内容介绍

《价格预测方法与案例分析》从价格监测预测工作实际需要出发，详细介绍了主要数量模型预测方法在价格预测中的应用，并且通过通俗、活泼的案例分析，让读者迅速了解、熟悉数量方法，选取合适的数量模型来预测价格走势，这对于价格监测系统工作人员做好本职工作很有帮助，对于从事价格形势分析的其他研究人员也会有所启发。我相信，随着《价格预测方法与案例分析》的编撰出版，结合全国价格监测系统开展的有关培训，一定会推动我国价格系统预测预警能力再上一个新的台阶。

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现有的空间负荷预测方法有几十种之多，若按照预测原理来分类，可分为用地仿真类空间负荷预测方法、负荷密度指标法、多元变量法及趋势类空间负荷预测方法;若根据预测过程是否可以写出解析表达式，可分为解析类预测方法和非解析类预测方法;若从确定元胞负荷与总量负荷的先后顺序来说，可分为自上而下的预测方法和自下而上的预测方法。具体分类情况如下：

（1）用地仿真类预测法：基于模糊逻辑技术的用地仿真法、基于粗糙集理论的用地仿真法、基于元胞自动机的用地仿真法、基于蚁群算法的用地仿真法基于负荷细分与SVM技术的用地仿真法、基于系统动力学与运输模型的用地仿真法、非均匀区域法、考虑不确定性因素的用地仿真法。

（2）负荷密度指标法：

传统方法：直观预测法(涂色法)、分类负荷平均密度指标法

智能算法：基于双层贝叶斯模型的负荷密度指标法、基于模糊理论的负荷密度指标法、基于AHP和TOPSIS的负荷密度指标法、基于ANFIS的负荷密度指标法、基于LS-S VM的负荷密度指标法。

发展曲线：基于VAI的负荷密度指标法、基于饱和密度与相对系数的负荷密度指标法、计及元胞属性及发展时序的负荷密度指标法。

（3）多元变量预测法：基于经济计量模型的方法

（4）趋势类预测法：

措施：元胞负荷转移招合法、负荷规律性分析、空区推论(或模板法)、 元胞负荷聚类分析。

外推算法：回归分析法、指数平滑法、增长速度法、生长曲线法、灰色理论法、马尔可夫法、灰色马尔可夫法。

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