在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下,商業(yè)模式的發(fā)展出現(xiàn)了重大改變,許多新興企業(yè)伴隨著新的商業(yè)模式應(yīng)運(yùn)而生,其中的多數(shù)又很快破產(chǎn)或在長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)中倒閉,因此如何快速準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)一個(gè)新興企業(yè)或產(chǎn)品的趨勢(shì)具有重要意義。本文中我們?cè)囍プC明Lotka-Volterra(LV)模型在預(yù)測(cè)銷售或者消費(fèi)群體方面的表現(xiàn)要優(yōu)于大部分模型。而這些新興企業(yè)的一個(gè)共同特點(diǎn)是嚴(yán)重依賴互聯(lián)網(wǎng),所以我們從最方便獲得和分析且數(shù)據(jù)量小的中國(guó)網(wǎng)民的數(shù)量入手,來(lái)為大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)提供一定的研究基礎(chǔ)和較合適的研究思路。而網(wǎng)民數(shù)量的增長(zhǎng)趨勢(shì)可以用擴(kuò)散模型來(lái)描述,因此找到一個(gè)能夠最準(zhǔn)確描述中國(guó)網(wǎng)民數(shù)量增長(zhǎng)趨勢(shì)的擴(kuò)散模型非常重要。本文中,我們分別講述了四種常見(jiàn)的擴(kuò)散模型及其參數(shù)估計(jì)方法,即Gompertz模型,Logistic模型,Bass模型和LV模型。并且利用這四種模型及2007-2014年的中國(guó)網(wǎng)民數(shù)量的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行擬合,利用擬合優(yōu)度R2和預(yù)測(cè)精確度(即平均絕對(duì)百分誤差(MAPE),平均絕對(duì)誤差(MAE)和均方根誤差(RMSE))分析了模型的擬合效果,然后計(jì)算2015年-2017年的預(yù)測(cè)值,利用MAPE比較四種模型的預(yù)測(cè)效果。通過(guò)分析結(jié)...

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?２００７年－２０１７年中國(guó)網(wǎng)民數(shù)量及互聯(lián)網(wǎng)普及率??

１．１研究背景及意義??２０１７年，在黨的十九大報(bào)告中習(xí)近平總書(shū)記重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了互聯(lián)網(wǎng)的重要性。??近年來(lái)，在以習(xí)近平總書(shū)記為核心的黨中央的堅(jiān)強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)下，我國(guó)快速穩(wěn)步實(shí)施互??聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，加快了互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，不斷增強(qiáng)國(guó)家的自主創(chuàng)新能力，??大力發(fā)展信息經(jīng)濟(jì)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展空間逐漸....

圖２．２種群增長(zhǎng)限度與種群密度關(guān)系??

圖２．２種群增長(zhǎng)限度與種群密度關(guān)系??低（＃＜＜〇）時(shí)，種群增長(zhǎng)率最大且等于參數(shù)ｒ�？梢越忉尀閮�(nèi)生增長(zhǎng)率。種群增長(zhǎng)率隨?時(shí)下降到０。參數(shù)火是種群增長(zhǎng)的上限，且釋為資源的數(shù)量可以用這些資源支持的生物體過(guò)欠，那么種群增長(zhǎng)率變?yōu)樨?fù)數(shù)且種群數(shù)量下以用如下微分方程式來(lái)描述，即??ｄＮ?（?....

圖２．３模型的三種可能情況??

??如圖２．３所示，該模型的結(jié)果有三種可能情況，如下??（１）

圖２．７競(jìng)爭(zhēng)模型四種競(jìng)爭(zhēng)結(jié)果??２．４．３?Ｌｏｔｋａ－Ｖｏｌｔｅｒｒａ模型的參數(shù)估計(jì)方法??

?第２章論文研究模型???根據(jù)Ｃｒａｍｅｒ法則，有＆－％－？＆＝０，從而兩物種的??競(jìng)爭(zhēng)結(jié)果有四種類型，即??（１）?％取勝。尤ｐＡ／／？，＆／？＞尤２，?／＾＞？欠２。如圖?２．７??（ａ）所示。??（２）７＾取勝。尤２／／０＞尤１，尤２＞０／：１；尤２＞／：１／？，《尺２＞尺....

本文編號(hào)：3910133