关键词：灰色预测 电力市场营销管理 GM（1，1）模型
1 概述
随着市场竞争的日趋激烈，企业在市场营销管理决策中面临越来越多的挑战，市场预测已成为企业在市场营销管理中的关键一环。所谓市场预测是指企业在通过市场调查获得一定资料的基础上，针对企业的实际需要以及相关的现实环境因素，运用已有的知识、经验和科学方法，对企业和市场未来发展变化的趋势作出适当的分析与判断，为企业营销活动等提供可靠依据的一种活动[1]。
由于市场环境的不断变化，如果还是习惯性地沿用传统的模式、过去的参数，难免会导致预测的偏差。现在，人们利用灰色系统理论来进行市场预测，从而提高了市场营销管理的科学水平，减少了市场营销决策的盲目性，降低市场营销决策可能遇到的风险，使决策目标得以顺利实现。
灰色系统理论是结合数学方法发展出的一套解决信息不完全系统（灰色系统）的理论和方法。用灰色系统理论研究社会经济系统的意义在于把问题具体化、量化，从变化规律不明显的情况中找出规律，然后去分析事物的变化和发展[2]。近年来灰色系统理论在管理预测中的地位越来越引起国内外学者和科技人员的重视。基于GM（1，1）模型的预测称为灰色预测，灰色预测是灰色系统理论的重要组成部分，它利用连续的灰色微分方程模型，根据历史数据和现在的市场信息，模拟出未来发展趋势，可对系统的发展变化进行观察分析并作出预测。从而为企业制定科学、有效的营销管理方案提供了可靠的决策依据。
2 GM（1，1）灰色预测模型
GM（1，1）模型是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型，是GM（1，1）模型的特例，是最常用最有效的一种灰色模型。建立GM（1，1）模型只需要一个数列x（0）。
3 算例分析
表1为某市2001-2008年电网年度售电量（见表1），采用灰色GM（1，1）模型对该市2009-2011年的售电量进行预测，并将预测结果与实际值对比。
应用灰色预测模型对2009-2011年各年度的售电量进行预测，并与实际的售电量进行比较，所得误差分析见表2。
由上表可见，利用灰色预测模型进行售电量预测能取得比较高的精度，是一种行之有效的预测技术方法。
4 结论
利用灰色预测模型进行售电量预测能取得比较高的精度，是一种行之有效的预测技术方法。运用同样的方法可以对市场营销管理活动中的其他方面进行预测分析，有利于为企业制定科学、有效的营销管理方案提供了可靠的决策依据。根据售电量的历史数据预测了2009-2011年的售电量，并与实际售电量进行比较，可知灰色预测模型对售电量的预测精度逐年递减。因此，灰色预测模型也存在局限性：一是当数据离散程度越大，即灰度越大，则预测精度越差。二是不太适合长期后推若干年的预测，只是短期预测的精度高，即仅仅是最近的一、两个预测数据有实际意义和高精度。
参考文献：
[1]吴健安.市场营销学教程（第三版），高等教育出版社，2007.
关键词：CBM；车辆；维修
中图分类号：U472文献标识码：A
CBM是随着状态监控和故障诊断技术的不断发展而逐步出现的，通过内置传感器或便携式外部检测设备进行测试，获取装备运行的特征量信息，借助各种智能推理算法（如物理模型、神经网络、数据融合、模糊逻辑、专家系统等）实时评估装备的技术状态，在装备故障发生前对其剩余寿命进行预测，并根据各种可利用的资源信息结合不同的决策目标实施决策的维修过程。
在CBM理论研究方面，主要是以状态监测和故障诊断为主，对维修决策研究不够。特别是对状态模型、维修决策模型的建立、求解以及应用都缺乏深入系统的研究。但仍然取得了一些成绩，如唐红芳对汽轮机转子和汽缸的二维模型进行了分析，建立了有限元模型，并采用C++语言编制了汽轮机以及缸体的温度场实时在线监测程序[1]；张秀斌、王广伟等应用比例风险模型（PHM）建立系统运行状态与故障率之间的关系，并给出了维修状态阈值[2]；袁志坚提出了一种电力变压器状态维修策略的模糊多属性群决策方法，并通过某一变压器状态维修方案的决策过程，采用折衷型群决策方法具体探讨了模糊多属性群决策方法在变压器状态维修决策中的应用[3]；董玉亮提出了多状态特征参数变权模糊综合状态评价方法，利用设备的监测诊断、维修历史数据等信息，使状态评价的结果更贴近设备的实际运行状态，并利用这些结果建立了维修任务决策及优化模型[4]；吕文元、杨远涛等利用滤波理论建立设备预测维修的优化模型[5]；北京航空航天大学曾声奎结合故障预测与健康管理（PHM）的技术发展过程，阐述了PHM的应用价值[6]；邱立鹏在其硕士论文中阐述了基于各种指标的预测分析技术，并使用C++开发了一套完整的基于Microsoft Window9x对设备剩余寿命进行分析和预测的软件[7]。
1先进传感器技术
精确、及时、高效的数据是应用CBM的基础，而传感器作为获取装备状态数据的一种有效工具，在CBM系统中具有重要的作用。传感器技术作为一门专项技术，是以传感器为核心，涉及测量技术、功能材料、微电子技术、精密与微细加工技术、信息处理技术和计算机技术等相互融合的技术密集型综合技术，其发展趋势主要体现在：发现新效应，开发新材料、新功能；向多功能集成化和微型化发展；传感器的数字化、智能化和网络化发展趋势日益明显。
目前有很多先进的传感器技术被应用于CBM系统中，如光纤传感器、压电传感器、碳纳米管、微电子机械系统等，这些新型的传感器具有精度高、使用范围广、工作温度范围大、智能化程度高等特点。在CBM系统中应用传感器主要涉及两个问题：
1.1传感器的选择
传感器的选择是获取装备状态数据的首要环节，这是因为传感器一旦确定，与之相匹配的数据处理、故障诊断及其相关仪器设备也就确定。因此测试结果的好坏，在很大程度上取决于传感器的选取是否恰当。传感器选择的一般步骤如图1所示。
1.2传感器的安装与使用
传感器作为一种精密器件，只有正确的安装与使用才能发挥其应有的工作性能，因而在其安装与使用过程中，除了要遵循精密器件一般安装使用规定外，还需要特别遵守如下注意事项：1）选择合适的测试点并正确安装传感器；2）为确保被测信号的有效、准确传输，传感器的电源电缆、数据传输线要符合规定，正确安装；3）传感器的定期标定与校准是保证数据采集系统正常功能的必要步骤。
2数据传输与预处理技术
2.1数据传输技术
目前主要有两种数据传输方式，即有线传输和无线传输。有线传输是较为成熟的一种传输方式，主要是通过各种有线数据总线和各种网络如Internet、Ethernet LAN（local area network）等进行数据的传输，并且大多都有各种通信标准、网络协议如TCP/IP、UDP/IP等可以遵循。其数据传输的一般过程是，首先通过各种线缆将传感器的数据采集并存储在部件级的监测系统中，然后通过特定的有线网络将部件级的监测数据传输到中央级存储和监测处理系统。图2为两种数据传输方式的简单系统构成。
2.2数据预处理技术
由于不同的状态监测、健康评估和故障预测方法要求不同的数据类型，需要对采集的原始数据信息进行各种预处理，以使数据格式满足后续处理的要求，同时也将便于传输和存储。预处理包括数据的模数转换、去噪声、高通滤波、压缩、信号自相关等。数据处理方式和技术要根据不同的目的进行选择，如特征提取技术是为了进行故障识别和故障隔离；数据简化是为了剔除不必要冗余的原始数据便于进一步处理；循环计数方法则是为了便于将连续的数据信息转化为离散的数据信息等。
3信息融合技术
传统的信息/数据融合是指多传感器的信息/数据在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和评估而进行的信息处理过程。
信息融合系统的结构目前尚无形成统一的分类形式，从信息融合的功能角度，可将信息融合过程分为5层，即：检测级（判决）融合、状态级（跟踪）融合、属性级（目标识别）融合、态势评估和威胁估计，如图3所示，其中状态评估和威胁估计主要用于军事领域。
检测级融合的功能主要是判断目标的有无；状态级融合的功能是估计目标的状态（距离、运动速度等）；属性级融合的目的是确定目标的身份。这3个层次的融合各有特点。在具体的应用中应根据融合的目的和条件选用。
4结论
本文贯穿车辆CBM应用流程的整个环节，利用RCM分析方法确定CBM的实施对象，明确了CBM在车辆维修中的关键技术，分析了关键技术的具体内容，为车辆开展状态维修提供了技术支持。
参考文献：
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[5] 吕文元，杨远涛，方淑芬. 利用滤波理论建立设备预测维修的优化模型[J]. 东北电力学院学报，2000,20(1):22-24.
一、论文名称、课题来源、选题依据
论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估， 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握， 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据， 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下， 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中， 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运， 为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1) 趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息， 分析技术发展趋势和规律， 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下， 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为： Y=L?[1+A?exp(-Bt)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为： Y=Lexp(-Bt))皆属于生长曲线， 其预测值Y为技术性能指标， t为时间自变量， L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法， 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比， 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息， 建立预测对象与影响因素的因果关系模型， 预测技术的发展变化。相关分析法认为， 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的， 这样， 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种： 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源， 通过系统的调查、征询专家的意见， 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有： 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等， 其中， 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处， 避免了其缺点， 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据， 在进行产品技术创新预测时， 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势， 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中， 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推， 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测， 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式， 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素， 略去了许多未考虑的因素， 所以， 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确， 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验， 往往带有主观性， 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献， 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论， 但在新的经济和市场环境下， 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展， 以克服自身的不足， 更进一步适应时展的需要， 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前，在我国企业技术创新评估中， 一般只考虑如下四个方面的因素： (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性， 在对此四方面内容逐个分析后， 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有： Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等， 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统， 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性， 同时， 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法， 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究， 在我国的历史还不长， 无论是指标体系还是评估方法， 均处于研究之中， 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是： (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下， 神经网络技术就有其特有的优势， 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能， 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题， 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础， BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成， 各层的神经元数目不同， 由正向传播和反向传播组成， 在进行产品技术创新预测和评估时， 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息， 经隐含层处理后传入输出层， 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置， 考虑了概括性和动态性， 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素， 尽管是黑匣子式的预测和评估， 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合， 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅， 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等， 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究， 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下， 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型， 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在： (1) 探索新的技术创新预测和评估技术， 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估， 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在： (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术， 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法， 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型， 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法， 结合企业的具体实际， 对指标和模型体系进行实证分析， 使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手， 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响， 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素， 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系， 并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时， 需要一组决定其相对重要性的初始权重， 权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点， 以BP神经网络为基础， 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点， 设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料， 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本， 对预测和评估模型进行自学习和训练， 使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景， 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面， 一种是采用传统的指标体系， 另一种是采用国外先进国家的指标体系， 如何结合我国实际当前经济形势， 参考国外先进发达国家的研究工作， 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系， 此为本研究要做的首要工作， 这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能， 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题， 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估， 这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素， 并研究影响因素间的内在联系， 确定其相互之间的重要度， 探讨其量化和规范化的方法， 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合， 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中， 发现问题、分析问题， 归纳和总结出具有共性的东西， 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究， 先从某一行业出发， 定义模型的基本输入因素， 然后， 逐步扩展， 逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合， 进行实证研究， 在实践中丰富和完善， 研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作， 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作， 发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文， 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础， 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作， 具有一定的实践经验， 与许多企业有密切的合作关系， 同时， 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究， 所以， 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备， 能顺利完成本课题的研究， 取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
2003.07-2003.09：完成论文开题。
2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
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[关键词] 连锁销售决策支持系统数据仓库联机分析处理数据挖掘市场经济预测
一、引言
连锁销售是指流通领域中若干个同行业的店，以共同进货，经营同类商品，共享经营技术的方式连结起来，在同一商业形象下共享规模效益的一种经营模式。要想在激烈的市场竞争中获得最大效益，必须用计算机网络、数据仓库技术、深层次的挖掘、分析当前和历史的业务数据，相关环境数据，同时采用科学的经济预测方法，快速获取有用的决策信息，为企业的发展、经营提供快速、准确和方便的决策支持。
决策支持系统就是要组织与管理好所能供决策使用的数据或信息，计算模型，分析方法与判断规则，在决策者与机器的交互过程中，针对不同问题，通过各种数据，模型与方法的组合作用来引导决策者完成一系列的判断决策而获得问题的解。数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）是上世纪九十年代中期兴起的三项决策支持技术，它们的结合能充分利用经营企业内部积累的海量数据，挖掘出有价值的知识和信息来支持企业决策的制定。
二、连锁销售决策支持系统的体系结构
连锁销售决策支持系统是多种技术的综合体，它以数据仓库为基础。包括业务环境数据库、模型数据库、方法数据库和方案数据库等。以联机分析处理工具、数据挖掘工具、市场经济预测工具、文档与报表处理工具为方法手段，对决策者提供支持。
在整个体系结构中，数据仓库居于核心地位，是联机分析处理、信息数据挖掘的基础，也是进行市场经济预测和形成企业公文文档和报表的数据来源。数据仓库管理层负责控制管理整个系统的运行，是整个系统的引擎。而决策支持层则在整个系统中发挥着关键作用，只有通过有效的工具，才能对决策支持发挥作用。
三、数据仓库的构建
1.业务环境数据库
连锁销售业务、环境数据库的数据来源于多个超级市场采集的销售数据，多个超级市场实现销售经营。在超级市场中采用扫描器记账技术。
业务、环境数据库主要包括以下四个数据库：销售数据库、客户数据库、进货数据库、厂家数据库。
销售数据库主要包括销售表（交易编码、连锁店编码、会员卡号、交易时间、条形码、数量、单价、金额）以及连锁店维度表、客户维度表、交易时间维度表和商品维度表等。
连锁销售业务环境数据库是以SQL Server 2005为DBMS为平台创建的。
2.模型库
模型库中的单元模型库用程序方式存放，以两级模型字典描述和管理、单元模型的组合根据 它们的依赖关系，通过建立临时空间来实现。销售决策所采用的方法与模型如表1所示：
表1销售决策采用的方法与模型
3.方法库
方法库中存储的通用算法，标准函数等方法，用程序方式存储，主要包括排序算法、分类算法、二分查找算法、最小生成树算法、最短路径算法、计划评审技术、线性规划、整数规划、动态规划、各种统计算法、各种组合算法、优化算法、预测算法、计划算法等模型库和方法库中的程序和通用算法用Visual C++6.0描述和实现。
4.方案库
方案库中存储各种完整的预测与决策中使用文档资料的模板和各种数据库报表的模板。包括:连锁企业使用的各种文件模板，决策、决议模板和各种财务报表，账务明细表等，他们用XML语言描述和建立实现。
四、决策支持功能
连锁销售决策支持系统根据分析需求，共设计了五个功能模块，分别为MDX查询、联机分析处理、数据挖掘、市场经济预测、文档与报表处理，分别使用不同的控件技术来实现。
1.MDX查询
MDX查询可以实现任意维和任何坐标的组合查询，查询结果本身就是一个多维数据集，并且任何或维的组合都可以放在该查询结果的任意一个坐标轴上，其中前三个轴分别命名为“行”、“列”、“页”。
2.联机分析过程
联机分析过程采用OLAP技术，应用多维透视来实现，利用多维分析响应用户的需求，可以实现遍历、下挖、上溯操作，对数据库进行全面深入的观察、分析，该模块使用微软的最新控件Cube brower来实现。
3.数据库挖掘
数据挖掘是该决策支持系统的重要功能，是根据连锁销售的既定业务目标，对大量的销售数据进行探索，提示其中之一隐藏的规律，并将其模型化，指导并应用于连锁销售经营实践中。数据挖掘模块包括两个子模块，分别为规则挖掘，回归分析。
(1)规则挖掘
规则挖掘采用决策树算法来实现，通过决策树挖掘模块来发现规则，实现会员卡的促销。
（2)回归分析
回归分析采用线性回归算法实现，通过回归曲线进行数据分布的计算和购买力的预测。
4.市场经济预测
市场经济预测是连锁销售决策支持系统的重要功能之一，销售预测是销售决策的前提，预测的结果是决策的依据。连锁销售决策支持系统的销售预测功能比较齐全，既有宏观的，也有微观的。销售决策是销售管理的核心，贯穿于销售管理的全过程。主要的预测方法和内容如表2所示。
表2预测内容与预测方法模型
5.文档与报表处理
文档与报表处理主要是决策所需用的各种文档资料和数据报表。
五、结束语
连锁销售决策支持系统以市场营销中的连锁销售数据和大量的历史数据以基础，把销售情况、客户信息、商品信息、连锁店及供应商分布情况等数据结合起来，载入数据仓库，运用联机分析过程，数据挖掘技术方法，对销售业务绩进行科学评价，对市场经济进行预测和量化分析，为经营决策的制定提供了理论依据。
参考文献:
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关键词:管理科学与工程;研究热点;比较分析中图分类号:C931
一般认为,国外和我国管理科学的产生与发展,都经历了三个阶段。国外的三个阶段分别是科学管理、行为科学和管理丛林,而我国管理科学的产生与发展,经历的是初创、重建发展和繁荣三个不同阶段。二者的起止时间和研究的主要内容却有很大差异。时间上,国内研究要比国外晚20-50年;内容上,国内基本上是在学习引进西方的理论和方法。
人类社会进入21世纪以后,信息技术和知识资本的发展,改变着人们的生活和工作方式,丰富了管理学科的研究内容,并带来管理方式新的变革,给我国管理科学研究带来了机遇与挑战[1]。随着理论研究自身和社会经济发展的需要,许多旧的领域在逐渐淘汰,而许多新的领域已诞生并起着越来越重要的作用;同样,国内外研究的热点问题及出现时间、热点形成的原因也在不断变化。
1 国内外管理科学与工程研究的现状特征
从管理科学与工程学科代码可以看出国外对管理科学的理解与我国对管理科学与工程的理解比较一致。它主要是指通过吸收、改造、转换其它学科如运筹学、数学、经济学、心理学等的研究方法和工具,为管理科学其它两个领域提供合适的基本技术、基本方法和基本手段[3]。
1.1 国外管理科学与工程研究的现状特征
本文首先通过因子分析[4]和其他有关资料,选定了有代表性的59种国外期刊;然后通过关键词检索的方法统计了1990年-2000年这些期刊被SCI和SSCI收录的全部论文[5]。
从总量来看,国外管理科学与工程研究的主要内容包括决策与对策理论、组织理论、运筹与管理;其次是信息技术与管理、管理系统工程、评估技术、复杂性研究和一般管理理论;而管理思想史、管理心理与行为理论、预测技术、数量经济分析方法、工业工程等领域论文数量相对少得多(见图1)。出现上述研究格局是因为从第二次世界大战后直到70年代,国外管理科学的研究重点在于运用运筹学、系统工程等数量分析方法来提高决策的精确度和管理的效率,这些领域一贯以来都得到人们的重视和资助。而工业工程、预测技术、数量经济分析方法则更多的被从工程角度和经济学角度进行研究;管理思想史、管理心理与行为理论如果得不到新的学科的支持和工具的改造,其研究力量则会逐渐变弱。
从纵向的历史变化规律来看,所有领域的论文数量都有不同程度的增加。1990年到1992年,论文数量增长最快,随后就进入一个平均量比较平稳的增长时期。论文数量增长最快的领域有决策与对策理论、组织理论和运筹与管理。而从发展的趋势来看,运筹与管理、信息技术和管理仍将得到研究人员的重视,继续保持上升的态势。
图1 国外管理科学与工程研究论文总量图
1.2 我国管理科学与工程研究的现状特征
在考察我国管理科学与工程研究的现状特征时,本文综合了四个方面的材料:一是西安交通大学管理学院认定的18种期刊;二是在西安交通大学管理学院针对重要管理学术期刊进行的调查结果;三是2000年的中国科技期刊引证报告;四是华东师范大学图书馆提供的中文核心期刊。根据这些材料,确定了我国管理科学与工程研究领域的44种专业性学术期刊。
本文通过关键词检索,对所有这44种期刊在1994年到2000年间被中国期刊网收录的论文进行了统计分析[6]。
从总量来看,我国管理科学与工程研究的主要内容是信息技术与管理和管理系统工程,其次是预测技术、评估技术、运筹与管理。管理科学与管理思想史、管理心理与行为理论和复杂性研究则在20篇以下,尚未成为主流(见图2)。出现这种格局的原因是由于信息技术的深远影响和国家的信息化战略已得到管理科学与工程研究界的重视,并且在企业信息化、决策支持系统和政府信息化等方面已能与实践很好的结合,产生重大的经济效益。系统论的产生在国外已经有一个世纪之久,虽然在国内还是一个比较年轻的研究领域,但在与管理问题相结合方面,得到了众多学者的关注,并且持续有大量的研究成果产生;预测技术、评估技术、运筹与管理等传统的管理科学与工程领域,在解决新的企业管理和社会经济问题时,得到了检验和新的发展。
从纵向的历史变化规律来看,每个领域都有不同程度的增长。而信息技术与管理、管理系统工程、预测技术和评估技术增幅最大。最近三年,管理系统工程、预测技术和组织理论保持持续上升的态势,可以预见它们仍将是未来几年的主要研究领域。此外,大部分领域的论文数量增长都不是很平稳,落差比较大,可能是由于受到诸如政府政策、资助环境的影响太大,这对于一个学科的健康发展是不利的。剔除掉这些影响,我们还发现,1996年和1999年分别是研究论文数量增长的波峰期。由此在没有更长时间序列资料作为实证的情况下,推测我国管理科学与工程研究取得突破性进展的周期大体上是3年。这也提醒我国的管理科学与工程的研究资助机构,在制定资助计划时应该最少覆盖3年以上。
2 国内外管理科学与工程研究热点问题的比较分析
“研究热点”反映着某一个时段内,学术界对于一些特定问题或领域的关注程度。对于理论研究来说,这一关注程度指标同样可以用这一领域内的情况或相关关键词出现的频次来反映。热点问题是随着理论研究的进展和社会实践的需要变迁的。
根据热点问题形成的来源不同,可以把热点问题分为来源于实践的热点和理论发展自身形成的热点;根据热点持续的时间长短,热点问题可以分为持续的研究热点、前一段的研究热点和当前的研究热点;根据热点问题的地域差异,可以把热点问题分为国外的热点问题、国内的热点问题和共同的热点问题。
图2 我国管理科学与工程研究论文总量图
2.1 国外管理科学与工程研究的热点问题
研究热点问题和研究的主流领域有惊人的同一性。通过对国外1990-2000年的研究论文分析,得出其主要研究热点问题如表1。
表1：国外管理科学与工程领域研究的热点问题
领域 国外研究热点问题
一般管理理论 知识管理、团队管理及信息管理的方法论、管理系统的哲学属性
运筹与管理 随机多目标问题及算法、生产系统的调度优化、网络冲突分析和资源罪优分析、交互式组和优化、金融/保险市场的定价模型
决策与对策理论 多目标决策、不确定性方法、神经网络、多参与主体信息不对称决策问题、风险和微机决策分析
组织理论 组织变革与创新、网络组织的组织结构、组织行为、知识经济及经济全球化对传统组织的影响
管理系统工程 系统分析方法、模拟技术
评估技术 评估指标体系的构造、评估技术在项目投资和人力资源方面的应用
工业工程 并行工程、供应链、人因工程
信息技术与管理 面向应用的决策支持系统、电子商务、数据挖掘、信息系统开发的全面质量管理、决策支持系统的设计方法和可扩展数据库模型
复杂性研究 混沌理论、量子理论和复杂策略的模仿
2.2 我国管理科学与工程研究的热点问题
随着我国改革开放的不断深入,现代管理科学理论逐步渗透到我国的社会实践中来,并在我国的管理实践中发挥着日益重要的作用,引起我国理论界与决策界的高度重视。
通过对我国1994-2000年的重要研究论文和最近3年的《中国管理科学》、《研究与发展管理》、《系统工程理论与实践》、《中国软科学》的全部论文进行分析,研究热点见表2。
表2：国内管理科学与工程领域研究的热点问题
领域 国内研究热点问题
一般管理理论 人本管理理论、人性假设及管理研究方法论、管理模式的研究、知识管理的初步理论、基于知识的管理激励
运筹与管理 动态规划、线性规划、生产系统库存优化理论、多重运输调度算法、各种限制条件下的排队系统
决策与对策理论 实际管理问题的决策模型、群体决策(委员会决策)问题研究、决策准则、多目标决策、模糊决策、公共选择的方式及决策规则的选择、可拓学在决策中的应用、事元、物元分析与决策过程、博弈分析
组织理论 组织结构、组织变革、基于流程和信息技术的组织再造、虚拟企业的组织管理模式
管理系统工程 管理系统分析方法、系统最优控制、网络计划技术、灰色系统与灰色理论、系统效能分析、系统模拟与仿真方法
评估技术 评估指标体系、综合评价方法、灰色关联评价模型、模糊评判、数据包络分析、人工神经网络的应用、风险评估、具体对象的效益与竞争力等指标的评估
预测技术 神经网络预测方法、预测模型、灰色预测、模糊预测、数据包络模型、因子分析、灰色预测、遗传算法
数量经济分析方法 经济计量模型、产品质量和经济效益的统计方法、投入产出模型、生产要素对经济效益的贡献分析、一般均衡分析
工业工程 敏捷制造、ERP、并行工程、生产调度模型、先进制造技术及其评价、质量成本模式研究、制造系统的可靠性研究、供应链管理、先进制造系统的抓钩排序问题
信息技术与管理 智能决策支持系统、管理信息系统、电子商务模式与安全研究、组织决策支持系统、数据挖掘技术
复杂性研究 灰色系统、集对分析、复杂系统的分析方法、社会经济系统的复杂性研究、混沌理论、非线性复杂经济系统
2.3 国内外管理科学与工程研究热点的比较
通过分别对国内外管理科学与工程的主要研究内容的分析,可以发现它们的异同点(见表3)。
可以看出,管理系统工程、信息技术与管理和运筹与管理是国内外共同的主要研究内容。持续的研究热点将集中在这些领域。决策与对策理论、组织理论是国外当前的主要研究内容,可以预见,受国外的影响,国内未来3-5年内在这两个领域的研究成果将大量出现。
表3 国内外管理科学与工程主要研究内容的比较
国外的主要研究内容(前5位) 我国的主要研究内容(前5位)
决策与对策理论 信息技术与管理
组织理论 管理系统工程
运筹与管理 预测技术
信息技术与管理 评估技术
管理系统工程 运筹与管理
国内外管理科学与工程研究热点的差异比较大,即使是共同的热点问题,研究侧重点也不同。如线性规划,国外的重点是随机多目标优化问题[9],而国内的重点是传统线性规划问题的求解算法和应用;此外,在热点问题的形成来源来看,国外基本上来源于管理实践和其他学科的启示上,而国内则更多的是应用国外理论结合我国国情来解决管理问题(见表4)。
表4 国内外管理科学与工程研究热点的比较
类型 问题 特征说明
国内外共同的热点问题 线性规划、优化理论、决策模型组织结构、组织学习、系统分析方法、决策支持系统、并行工程、电子商务[10]、数据挖掘 经典的管理科学与工程研究方向,在与实际管理问题相结合的过程中,得到了国内外研究的共同重视。
国外热点问题,国内尚未成为热点问题 复杂性研究[11]、供应链与价值链、知识管理、虚拟组织、绩效评估技术、复杂决策问题的博弈分析、风险管理 在前沿的研究问题上,国内要落后于国外。
国外非研究热点,国内为研究热点问题 管理信息系统、敏捷制造、神经网络预测方法、预测模型、评估指标体系 国外前些时候的研究热点,在国内有很强的应用背景,所以成为研究热点。
此外,在其他方面的差异还包括:
(1)知识管理、复杂性研究[12]等国外研究热点,已经取得了重要的研究成果,而在我国则引入的时间不长,有可能成为未来的研究热点[13]。
(2)对于管理思想史、管理心理和行为理论、数量经济分析方法等国内外研究成果日益减少的领域,如果不借助其他学科的方法加以改造,将难以继续引起学术理论界的重视。
(3)国内关于一般管理理论、组织理论等一般理论的研究,主要是介绍国外的研究成果。现在,我们已基本了解了国外相关理论的研究状况,所以对这些理论的介绍在国内不会成为热点,但其应用研究在国内还有前景。
(4)在信息技术与管理、决策与对策理论等领域,国内研究与国外研究的差距最小。
3 国内外管理科学与工程研究热点问题比较的启示
(1) 研究的主流领域越来越多地受到信息技术、经济一体化和知识经济的影响。或者说,这些新技术、新的时代特征给管理研究主流领域带来了新的机遇和突破。
(2) 随着管理实践的发展,有些研究领域要逐渐被淘汰,像管理心理与行为理论;同时也会出现新的研究领域,如复杂性研究和电子商务等。这就要求国内研究主体要跟踪最新研究动向,培养发现研究热点的敏感性。
(3) 研究的热点问题大多来自管理实践的需要,即问题导向,注重技术和可操作性。这要求国内研究主体更多地关注管理实践,而不是为研究而研究。
(4) 国内的研究热点普遍地落后于国外,但也有自己领先的领域,如工业工程。
(5) 国内的资助机构应加强对研究热点问题的资助,因为研究热点与管理实践联系得最紧密,而且也容易在管理实践中产生效益。特别是那些国内外共同的研究热点,其所在领域将为中国管理科学研究起到示范作用。
(6) 国内研究热点的形成,基本上有两个前提:一是国外已经是研究热点,国内研究主体加以介绍和引入,结合国内实际,形成研究热点,如供应链管理、电子商务等;二是国内出于国家政策的需要,由政府大力推动而形成研究热点,如复杂性研究。
(7) 从内容的比较可以看出,中国的管理科学基本上处在借鉴应用的阶段,根据中国的管理实践提炼出自成一体的管理理论和技术的研究还不多。
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论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估， 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握， 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据， 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下， 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中， 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运， 为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息， 分析技术发展趋势和规律， 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下， 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为: Y=L∕[1+A?exp(-B·t)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为: Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线， 其预测值Y为技术性能指标， t为时间自变量， L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法， 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比， 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息， 建立预测对象与影响因素的因果关系模型， 预测技术的发展变化。相关分析法认为， 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的， 这样， 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源， 通过系统的调查、征询专家的意见， 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等， 其中， 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处， 避免了其缺点， 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据， 在进行产品技术创新预测时， 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势， 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中， 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推， 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测， 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式， 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素， 略去了许多未考虑的因素， 所以， 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确， 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验， 往往带有主观性， 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献， 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论， 但在新的经济和市场环境下， 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展， 以克服自身的不足， 更进一步适应时展的需要， 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前，在我国企业技术创新评估中， 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性， 在对此四方面内容逐个分析后， 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等， 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统， 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性， 同时， 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法， 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究， 在我国的历史还不长， 无论是指标体系还是评估方法， 均处于研究之中， 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下， 神经网络技术就有其特有的优势， 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能， 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题， 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础， BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成， 各层的神经元数目不同， 由正向传播和反向传播组成， 在进行产品技术创新预测和评估时， 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息， 经隐含层处理后传入输出层， 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置， 考虑了概括性和动态性， 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素， 尽管是黑匣子式的预测和评估， 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合， 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅， 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等， 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究， 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下， 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型， 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术， 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估， 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术， 有利于提高预测的正确性; （2）提供一种基于BP神经网络的综合评估方法， 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型， 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法， 结合企业的具体实际， 对指标和模型体系进行实证分析， 使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手， 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响， 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素， 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系， 并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时， 需要一组决定其相对重要性的初始权重， 权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点， 以BP神经网络为基础， 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点， 设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料， 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本， 对预测和评估模型进行自学习和训练， 使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景， 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面， 一种是采用传统的指标体系， 另一种是采用国外先进国家的指标体系， 如何结合我国实际当前经济形势， 参考国外先进发达国家的研究工作， 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系， 此为本研究要做的首要工作， 这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能， 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题， 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估， 这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素， 并研究影响因素间的内在联系， 确定其相互之间的重要度， 探讨其量化和规范化的方法， 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合， 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中， 发现问题、分析问题， 归纳和总结出具有共性的东西， 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究， 先从某一行业出发， 定义模型的基本输入因素， 然后， 逐步扩展， 逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合， 进行实证研究， 在实践中丰富和完善， 研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作， 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作， 发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文， 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础， 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作， 具有一定的实践经验， 与许多企业有密切的合作关系， 同时， 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究， 所以， 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备， 能顺利完成本课题的研究， 取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
2003.07-2003.09：完成论文开题。
2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
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在20世纪初，随着泰罗科学管理理论的广泛推行和应用，在实际工作中会计如何为提高企业的劳动生产率，降低成本，增加生产效率和资本收益被提到议事日程上来。此时作为现代管理会计雏形的成本会计，开始引进与泰罗的科学管理方法直接联系的某些技术方法，如“标准成本”、“差异分析”、“预算控制”等。这些方法的引入和应用，大大丰富和扩展了成本会计的内容，在一定程度上，改变了原有会计体系的基本结构和主体内容，开辟了会计直接服务于企业管理的新途径，直接推进了成本会计向现代管理会计发展的进程。但是，限于当时科学技术水平，企业生产经营过程的复杂程度，管理会计本身的成长状况，以及相邻学科的发展情况，尤其是泰罗科学管理理论和方法的某些弊病和缺陷，管理会计赖以形成的理论（包括方法）和实践的基础与条件尚不成熟，所以，在较长时期，上述技术方法只被看作是会计配合推行泰罗的科学管理所作的一些尝试，只是作为原有会计体系中的一个附带部分而存在，并没有形成一个相对独立的科学的理论与方法体系。
从20世纪30年代起到40年代中期，随着第二次科学技术革命的开始，系统论、控制论、信息论（简称“三论”）的产生，现代管理成为一个集方法、手段、技术、理论为一体的整体，形成为管理科学。而包括“三论”在内的现代管理科学的形成和发展，对现代管理会计在理论上起着奠基和指导的作用，充实了成本会计的内容。特别是现代管理科学方法论工具的广泛引入和运用，赋予它现代化的管理方法，成为现代管理会计方法的新的生长点，大大丰富了管理会计的方法体系。在现代管理科学的直接推动下，最终从传统会计中催生了管理会计，并使其成为在现代条件下主要致力于加强企业内部生产经营与管理，尤其是对企业的未来进行科学预测与决策，对生产经营活动进行事中、事前规划的新的相对独立的理论与方法体系。
（二）
所谓现代管理方法，是指能够有效保证管理活动正常进行，促进管理职能和管理目标顺利实现的各种专门方法和技术，它是管理的主体作用于客体的桥梁。现代管理方法以定量分析、系统性和择优性为其基本特征。它所包括的一整套管理技术，在现代管理会计中应用较多的有预测技术、决策技术、控制技术、规划技术、协调技术等。
在管理会计中具体应用的预测技术主要有：有资金、成本、销售、利润预测中采用的经验推断法，如：特尔菲法、基本因素分析法、相互影响矩阵法；时间序列预测法中的趋势预测法、趋势平均法、指数平滑法、直线趋势法、二次曲线法、指数曲线法；因果预测法中的简单线性回归预测法、多元线性回归预测法、非线性回归预测法，以及投入产出分析预测法、经济计量法、马尔科夫预测法等。
具体应用的决策技术主要有：确定型问题的决策模型、非确定型问题的决策模型、风险型问题的决策模型和博弈型问题的决策模型等，如，在多种产品生产数量决策中应用的逐次测试法、矩阵法、单纯形法；在定价决策中应用的微分极值法、边际分析法、0.6指数定价法、保利基础定价法、临界成本定价法以及最优价格一数量组合决策方法等；在存货决策中对于享有数量折扣时、因素不确定时、成本资料不完备时等条件下应用的经济订货量法以及挂签制度法、ABC分析法等；在投资决策中应用的净现值法、现值指数法、内含报酬率法、等年值比较法、投资回收期法和投资报酬率法等。
规划技术中应用较多的有线性规划、目标规划和动态规划等，如在存货规划确定经济订货量的逐次测试表法、图示法和数学模型求解法等。
具体应用的控制技术主要有：成本控制技术，如，在产品成本控制中采用价值分析方法控制产品设计成本（这是产品成本控制中最重要的一环），采用差异分析法等控制产品制造成本，采用标准成本制度控制产品成本（直接人工、直接材料、制造费用以及成本差异），采用定量订货控制法、双堆控制法、ABC分类控制法和定期订货控制法等控制存货成本；利润控制技术，如，采用本量利分析法控制利润，在确定情况下的本量利分析、在不确定情况下的本量利分析、非线性情况下的本量利分析以及本量利关系中的敏感性分析；预算控制技术，如，在生产经营全面预算控制中采用的弹性预算控制、概率预算控制、零基预算控制和滚动预算控制以及把总预算中确定的指标按照企业内部生产经营上划分的各个责任中心进行分解的责任预算控制等。
现代管理方法尤其是精密的数量学科方法的广泛引入和应用，在较大程度上改变了一些不具现实性的假设（长期以来，人们对管理会计的研究批判性强、务实性差、理论研究与实际问题相脱离等问题颇有非议，甚至说管理会计过时了）。如，假设处理和获取信息不需付出代价，交易成本为零；信息是充分和准确的，不存在不确定性；管理者（人）的利益与企业整体利益（或委托人利益）是一致的：企业产销平衡；固定成本保持不变；变动成本与产量呈完全线性关系；销售收入与销售量呈完全线性关系；销售中各种产品的品种结构固定不变以及所使用的会计数据是真实可靠的；强调统计显著性而忽略实际政策意义等。而且突破了管理会计研究方法的局限性，使管理会计的研究更符合实际情况，并在实践中取得了显著效果。
比如，用非线性方程来描述成本、收入与产销量之间的依存关系，这意味着当销售收入、成本均表现为曲线时，可以也需要根据原始数据进行加工，分别确定其各自反映的有关因素之间依存关系的函数表达式，然后建立利润函数式，并据以进行本量利分析。又如，当产品的销售价格、变动成本和固定成本都受到多种因素的影响时，对于它们的预期的变动，往往难以在事前掌握得十分准确，而只能做大略的估计，在这种情况下，利润将相应的增加或降低到多少，就有多种可能。这时若仅通过原来一项简单计算或单因素分析已不可能得到一个定值。当通过引入和动用现代管理方法中的概率分析方法，就可以估计和分析它们将在什么样的范围内变动，有关数值在这个范围内出现的可能概率是多少，然后加以综合考虑，最终就可以确定一个最可能达到的数值。“三论”不仅为现代管理会计的研究和进一步发展提供了坚实的理论基础，而且还直接成为管理会计中的实用方法和技术。
20世纪六七十年展起来的耗散结构理论、协同学理论、突变论（简称“新三论”）、超循环理论等又使管理会计有了新的飞跃。目前，直接起源于“新老三论”的现代管理方法，已成为管理会计中最富有生命力和创新精神的方法系列，它们有系统方法、系统模拟方法、信息方法、反馈控制方法、协同学方法、系统动力学方法、黑箱方法等。
比如，系统方法中的运筹学方法，就是在给定的目标及其约束条件下，通过建立数学模型进行运算和求解，对系统进行全面规划，统筹兼顾，从备选方案中选择出较优的方案，为决策提供科学的定量依据。它包括规划论、博弈论、决策论、库存论、质量控制、网络计划法等。而系统分析方法是根据目标需要，从系统整体性的观点出发，把系统分析对象作为一个系统等待，运用系统的思想、方法、程序、组织及各种技巧，对系统对象进行定量和定性分析、评价，使其在整体上达到最优目标的科学方法。它的主要特点在于它的整体性。
美国哈佛大学会计学教授Robort.S.Kaplan博士认为，运筹学方法和系统分析方法最终渗透到管理会计领域，是在60年代后期到整个70年代。运筹学方法和系统分析方法运用于现代管理会计中的具体方法及其解决的具体问题很多，涉及生产、营销、管理等领域。诸如：
——生产和销售限制因素条件下进行最佳产品经营组合决策时采用的线性规划法，包括图解法、逐次测试法和单纯形法等。
——针对企业生产中稀缺资源的利用情况，采用了影子价格，通过线性规划来确定内部转移价格。
——在企业存货控制过程中，利用库存控制方法研究经济订货量模型及其扩展模型与采用的ABC分析法。
——利用代数分配法等数学方法进行服务部门的费用分配。
——利用博弈论的方法，建立管理会计中有关部门人契约的通用模型、分类模型和基本模型，这其中涉及到包括责任会计、资本预算制度、参与预算、成本分配与差异调查、转移价格、监控系统、收入操纵、考核指标设置、信息系统选择权的分配、以业绩计量为基础的报酬制度等内容的方法应用。
——利用网络计划法（计划协调技术）对构成计划目标的所有任务，按其相互联系与时间关系组成统一的网络形式，对网络的各项工作进行分析、预测、调整。
——在资本投资经营决策过程中，利用决策论方法根据系统状态的客观信息提出各种可能选入的策略方案，并就这些策略方案对系统状态所产生的后果进行综合分析，以便按某种评价标准选取最满意的策略方案。如在不确定型经营决策中采用的决策表法，包括小中取大法、大中取小法、大中取大法、折衷决策法。
——在估量资本投资方案经济评价中的风险程度与风险报酬时，采用的数量统计方法，如决策树法、期望损益分析法等，包括净现金流量期望值、标准差、变化系数，包含风险因素的折现率等的计算方法，在不同投资方案之间进行资本总量的合理分配时，采用的0或1技术法、线性规划法等。
——在资本投资方案（经济评价）的对比与优选中，采用的差量分析法、费用现值对比法、年费用比较法、差额静态投资回收期法、净现值法、净现值率法、内部收益率法、现值指数法等。
——在具有不同寿命期的固定资产更新分析中采用的经济寿命周期法，在固定资产租赁或购买决策中采用的现金流量分析法等。
——在投资决策方案的评价过程中对主要经济评价指标的敏感分析方法和概率分析方法等。
——在短期经营决策中采用的差量分析法、贡献毛益分析法、本量利分析法、最优生产批量法、成本、计划评审法、线性规划法、非线性规划法等。
再比如，信息方法中的信息熵的原理与方法引入管理会计后，也成为其一大特点。从某种意义上说，管理会计就是“会计”与“管理”的有机统一体。尽管它与财务会计一样也要对企业的生产经营活动进行必要的计量、确认和核算，但它主要是紧紧围绕着“管理”即“规划”和“控制”展开的，而这展开的全过程都处处体现了信息熵的原理和方法。即管理会计的解析过去、控制现在和筹划未来的整个过程是一个不断减少熵的过程。展开来说：
——解析负熵。解析的负熵作用是通过对以会计信息为主的各种信息的加工处理，提升信息的决策有用性表现出来的。因此，管理会计的解析过去，主要是对财务会计所提供的资料做进一步的加工、改制和延伸，使之更适合于经营管理的需要。这种目的明确的信息加工处理，可以大大提高信息的相关性、精确性和有效性，有利于决策质量的提高，这显然是一种负熵作用。
——控制负熵。控制行为可以说是直接的负熵。由于企业经济活动的运行和变化都存在多种可能性，为了实现预定的经营目标，就必须采用多种手段对经济活动进行控制，使之成为严格按照预定的轨道卓有成效运行和变化的行为。管理会计就是通过落实责任，考核实绩和分析计划执行过程中的问题和偏差，对企业生产经营的实际进程进行严密的监控，这种监控行为意味着熵值的减少。
——筹划负熵。计划（预算）是筹划的主要形式之一，计划是管理有序化的过程。管理会计主要职能之一就是通过确定目标，编拟计划和制订计划的手段与措施，对企业未来的生产经营活动进行全面的筹划，这种筹划行为可以大大提高人、财、物和信息资源之间的协调度，并大大降低经济活动和管理中的盲目性与不确定性因素，因而筹划具有明显的负熵作用。
现代管理方法应用到管理会计中的具体方法很多，而且还处于发展之中。仅凭本文，笔者无意也不可能穷尽所有的具体方法，只是想以例举的方式说明现代管理会计广泛地吸收和采用了现代管理方法。从整体上来说，虽然上述方法的引用并没有从实质内容上扩大管理会计的研究领域，但却使管理会计对原有内容的认识更广泛、更深入、更严密、更科学了。使之从简单的、线性的、确定性的、对称性的研究拓展到了多元的、非线性的、不确定性、非对称性等的研究；使之转向企业目标、资源约束条件的多维认识。如，企业的目标由单一的利润最大化转向多目标体系，企业资源约束条件由单一转向多元化，企业决策的影响因素也由单一向多因素综合影响等方面发展：企业信息由完全、充分、对称性、确定性转向非充分、不完全、非对称和不确定性，企业委托人与人利益由一致转为并不一定一致，等等。总而言之，现代管理方法的广泛引入和应用，使得现代管理会计方法体系中渗透着管理科学化、高效化、系统化、定量化、自动化和人本化等现代化思想，从而大大推动了现代管理会计从描述性科学向精密性科学的转变。
（三）
在现代管理理论大规模武装管理会计，使之出现前所未有的繁荣景象和五彩缤纷的丰富内容的同时，不少学者回过头来从另一角度作了思考。他们感到在这一变化的进程中管理会计似乎迷失了什么，管理会计应该是什么样，如何对其进行定义，其特质应该有哪些，其基本内容应该包括哪些，其对象是什么，等等，对这样一些基本问题，广大会计学者仿佛在“摸着石头过河”。
从几十年来的实际情况看，广大会计学者在广泛的领域内自觉的借鉴和创新，使管理会计，乃至整个会计科学的发展由继承、衍接传统为主转向以借鉴、突破为主，使得当代管理会计科学乃至整个会计科学能与其他许多科学一样，出现分化与重组并立的现象，一方面，会计科学原有的许多内容分裂、衍化，另一方面，会计科学内容及其他学科的内容重组。这一并未完成的过程，尽管现代管理会计新的完整体系尚未最终建立，尽管其内容中多多少少还有人工斧砍的粗糙痕迹，以及也偶有出现学科内部之间发生内容重叠、观念冲突的现象，但这也从另一方面充分说明它是广大会计学者关注时代、关注会计科学而虔诚投入的结果，是管理会计与时代变革同步的突出体现。笔者认为，一方面，管理会计不仅不绝缘于其他学科领域，而恰恰相反，管理会计与其他学科是相融相通、互补互进、相得益彰的；另一方面，在整个现代管理会计发展的过程中，对吸收和应用其他学科的理论和方法，应采取一种开放发展的积极态度。半个世纪以来，管理会计也就是在这样一种精神指导下逐步发展、成熟起来的。笔者相信，伴随着当代科学技术的突飞猛进和企业生产组织的重大变革，以及现代管理科学的蓬勃发展，现代管理会计也将面临新的重要突破。
「参考文献
余绪缨主编：《管理会计》，沈阳，辽宁人民出版社，1996年版。
李天民编著：《现代管理会计学》，上海，立信会计出版社，1998年版。
朱海芳编著：《管理会计学》，北京，中国财政经济出版社，1990年版。
关键词：政策 预测 误区
随着社会的进步与发展，公共政策已成为推进政府这部机器正常运行的缺一不可的轮子之一。公众对政府和公共政策提出了更高的要求，公共政策的质量逐渐受到广泛的关注。如何提高政策质量成了政府以及学术界讨论的热点之一。中国有句古话：“凡事预则立，不预则废。”与其在事后总结经验教训，不如在政策执行前对政策进行预测，三思而行。虽然各级政府越来越重视政策预测，但是，预测的效果并不理想。这不仅仅是因为预测的方法和技术需要进一步的完善和提高，对于政策预测，很多人并不完全了解，还可能存在一些误区，影响了预测的准确性与科学性。
1.认为少数应该服从多数。在对政策进行预测时，有人看到多数的专家学者投赞成票，就不敢提出反对意见，认为少数应该服从多数；领导者做决策时，不顾少数人的反对意见，对不同观点置之不理，认为少数应该服从多数。这些做法都是不可取的。公共政策具有公共性，以解决社会公共问题为宗旨。但是，少数服从多数的原则并不是在政策过程中每个环节都适用。在一些情况下，真理往往在少数人手里。在一些领域尤其是自然科学领域，是不能用少数服从多数来解决科学问题的。例如，哥白尼提出“太阳中心说”，遭到当时人们的否定与置疑，但事实证明了他是正确的。对于同一件事情或事物，不同的人不同的见解和看法，领导者必须认真听取并分析不同观点与建议，不能盲目的打压排挤，当政策出现问题之后，才想起某些人提出的意见是正确的。但是政策已经执行了，不管是中止政策还是调整政策，都只是对原有政策的补救，不仅浪费了之前投入的有限的资源，还可能会损害政府在公众心目中的形象。少数服从多数是指行动上的统一，保证全局的方向一致，而不是思想上的完全统一。
2.认为复杂的模型比直觉预测更准确。现代科学技术的发展，尤其是电子计算机技术的发展，使人们能够运用各种模型，更快捷地对政策进行预测。但是，复杂的模型并非比直觉预测更准确，也并不能完全取代传统的经验型的预测。复杂的模型预测，是数据的叠加。而直觉的预测，是借助于现有的理论知识、充分的信息、洞察力、直觉、判断、顿悟等创造性思维来获得未来行动信息的带有直观性质的预测方法。由于政策问题具有复杂性和广泛性的特点，而且问题涉及面广，单纯采用定性预测、定量预测都是不够的。政策预测的发展趋势是将定性预测、定量预测结合起来预测政策。定性预测和定量预测是辩证统一的关系。没有正确的定性预测，定量预测就会迷失方向。但是，如果只重视定性预测，而忽视定量预测，就无法全面而准确地把握数量变化。因此，预测一项政策必须全面地坚持定量预测与定性预测相结合的方法，这样才能提高预测的准确性。
3.认为政策预测就是预测政策结果。政策预测是一种程序或方法，它依据先前政策问题信息，对政策（方案）的未来前景做出估计、推测或判断。政策预测是十分复杂的过程，它要说明的会发生什么，什么阶段发生，发生之后该如何应对等等。也就是说，政策预测要解决的不只是预测政策结果，还包括预测政策执行中的资源配置、可能遇到的困难、出现的消极影响或现象，并拟定配套措施和应对手段、相应的配套政策有哪些、执行的先后顺序等等，以防止问题出现时手忙脚乱，不知如何调整政策，甚至将政策中止。例如，计划生育政策执行到一定阶段，将会使社会老龄化，那么相关的社会养老保险等等政策也应该在不同时期做出相应的调整。
有人说，计划没有变化快，预测政策是愚蠢的。尽管如此，在一次次失败后，学者们还是调整思路，在政策预测的道路上前赴后继。说到底，政策是公共意志的体现，关系到公众的利益。一项政策出台后，就好像是汽车上了高速公路，政策涉及的人越多，调头就越困难，一点小小的失误，今后可能就会被放大几十倍、几百倍，甚至上万倍。而由此造成的损失是用再多金钱也无法弥补的。因此，在政策执行前预测政策效果、可能出现的问题，制定好行动策略才是上上策。 转贴于
参考文献
[1] 谢明.政策分析概论[M].北京：中国人民大学出版社，2004
[2] 艾克武.定性定量相结合与模型库管理技术.
www2.ccw.com.cn/1997/18/156675.shtml
