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基于Bass模型的两种参数估算算法比较研究
被引:16
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
杨敬辉
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
武春友
机构
:
[1]
大连理工大学管理学院
来源
:
数量经济技术经济研究
|
2005年
/ 12期
关键词
:
产品扩散;
Bass模型;
非线性最小二乘法;
遗传算法;
移动用户;
D O I
:
10.13653/j.cnki.jqte.2005.12.014
中图分类号
:
F224 [经济数学方法];
学科分类号
:
0701 ;
070104 ;
摘要
:
本文介绍了新产品扩散Bass模型及模型参数估算方法,比较了这些参数估计方法的利弊,并就中国移动用户发展情况,分别采用非线性最小二乘法和遗传算法建立扩散模型,分析和比较了两种方法的结果,得出遗传算法比非线性最小二乘法更适合于Bass模型参数估计,特别是对构建处于成长期的产品扩散模型,遗传算法可以以较少的已知数据(至少4~5个以上的数据点),得出令人满意的结果,而采用非线性最小二乘法必须已知销售峰值的数据后,才能得到较好的拟合效果。
引用
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页码:125 / 132
页数:8
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荣国辉
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技术创新扩散与新产品营销[M]. - 中国发展出版社 , 盛亚著, 2002
[3]
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