基于matlab的回归分析模型在经济预测分析中的应用new

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1、2008年3月中国管理信息化Mar.,2008第11卷第5期ChinaManagementInformationizationVol.11,No.5基于MATLAB的回归分析模型在经济预测分析中的应用刘勇,白林(成都理工大学信息管理学院,成都610059)[摘要]经济预测是企业决策的前提与基础,MATLAB具有强大的数据处理和分析功能,可以方便、快捷、准确、直观地进行回归数学建模和预测分析。本文通过案例分析,运用MATLAB统计工具箱中提供的命令regress建立回归分析数学模型,并进行回归预测分析,取得很好的效果。[关键词]MATLAB;经济

2、预测;回归分析[中图分类号]F270.7[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2008)05-0069-03一、引言预测分析是决策的前提与基础。预测分析的方法种类繁现代企业经营管理离不开决策,决策的正确与否关系多,随分析对象和预测期限不同而有差异,但基本方法可到企业的生存与发展。而正确的决策要依据正确的预测,分为定量预测分析法和定性预测分析法。定量预测分析法是指运用数学模型预测未来的方法。回归分析法是根据事[收稿日期]2007-08-13物的因果关系对变量的预测方法,它是定量预测方法的一[作者简介]刘勇(1975-),男,四川绵竹人,

3、成都理工大学信息管理学院管理综合实验室副主任,实验师,主要从事电子商务、ERP实种。因果关系普遍存在,比如,产量对生产成本的影响预践教学与研究。测、销量的预测、资金需要量的预测和财政收入的预测等,!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!步骤1:根据输入节点A0和An的经纬度坐标,通过四、结束语GIS引擎进行直线分割,将直线段A1An等分为n段。设等本文在传统

4、Dijkstra算法的基础上,在方向优先等改分点依次是a1,a2,⋯,an-1。进算法的启发下,提出了基于GIS的大规模最短路径近似步骤2:对ai(i=1,2,n-1),在拓扑网络数据库中选择最算法,以适应物流配送路径实时优化的需要。该算法体现近的节点,设为Ai。以下思想和特性:(1)大规模的拓扑网络通过节点之间的步骤3:对(Ai,Ai+1)(i=0,2,n-1),在其外接圆包围的节直线分割,每次计算的拓扑网络规模被显著减少;(2)分割点集合内应用Dijkstra算法求最短路径,设为Li。将拓扑网络规模对最短路径计算性能的影响降低到足够(Ai,

5、Ai+1)的外接圆定义为:圆心C=(Ai+Ai+1)/2,即Ai和低的程度;(3)Dijkstra算法之外的计算可以通过现有的Ai+1的中点;半径r=mAiAi+1,其中m为使得最短路径存GIS引擎(如Mapinfo,ArcGIS等)实现。算法分析表明该方在的最小正整数。外接圆以及外接圆内节点的计算通过法能够降低大规模最短路径计算的复杂性,使得最短路径GIS引擎可以实现。的实时计算成为可能。步骤4:拼接Li(i=0,2,n-1),作为A0和An之间的最短路径L。主要参考文献显然,n和外接圆半径r的选择直接影响每次应用Di-jkstra算法求最短

6、路径的复杂度。当n=1,r=+∞时,即等价[1]李军,郭耀煌.物流配送车辆优化调度理论与方法[M].北京:中于原Dijkstra算法。虽然本文采用外接圆,但理论上可以采国物资出版社,2001.用其他形式的外接形,只要包围两个端点,并以大概率保[2]严蔚敏,吴伟民.数据结构(C语言版)[M].北京:清华大学出版证两个端点之间最短路径历经的节点都在其范围内。虽社,1997.然,本文算法也使用了直线化和方向的概念,但明显不同[3]王开义,赵春江,胥桂仙等.GIS领域最短路径搜索问题的一种高效于文献[3]和[4]提出的算法:(1)每次计算的拓扑网络规模

7、实现[J].中国图像图形学报:A版,2003,8(8):951-956.本身显著减少;(2)对拓扑网络的直线分割利于并行快速[4]张连蓬,刘国林,江涛,等.GIS路径寻优的方向优先搜索法[J].实现最短路径;(3)平面图和GIS的功能得到充分体现。测绘通报,2003,(12):47-49./CHINAMANAGEMENTINFORMATIONIZATIONCHINAMANAGEMENTINFORMATIONIZATION/69企业管理信息化都可以运用回归分析法建立数学模型,进行预测分析。但统计量F对应的概率p=0.023329564442655

8、。在实际工作中,由于数据量大、涉及的因素多以及计算的Step2确定模型。复杂性,给手工建立数学模型和进行预测分析造成了很大Y=4319.4520547

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