，对旅游发展总量进行定量评估。上述方法用于预测某地的出游情况（外出旅游需求）较为合适，但对预测该地的旅游发展总量却没有意义。 文章从供给导向建立生产函数模型（主要包括旅游总收入的预测模型和旅游总人次数两个模型），从而达到预测旅游发展总量的目的。 1研究的具体过程 指标的选择及数据收集 考虑到数据的可得到性和有效性,从构成旅游业的支柱产业中选取了旅行社、旅游饭店、旅游交通的相关指标，主要包括旅行社总数xl （个）、国际旅行社数x2 （个）、国内旅行社数x3（个）、旅行社职工人数x4（个）、国际旅行社职工人数x5（个）、国内旅行社职工人数x6（个）、涉外饭店总数x7（个）、旅客周转量总计x8（亿人公里）、客运量总计x9（万人）作为自变量（上述指标尽管存在相关性，由于模型采用逐步回归法，因此，不影响最终建模效果）。以旅游总人次数yl （万人）、旅游总收入y2 （亿元）为因变量。详见表
一、概述 近年来，随着现代化高新技术的发展，计算机的飞速发展，网络化时代的到来，Internet的普及，信息技术已经发展到社会的每一个角落，越来越多的企业建立了自己的WWW网站，企业通过网站可以展示产品，发布最新动态，与用户进行交流和沟通，与合作伙伴建立联系，以及开展电子商务等。其中新闻信息管理系统是构成企业网站的一个重要组成部分，它担负着双层作用，一方面可以用来动态发布有关新产品或新开发项目，另一方面又可以及时向顾客公告企业经营业绩、技术与研发进展、特别推荐或优惠的工程项目、产品和服务，从而吸引顾客，扩大顾客群。 所以我们根据当前实际情况，分析了当今乃至将来社会的信息技术的发展和走向，设计出了一套完整的、基于B/S架构的信息管理系统，本文将详细论述整个系统的各个功能。 就现在开发信息管理系统的技术来说，主要集中分为三大类：基于C/S架构的应用程序开发，结合C/S架构和Web技术的复合应用程序，基于B/S架构的Web技术。现行主流的信息管理主要是采用ASP和脚本语言技术，但是由于ASP 本身的局限性使得系统有一些不可克服的缺陷，而虽说采用JSP技术可以改善这些缺陷,但其成本费用太高,所以,本系统采取当今比较流行的https://www.doczj.com/doc/f213286758.html,+MS SQL 技术,其性价比也有了很大提高。 该系统适应了政府、企业、事业单位和个人等使用，即可以作为内部工作网，也可以作为外的网的信息发布与共享。经调研，本系统所设计的运行模式符合大众需求，同时还增加了一些辅助功能，因此，本系统的设计具有较强的条理性、适应性和实用性。 运行本系统要安装https://www.doczj.com/doc/f213286758.html,运行环境和MS SQL，若没有安装，请按顺序安装以下软件： IE6.0 sp1 中文版； MDAC2.8 中文版； .Net Framework 1.1 可再发行组件包 .Net SDK 1.1 中文正式版； .Net Framework 1.1 sp1 for win2000；
旅游市场的需求预测理论基础与模型 旅游管理11级（硕）吴鸿成学号：21120078 摘要 随着我国经济的持续高速增长和人均收入的提高，我国旅游市场呈迅速扩张态势。旅游业作为朝阳产业将对我国经济发展产生日益明显的推动作用，中国将成为世界一流旅游大国。建立科学的、可操作的旅游需求预测模型，进行准确预测是实现我国旅游业持续健康发展的基础性前提。 通过文献阅读，发现西方学者对于旅游需求预测的研究主要侧重于旅游需求模型与实证分析。我国旅游需求预测研究主要是建立在西方研究基础上的理论引介与探讨。本文基于对中西方研究差距与差异的对比分析，讨论了旅游需求预测的难点、全球及中国旅游需求预测的各种问题，并且列举了中国旅游需求影响因素的分类方法。 ［关键词］旅游需求;预测;理论基础;模型 1.背景 旅游需求预测在国家旅游发展政策制定和战略规划、旅游市场资源优化配置、旅游企业战略计划和决策制定等方面有着极为重要的作用。西方学者对于旅游需求预测的研究始于20 世纪 60 年代，在 80年代迅速发展，研究文献主要侧重于旅游需求模型与实证分析。而我国作为世界旅游大国，旅游需求预测研究从 20 世纪末才开始，正处于起步阶段，现有的文献主要是建立在西方研究基础上的理论引介与探讨，实证研究较少。中西方研究差距与差异的对比对我国旅游需求预测研究的进一步推进有着积极的意义。 2.文献综述 2.1旅游需求的影响因素 旅游需求影响因素的研究是旅游需求预测研究的核心内容之一，是国内外旅游需求预测研究中相对成熟的领域。国外在旅游需求影响因素研究方面主要运用定量方法构建模型来分
析，并已有两种普遍较为认可的分类。
基于多种预测模型的江西旅游需求的预测\ 2011年7月23日基于多种预测模型的江西旅游需求的预测 摘要 本文主要对江西省旅游需求的预测进行研究，收集近15年的相关数据，分别利用BP神经网络模型，灰色理论GM（1 1）模型，时间序列模型和多元线性
回归分析模型进行预测，并运用平均相对误差（MAPE）参数来确定这几种模型对该问题预测的精确度，进行对比分析。最后，运用关联度分析法确定各因素的影响程度。 BP神经网络模型：本模型探讨用5-14-1三层BP神经网络模型来分析和预测江西旅游量。首先将1996～2010年间的样本数据归一化处理，利用ATLAB 神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的旅游预测模型。 GM（1 1）模型：在分析灰色预测模型基本原理的基础上，利用MATLAB强大的矩阵功能，实现灰色预测GM(1,1)模型算法，并通过残差检验和关联度检验对该模型进行验证，预测江西未来五年旅游量。 多元线性回归分析模型：先将多个单因素分别与旅游量进行拟合，再将单因素确定的矩阵与旅游量通过matlab拟合，确定其为线性关系，故本问题可用回归模型预测。在得出旅游量与各因素的线性关系之后，通过各因素的值预测近20年的旅游量。 时间序列的趋势移动平均法模型：将1996~2010旅游量时间序列进行两次移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律来建立直线趋势的预测模型，从而对江西未来5年的旅游量进行预测。 预测模型比较分析：本文借助平均相对误差（MAPE）参数对以上4种预测方法的预测结果进行分析比较 ,说明BP神经网络对江西旅游量的预测更加合理可行。 预测模型BP神经网络回归分析灰色理论时间序列 MAPE 关联分析：本文收集了1996~2010年江西每年的旅游量以及5个影响因素的时间序列资料。运用关联度分析法确定各因素的影响程度，按关联度大小排序为：全国居民人均可支配收入，江西省星级酒店数量，全国居民恩格尔系数，江西省商品零售价格指数，江西省高速公路里程。 关键词：旅游预测BP神经网络灰色理论GM（1，1）多元线性回归分析时间序列关联度分析
3。马尔可夫决策过程模型 本节介绍了MDP模型来确定相互制约的服务商到客户系统调度策略,分配区分服务器优先级的客户。医药科学的 MDP模型作为一个线性规划模型,以至于考虑与约束不可以添加扩展马尔可夫状态空间,从而允许有效的线性规划算法标识最佳相互制约政策。消费者要求达到的服务(病人),都有一个关联的位置和分为高优先级(H)或低优先级(L)。服务器救护车所分化他们的答复和服务时间。我们可以捕捉时间从一个服务器是派去当它到达现场,捕捉的总时间和服务时间为客户服务,包括响应客户时间,对待客户现场,运输一个客户去医院,并返回到服务。目标是确定哪些服务器调度到达客户最大化平均水平.总奖励每阶段给予最低标准股本。回复一个电话的奖励是解释作为高优先级客户的可能性是对一个固定的时间内一个RTT目标函数已经成为最好的效率的性能的措施，在EMS系统(McLay和马约加2010)。在模型中,客户根据到达泊松过程的速度。当一个客户到达时,其位置和优先级评估,和一家派往它可用的服务器。的模型使得几个假设: 1.如果客户和服务器可用,到达服务器必须派遣。 2。只有服务器-服务器位于他们家庭基站可以被派往客户。3。一个服务器分配给每个客户。 4。然后服务器返回本站服务客户。 5。服务时间不依赖于客户优先权和指数分布。 6。有一个零长度队列为客户。
我们将讨论如何修改模型 电梯的假设和假设一个强大的影响产生的政策。需要服务器被派往客户如果服务器是可用非理想的政策合理,因为这里的模型是出于EMS体系中,为所有客户提供服务是一个主要的公共服务系统的目标。此外,由于担忧的责任,而不是保留是一种能力,嵌入在EMS调度和政策实践,约束的服务提供者。为了简单起见,所有服务器维修后返回本国驻地客户,当他们说为其他客户服务可用,服务器不能动态改航。在实践中,服务器可以从以外的地点派遣他们家电台,当服务器完整的服务。以允许救护车被派遣本国驻地以外的位置,可以扩大到包括状态空间辅助服务器的位置相对应服务器完成服务(见§3.1的讨论状态空间)。同样地,可以将状态空间扩大到包括辅助客户地点,对应一个服务器是谁前往客户允许服务器动态改航,直到它到达服务客户和位置,相对应的服务器正在接近尾声与另一个客户的服务。关于第五假设,尽管它将琐碎包含服务时间依赖于客户优先级,指数提升,因为我们假设是更难了必须扩大状态方程考虑non-Markov模型。我们承认这是一个强烈的假设。 队列长度为零的假设需要更深一层的讨论。请注意,客户只是失去当所有的服务器很忙,因此每种类型的客户丢失的速度相同进入系统。从温顺的角度看来,顾客队列的状态模型变得难以管理和调度,政策可能取决于客户的设置队列中。我们认为,长度为零的假设
杭州市旅游需求的预测预报 摘要 本文研究了杭州市入境旅游人数的预测问题。作为国际风景旅游型城市之一，在下一个五年计划到来之际，对杭州未来旅游人数进行预测是很有意义的。本文从环境、经济状况，交通、人口等因素出发，以时间序列模型，多元线性回归模型，灰色系统等三类模型入手，建立旅游需求的预测数学模型，并对其进行了预测的检验和模型的比较。 根据相关数据，我们首先以最简单的时间序列模型分别用一次、二次、三次、四次指数对往年数据进行拟合，发现二、三、四次指数拟合效果较好，并且拟合效果接近，为了表达式的简洁，我们选择二次指数作为预测模型对未来两年的旅游人数进行预测。在模型二中，为了改进时间模型的滞后性，得到更精确的结果，将影响旅游人数的各个因素（包括经济实力，人口，环境以及交通状况）进行了多元线性回归，对实际值和预测值比较得出只有3.19%的较精准的相对误差率，并得出影响杭州旅游人数的主要因素在于人口、经济实力以及交通的结论。进一步，考虑到时间模型在时间趋于无穷大时人数也趋与无穷大，显然不符合实际。所以基于杭州市旅游人数不会发生巨大变化的假设，利用逐年的历史数据，用灰色模型理论预测其发展情况，根据灰色模型中对参数a的要求，得到的结果满足中长期预测。另外，根据预测模型利用后验差法进行了检验，误差只有4.42%,综上，我们用灰色模型对未来十年进行预测预报。但在检验中我们发现，2010 年出现了7.84%的较大误差，这应该是和2010年在上海举办的世博会有关。考虑到2011年杭州将举行全国第八届残疾人运动会，以及杭州市政府在“十二五”规划下对旅游业的高度重视，我们认为2010年将是杭州旅游业的一个转折点，未来杭州市旅游人数将持续强劲增长，所以我们没有剔除2010的数据。 最后，我们对模型对比分析了优缺点，同时进行了简单的推广。并根据预测结果对提升杭州旅游收益提供了相关意见。 关键字：旅游需求预测、时间序列模型、多元回归模型、灰色模型，政策 建议。 一．问题重述与分析 1.1 问题重述 本文以杭州市为例根据能够查到的关于旅游需求的预测预报资料，并结合了解到的相关数据，分析旅游资源、环境、交通和经济状况等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测预报的数学模型。利用了国内外已有的与旅游需求预测预报相关的数学建模资料和方法，做出合理、正确的预测预报。为了能够用数学建模的方法对旅游需求进行预测预报，必须做好相关准备工作（包括有关