[1] 张熙凤,曹飞.中国城市建设用地需求预测的比较与应用[J].西安石油大学学报,2013,5(7):7-13. [2] 傅守强,汪莹.基于市场的中长期电力消费需求预测[J].电网与清洁能源,2015,31(7):75-80. [3] 朱发根. 基于改进X-12-ARIMA的电煤需求预测模型与实证研究[J].中国电力,2014,47(2):140-145. [4] 谢建中,杨育.基于改进BASS模型的短生命周期产品需求预测模型[J].计算机集成制造系统,2015,21(1):48-56. [5] 江登英,张骁腾.高等教育投资需求预测模型构建与统计检验[J].统计与决策,2016(11):38-41. [6] 吕涛,张美珍,雷强.基于系统动力学的印度能源及煤炭需求情景预测[J].资源科学,2015,37(6):1119-1206. [7] 徐琪,刘峥.基于SVM的短生命周期产品供应链双渠道需求预测模型[J].系统管理学报,2014,23(2):254-262. [8] 黄金碧,冯长春.基于DEA模型优化的城镇建设用地需求预测研究[J].城市发展研究,2013,20(11):75-80. [9] 陈卫东,朱红杰.基于粒子群优化算法的中国能源需求预测[J].中国人口.资源与环境,2013,23(3):39-43. [10] 贾鹏,刘瑞菊,孙瑞萍,等.基于BP神经网络的游轮旅游需求预测[J].科研管理,2013,34(6):78-83. [11] BATES J M,GRANGER C W.The combinnation of forecasts[J].Journal of Operational Research Society,1996,20(4):1114-1118. [12] 汪同三,张涛.组合预测:理论、方法及应用[M].北京:社会科学文献出版社,2008. [13] 胡彦,李秀美,陈华友.基于LOWA算子的税收组合预测模型[J].统计与决策,2009(10):43-48. [14] 周礼刚,陈华友,等.基于Tbeil不等系数的LOWA算子组合预测模型[J].安徽大学学报,2010(1):73-77. [15] 李晓利,王泽江.基于改进的灰色神经网络煤炭物流需求预测模型[J].统计与决策,2015(18):82-85. [16] 黄勤,赵海茹,陈玲.基于改进PSO的组合预测模型研究[J].计算机工程与应用,2015,51(14):258-263. [17] 彭新育,王桂敏.基于改进的PSO-GA混合算法的中国能源需求预测[J].科技管理研究,2014(17):211-215. [18] 王坚. 基于改进组合神经网络的水资源预测研究[J].计算机科学,2016,43(6A):516-518. [19] 孙志刚. 蚁群优化支持向量机的物流需求预测[J].计算机系统应用,2013,22(5):107-110. [20] 梁昌勇,马银超,陈荣,等.基于SVR-ARMA组合模型的日旅游需求预测模型[J].管理工程学报,2015,29(1):122-127. [21] 李健,虞亚平.基于误差校正的二次非线性能源需求预测[J].干旱区资源与环境,2016,30(11):13-18. [22] 张国玲,徐学红.一种基于ARIMA-BPNN的物流需求预测模型[J].控制工程,2017,24(5):958-962. [23] 周宾. 陕西果品现代冷链物流需求的SD分析与对策[J].安徽农业科学,2012,40(21):11056-11058. [24] 兰洪杰,汝宜红.2008北京奥运食品冷链物流需求预测分析[J].中国流通经济,2008(2):19-22. |