線性趨勢模型分析方法的特點

① 線性規劃法的特點是什麼

此法的特點是：（1）目標只有1個：最大利潤、最多產量或最高效率等，即求取最大值；最低成本或最少耗費等，即求取最小值。（2）至少存在兩個變數：產品品種或各種生產設備能力等。（3）約束條件多項：決策期內可用的總工時、總機器台時和可銷售的各產品總量等。

② 什麼是線性趨勢分析法

①趨勢預測法是根據市場過去的變化趨勢預測未來的發展,它的前提是假定事物的過去會同樣延續到未來.事物的現實是歷史發展的結果,而事物的未來又是現實的延伸,事物的過去和未來是有聯系的.市場預測的時間序列分析法,正是根據客觀事物發展的這種連續規律性,運用過去的歷史數據,通過統計分析,進一步推測市場未來的發展趨勢.市場預測中,事物的過去會同樣延續到未來,其意思是說,市場未來不會發生突然跳躍式變化,而是漸進變化的.
趨勢預測法的哲學依據,是唯物辯證法中的基本觀點,即認為一切事物都是發展變化的,事物的發展變化在時間上具有連續性,市場現象也是這樣.市場現象過去和現在的發展變化規律和發展水平,會影響到市場現象未來的發展變化規律和規模水平；市場現象未來的變化規律和水平,是市場現象過去和現在變化規律和發展水平的結果.
需要指出,由於事物的發展不僅有連續性的特點,而且又是復雜多樣的.因此,在應用時間序列分析法進行市場預測時應注意市場現象未來發展變化規律和發展水平,不一定與其歷史和現在的發展變化規律完全一致.隨著市場現象的發展,它還會出現一些新的特點.因此,在時間序列分析預測中,決不能機械地按市場現象過去和現在的規律向外延伸.必須要研究分析市場現象變化的新特點,新表現,並且將這些新特點和新表現充分考慮在預測值內.這樣才能對市場現象做出既延續其歷史變化規律,又符合其現實表現的可靠的預測結果.
②趨勢預測法突出了時間因素在預測中的作用,暫不考慮外界具體因素的影響.時間序列在時間序列分析預測法處於核心位置,沒有時間序列,就沒有這一方法的存在.雖然,預測對象的發展變化是受很多因素影響的.但是,運用時間序列分析進行量的預測,實際上將所有的影響因素歸結到時間這一因素上,只承認所有影響因素的綜合作用,並在未來對預測對象仍然起作用,並未去分析探討預測對象和影響因素之間的因果關系.因此,為了求得能反映市場未來發展變化的精確預測值,在運用時間序列分析法進行預測時,必須將量的分析方法和質的分析方法結合起來,從質的方面充分研究各種因素與市場的關系,在充分分析研究影響市場變化的各種因素的基礎上確定預測值.
需要指出的是,趨勢預測法因突出時間序列暫不考慮外界因素影響,因而存在著預測誤差的缺陷,當遇到外界發生較大變化,往往會有較大偏差,時間序列預測法對於中短期預測的效果要比長期預測的效果好.因為客觀事物,尤其是經濟現象,在一個較長時間內發生外界因素變化的可能性加大,它們對市場經濟現象必定要產生重大影響.如果出現這種情況,進行預測時,只考慮時間因素不考慮外界因素對預測對象的影響,其預測結果就會與實際狀況嚴重不符.

③ 簡述定量構效關系方法中，線性模型和非線性模型的特點，二者誰的預測能力更好

這個還是比較好辦。可以做兩次回歸，看哪個回歸的效果好。如果線性回歸的效果好，就選擇線性模型作為研究模型，反之就選擇非線性。 當然更好的辦法是根據問題的性質來進行研究。例如，如果研究資本和勞動力對於經濟增長的貢獻，直接可以根據相關理論用非線性模型。不過這個題目也可以進一步線性化。有些非線性模型不好處理為線性的，可以用非線性回歸。 以上為不成熟的想法，希望可以供你參考！

④ 1.請你描述線性規劃問題模型標准形式有哪些特點

線性規劃的標准形式有三個特點：

a) 約束條件都是等式；

b) 等式約束的右端項為非負的常數；

c) 每個變數都要求取非負數值。

如圖所示

⑤ 線性規劃模型具有哪些特徵

線性規劃問題的形式特徵，三個要素組成：
1、變數或決策變數；
2、目標函數；
3、約束條件。
求解線性規劃問題的基本方法是單純形法，已有單純形法的標准軟體，可在電子計算機上求解約束條件和決策變數數達 10000個以上的線性規劃問題。
為了提高解題速度，又有改進單純形法、對偶單純形法、原始對偶方法、分解演算法和各種多項式時間演算法。對於只有兩個變數的簡單的線性規劃問題，也可採用圖解法求解。
這種方法僅適用於只有兩個變數的線性規劃問題。它的特點是直觀而易於理解，但實用價值不大。通過圖解法求解可以理解線性規劃的一些基本概念。



(5)線性趨勢模型分析方法的特點擴展閱讀：

線性規劃建立的數學模型具有以下特點：
1、每個模型都有若干個決策變數（x1，x2，x3……，xn），其中n為決策變數個數。決策變數的一組值表示一種方案，同時決策變數一般是非負的。
2、目標函數是決策變數的線性函數，根據具體問題可以是最大化（max）或最小化（min），二者統稱為最優化（opt）。
3、約束條件也是決策變數的線性函數。
當我們得到的數學模型的目標函數為線性函數，約束條件為線性等式或不等式時稱此數學模型為線性規劃模型。
參考資料來源：搜狗網路-線性規劃

⑥ 趨勢分析和回歸分析，線性、對數、多項式、盛冪、指數、移動平均分析有何不同

1 趨勢分析法

趨勢分析法稱之趨勢曲線分析、曲線擬合或曲線回歸，它是迄今為止研究最多，也最為流行的定量預測方法。它是根據已知的歷史資料來擬合一條曲線，使得這條曲線能反映負荷本身的增長趨勢，然後按照這個增長趨勢曲線，對要求的未來某一點估計出該時刻的負荷預測值。常用的趨勢模型有線性趨勢模型、多項式趨勢模型、線性趨勢模型、對數趨勢模型、冪函數趨勢模型、指數趨勢模型、邏輯斯蒂(logistic)模型、龔伯茨(gompertz)模型等，尋求趨勢模型的過程是比較簡單的，這種方法本身是一種確定的外推，在處理歷史資料、擬合曲線，得到模擬曲線的過程，都不考慮隨機誤差。採用趨勢分析擬合的曲線，其精確度原則上是對擬合的全區間都一致的。在很多情況下，選擇合適的趨勢曲線，確實也能給出較好的預測結果。但不同的模型給出的結果相差會很大，使用的關鍵是根據地區發展情況，選擇適當的模型。分析珠海市1995年以來的用電量歷史數據，發現具有比較明顯的二項式增長趨勢，模型曲線為y=0.229565x2-914.8523x+911472.65，利用該模型曲線得到2005年到2010年的用電量水平分別為52.78億kwh和85.08億kwh。擬合曲線如圖1所示。

2 回歸分析法

回歸分析法(又稱統計分析法)，也是目前廣泛應用的定量預測方法。其任務是確定預測值和影響因子之間的關系。電力負荷回歸分析法是通過對影響因子值(比如國民生產總值、工農業總產值、人口、氣候等)和用電的歷史資料進行統計分析，確定用電量和影響因子之間的函數關系，從而實現預測。但由於回歸分析中，選用何種因子和該因子系用何種表達式有時只是一種推測，而且影響用電因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些情況下受到限制。

對珠海市歷年用電量和國內生產總值gdp、人口popu等數據進行分析，求得回歸方程為：y=-3.9848+0.0727gdp+0.10307popu，用該模型預測2005年和2010年的用電量水平分別為47.11億kwh和70.98億kwh。

回歸分析預測方法是要通過對歷史數據的分析研究，探索經濟、社會各有關因素與電力負荷的內在聯系和發展變化規律，並根據對規劃期內本地區經濟、社會發展情況的預測來推算未來的負荷。可見該方法不僅依賴於模型的准確性，更依賴於影響因子其本身預測值的准確度。

3 指數平滑法

趨勢分析和回歸分析都是根據時間序列的實際值建立模型，再利用模型來進行預測計算的。指數平滑法是用以往的歷史數據的指數加權組合，來直接預報時間序列的將來值。

圖1 擬合曲線圖

其中衰減因子0<α<1，體現"重近輕遠"，即近期數據對預測影響大，遠期數據影響小的基本原則。α越大時，由近期到遠期數據的加權系數由大變小就越快，是強調新近數據的作用。例如當α=0.9時，各加權系數分別為0.9，0.09，0.009等。在極端情形下，α=1，則以往數據對預報沒有任何影響。

對於電力系統負荷預測，重要的是曲線越接近目前時刻，就應當越准確，而對於過去很久的數據，不必要作很精確的擬合。類似慣性作用。

從對珠海市的實例計算可以看出，預測效果比較好。實例計算表明該方法能較好地模擬珠海市的實際並進行預測。但其不宜用於過長時期的預測。

4 單耗法

單耗法是根據第一、二、三產業每單位用電量創造的經濟價值，從預測經濟指標推算用電需求量，加上居民生活用電量，構成全社會用電量。預測時，通過對過去的單位產值耗電量進行統計分析，並結合產業結構調整，找出一定的規律，預測規劃期的一、二、三產業的綜合單耗，然後按國民經濟和社會發展規劃的指標，按單耗進行預測。

單耗法需要做大量細致的統計、分析工作，近期預測效果較佳。但在市場經濟條件下，未來的產業單耗和經濟發展指標都具有不確定性，對於中遠期預測的准確性難以確定。

5 灰色模型法

灰色系統理論是反模糊控制的觀點和方法延伸到復雜的大系統中，將自動控制與運籌學的數學方法相結合，研究廣泛存在於客觀世界中具有灰色性的問題。有部分信息已知和未知的系統稱為灰色系統。

利用一階灰色模型對珠海市全社會用電量進行了預測分析。2005年全社會用電量預測其結果應該是令人滿意的。通過對原始數據的不同處理方法形成6種方案，預測2005年全社會用電量為50億kwh左右，與其它常用方法預測的結果相當接近。這6種方案中除方案3檢驗為不合格外，其餘全為優。但使用長數據列得到的結果與其它相比，並不佔優，數據列過長，系統受干擾的成分多，不穩定因素大，反而易使模型精度降低，降低預測結果的可信度。

6 負荷密度法

負荷密度一般以kw/km2表示。不同地區、不同功能的區域，負荷密度是不同的。利用負荷密度法，一般要將預測區域分成若干功能區,如商業區、工業區、居住區、文教區等，然後根據區域的經濟發展規劃、人口規劃、居民收入水平增長情況等，參照本地區或國內外類似地區的用電水平，選擇一個合適的負荷密度指標，推算功能區和整個預測區的用電負荷。計算公式是a=sd，其中s是土地面積，d是用電密度。該方法主要適用於土地規劃比較明確的城市區域，我們在做珠海市城區配電網路規劃預測負荷時用了該方法。

7 彈性系數法

電力彈性系數是反映電力消費的年平均增長率和國民經濟的年平均增長率之間的關系的宏觀指標。電力彈性系數可以用下面的公式來表示：

e=ky/kx

式中 e-為電力彈性系數

ky-為電力消費年平均增長率

kx-為國民經濟年平均增長率

在市場經濟條件下，電力彈性系數已經變得捉摸不定，並且隨著科學技術的迅猛發展，節電技術和電力需求側管理，電力與經濟的關系急劇變化，電力需求與經濟發展的變化步伐嚴重失調，使得彈性系數難以捉摸，使用彈性系數法預測電力需求難以得到滿意的效果，應逐步淡化。

8 分析與比較

(1)從適用條件看，回歸分析和趨勢分析致力於統計規律的研究與描述，適用於大樣本，且過去、現在和未來發展模式一致的預測；指數平滑法是利用慣性原理對增長趨勢外推，實現"重近輕遠"的預測原則；產值單耗法一般根據歷史統計數據，在分析影響產值單耗的諸因素的變化趨勢基礎上確定單耗指標，然後依據國民經濟和社會發展規劃指標預測電力需求；灰色模型法是通過對原始數據的整理來尋求規律，它適用於貧信息條件下的分析和預測。

(2)從採用的數據形式看，灰色系統理論是採用生成數序列建模。回歸分析法、趨勢分析法均是採用原始數據建模。而指數平滑法是通過對原始數據進行指數加權組合直接預測未來值。

(3)從計算復雜程度看，相對簡單的是回歸分析法和趨勢分析法。

(4)從適用的時間分類看，單耗法、指數平滑法、灰色模型法較適宜近期預測。對中、長期預測，回歸法、趨勢分析法、改進型灰色模型較為合適。

⑦ 線性趨勢模型是什麼

餓，樓主，那個叫本底趨勢線模型吧，是用來預測在沒有發生較大突發事件的情況下一組時間序列下的相關數據，比如連續幾個月的旅遊人數等等，然後再與實際值進行比較，得到一個影響值，你可以去查一查李根年教授的論文，他好像這方面論文比較多……。

⑧ 多元線性回歸分析的優缺點

一、多元線性回歸分析的優點：

1、在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變數，就稱為多元回歸。事實上，一種現象常常是與多個因素相聯系的，由多個自變數的最優組合共同來預測或估計因變數，比只用一個自變數進行預測或估計更有效，更符合實際。因此多元線性回歸比一元線性回歸的實用意義更大。

2、在多元線性回歸分析是多元回歸分析中最基礎、最簡單的一種。

3、運用回歸模型，只要採用的模型和數據相同，通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果。

二、多元線性回歸分析的缺點

有時候在回歸分析中，選用何種因子和該因子採用何種表達 式只是一種推測，這影響了用電因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些 情況下受到限制。

多元線性回歸的基本原理和基本計算過程與一元線性回歸相同，但由於自變數個數多，計算相當麻煩，一般在實際中應用時都要藉助統計軟體。這里只介紹多元線性回歸的一些基本問題。

(8)線性趨勢模型分析方法的特點擴展閱讀

社會經濟現象的變化往往受到多個因素的影響，因此，一般要進行多元回歸分析，我們把包括兩個或兩個以上自變數的回歸稱為多元線性回歸 。

多元線性回歸與一元線性回歸類似，可以用最小二乘法估計模型參數，也需對模型及模型參數進行統計檢驗 。

選擇合適的自變數是正確進行多元回歸預測的前提之一，多元回歸模型自變數的選擇可以利用變數之間的相關矩陣來解決。

Matlab、spss、SAS等軟體都是進行多元線性回歸的常用軟體。

⑨ 線性規劃模型的優點和缺點有哪些

優點：有統一演算法，任何線性規劃問題都能求解，解決多變數最優決策的方法。

缺點：對於數據的准確性要求高，只能對線性的問題進行規劃約束，而且計算量大，有由線性規劃演變的非線性規劃法等等後續的方法彌補，但是計算量增加許多。

線性規劃是決策系統的靜態最優化數學規劃方法之一.它作為經營管理決策中的數學手段,在現代決策中的應用是非常廣泛的,它可以用來解決科學研究、工程設計、生產安排、軍事指揮、經濟規劃。

(9)線性趨勢模型分析方法的特點擴展閱讀：

1、每個模型都有若干個決策變數（x1，x2，x3……，xn），其中n為決策變數個數。決策變數的一組值表示一種方案，同時決策變數一般是非負的。

2、目標函數是決策變數的線性函數，根據具體問題可以是最大化（max）或最小化（min），二者統稱為最優化（opt）。

3、約束條件也是決策變數的線性函數。當得到的數學模型的目標函數為線性函數，約束條件為線性等式或不等式時稱此數學模型為線性規劃模型。

⑩ 趨勢外推法的假設線性趨勢模型和一元回歸模型有何區別

匯總趨勢外推中的常見的曲線模型，建議採用增長特徵法選擇最優的曲線模型，最好採用最小二乘法或者三和法識別參數，建立模型，外推預測。