在大數據時代的背景下,商業(yè)模式的發(fā)展出現了重大改變,許多新興企業(yè)伴隨著新的商業(yè)模式應運而生,其中的多數又很快破產或在長期競爭中倒閉,因此如何快速準確地預測未來一個新興企業(yè)或產品的趨勢具有重要意義。本文中我們試著去證明Lotka-Volterra(LV)模型在預測銷售或者消費群體方面的表現要優(yōu)于大部分模型。而這些新興企業(yè)的一個共同特點是嚴重依賴互聯網,所以我們從最方便獲得和分析且數據量小的中國網民的數量入手,來為大數據時代電子商務提供一定的研究基礎和較合適的研究思路。而網民數量的增長趨勢可以用擴散模型來描述,因此找到一個能夠最準確描述中國網民數量增長趨勢的擴散模型非常重要。本文中,我們分別講述了四種常見的擴散模型及其參數估計方法,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年的中國網民數量的數據對模型進行擬合,利用擬合優(yōu)度R2和預測精確度(即平均絕對百分誤差(MAPE),平均絕對誤差(MAE)和均方根誤差(RMSE))分析了模型的擬合效果,然后計算2015年-2017年的預測值,利用MAPE比較四種模型的預測效果。通過分析結...

【文章頁數】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?２００７年－２０１７年中國網民數量及互聯網普及率??

１．１研究背景及意義??２０１７年，在黨的十九大報告中習近平總書記重點強調了互聯網的重要性。??近年來，在以習近平總書記為核心的黨中央的堅強領導下，我國快速穩(wěn)步實施互??聯網強國戰(zhàn)略，加快了互聯網基礎設施的建設，不斷增強國家的自主創(chuàng)新能力，??大力發(fā)展信息經濟，互聯網發(fā)展空間逐漸....

圖２．２種群增長限度與種群密度關系??

圖２．２種群增長限度與種群密度關系??低（＃＜＜〇）時，種群增長率最大且等于參數ｒ�？梢越忉尀閮壬鲩L率。種群增長率隨?時下降到０。參數火是種群增長的上限，且釋為資源的數量可以用這些資源支持的生物體過欠，那么種群增長率變?yōu)樨摂登曳N群數量下以用如下微分方程式來描述，即??ｄＮ?（?....

圖２．３模型的三種可能情況??

??如圖２．３所示，該模型的結果有三種可能情況，如下??（１）

圖２．７競爭模型四種競爭結果??２．４．３?Ｌｏｔｋａ－Ｖｏｌｔｅｒｒａ模型的參數估計方法??

?第２章論文研究模型???根據Ｃｒａｍｅｒ法則，有＆－％－？＆＝０，從而兩物種的??競爭結果有四種類型，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：3910133