生鲜农产品在线评论对消费者购买决策的影响研究

以生鲜农产品在线评论的质量、形式、数量、效价及评论者的资信度作为自变量,引入消费者感知风险和感知有用性作为中介变量,探讨这些因素对消费者购买决策的影响.结果表明,生鲜农产品在线评论的质量、效价、形式显著影响感知风险;生鲜农产品在线评论的质量、效价、形式以及评论者的资信度显著影响感知有用性;感知风险及感知有用性显著影响购...     

基于K-means聚类+灰色理论+BP神经网络的区域天然气长期需求预测

【目的】不同区域影响天然气需求量的因素存在差异,数据集包含的数据特征也不尽相同,同时天然气长期需求预测存在样本数据少的问题,因此较难构建各区域通用的需求预测模型。【方法】选取山东省11个地级市为研究对象,根据天然气年度消费量、GDP、人口等影响天然气需求量的主要因素,将多个地区、多时间跨度的数据作为总样本库,使用皮尔逊相关系数对样本特征进行初筛,利用K-means聚类算法对各样本数据进行聚类,选取能源消费结构相似的3个样本点,并将样本点对应的下一时间点的天然气需求量作为数据样本的新特征;同时,将灰色理论预测输出结果作为BP神经网络的输入样本,基于新的样本数据特征与BP神经网络构建组合预测模型。【结果】基于K-means聚类+灰色理论+BP神经网络的预测方法有效利用了相似能源结构的城市天然气历史需求量,并结合灰色理论预测模型在小样本数据上鲁棒性高的优点,预测得到山东省11个地级市天然气长期需求预测的平均绝对百分比误差为0.57%～6.41%。与传统的灰色理论预测模型、BP神经网络模型、K-means聚类+BP神经网络相比,新预测方法在模型误差、预测结果的稳定性方面均有明显改进。【结论】新...     

在线评论特征对生鲜电商农产品销量的影响——来自淘宝羊肉大数据的证据

为探索在线评论对生鲜电商运营效果的影响,本研究基于信息采纳模型的框架,搭建在线评论作用于销量的理论模型,以生鲜羊肉产品为研究对象,利用Python爬虫的数据采集方式,获取淘宝平台上所有生鲜羊肉产品的月度截面数据,运用"OLS+稳健标准误"逐步回归的方法,从农产品销量的维度分析在线评论的影响,探讨评论区域中获取的评论数量、评论长度、差评数量和可视化评论对生鲜电商农产品销量的直接作用及交互效应。结果表明:在线评论数量、可视化评论能够显著提高生鲜农产品销量,差评数量则会明显降低生鲜电商的销量,而评论长度作用于生鲜农产品销量的效果并不显著。在线评论特征间的交互效应分析表明,差评能够削弱图片以及评论数量对销量的正向作用,图片能够加强评论长度对销量的积极作用,而差评的负面作用能够被评论长度进行一定程度的中和。因此,生鲜电商经营应当注重差评反映的意见,规避差评的重复出现;采用合理措施鼓励消费者进行评论,且撰写含有图片、评论字数较多的评价,均是增进信任机制、促进生鲜电商销量行之有效的办法。     

顾客价值视角下蔬菜电商平台产生顾客忠诚影响机理——多群组结构方程模型分析

顾客忠诚是平台维持产品生命周期的重要因素,而提升顾客价值有利于提高顾客忠诚。基于江西省305份样本调查数据,运用结构方程模型,实证检验了蔬菜电商平台顾客价值对顾客忠诚的影响,以及多群组人口统计变量的调节作用。研究发现：感知服务价值及感知成本对顾客满意产生显著正向影响,其中,感知服务价值是影响蔬菜电商平台顾客价值的关键因素;作为人口统计变量的性别、年龄、受教育程度、月均收入水平均调节了蔬菜电商平台顾客价值4个维度对顾客忠诚的影响。     

消费者网购生鲜农产品意愿影响因素的研究

生鲜农产品电商相继进入市场,使生鲜农产品的网络化迅速成为一个热门的经营方式。为研究影响消费者网购生鲜农产品意愿的因素,从影响因素角度构建调查问卷,综合所有变量因素建立测量量表,采用SPSS 19.0软件对问卷调查的有效数据进行Logistics模型分析。研究发现:消费者个体特征中消费者的性别、文化程度以及是否有网购生鲜农产品的经验,这三个因素对消费者网购生鲜农产品意愿有显著影响;产品属性方面,到货产品质量安全有保障、产品种类丰富、产品价格低,消费者购买意愿越强烈;网站服务质量方面,网站广告描述与实物一致,客服在与消费者沟通过程中有主动推荐的行为,售后服务完善,网络支付安全便捷,均能促使消费者购买意愿增加;消费者感知到货产品的质量是否有保障、客服推荐是否符合消费者心理预期、退换货是否及时这三个因素,是风险感知中影响消费者网购意愿最强烈的因素。     

基于PSO-SVR模型的河南省小麦产量预测方法

小麦生产是河南省农业生产中的重要环节，在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度，综合考虑影响小麦产量的相关因素，基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化，提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集，并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明，PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络，PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中，PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度，稳定性好，可为小麦产...     

品牌声誉对农产品网络销售的调节影响 ——基于在线评论的内容分析

抓取京东商城中10 223条长米产品的在线评论作为数据,研究在线顾客评论(OCRs)对产品销量影响,并探究品牌声誉对产品销量的调节,构建出长米销量的影响模型并通过实际爬虫数据进行验证。结果表明,在高品牌声誉产品下,品牌对评论极性的调节作用更为显著,而在低品牌声誉产品下,品牌对产品属性高频词的调节作用更加显著。研究为农产品网络销售和在线顾客评论处理提供了理论基础及方法,企业和电商平台针对不同品牌与不同发展进程需要制定具有差异化的产品销售策略。     

在线评论有用性影响因素的实证研究

在线评论对辅助用户进行购买决策并非具有同等参考价值,能够影响用户购买决策的在线评论才具备“有用性”。文章采用结构方程模型,探讨在线评论有用性影响因素及其作用机制,以期为在线评论有用性影响因素研究提供参考依据。通过文献梳理,采用感知真实性、感知价值性、感知权威性对感知有用性的影响作用构建模型;通过问卷调查收集数据,利用AMOS软件进行模型验证和拟合分析,采用SPSS软件进行中介效应检验。模型的拟合配适度较高说明模型的构建具有一定说服力：感知价值性具有部分中介效应,感知真实性影响感知权威性,最终作用于感知有用性。     

电商直播模式下生鲜农产品消费者购买意愿影响因素研究

面对"电商+直播"这一模式发展的高潮,生鲜农产品电商也迎合电子商务发展的趋势,利用直播提高人们对生鲜农产品的购买率。本文基于计划行为、感知风险等理论,根据396份实证调研数据结果,运用二元Logistics模型对数据进行回归分析,从消费者个人特征、产品特征、商家主播特征、风险感知特征4个方面来探究在电商直播模式下影响生鲜农产品消费者购买意愿的因素,以此为生鲜农产品电商的长足发展提供对策建议。     

基于机器学习的富硒茶评论文本消费者满意度感知研究

为探究农产品消费者在线评论数据对消费者满意度决策的重要影响,选取具有体验性的富硒茶作为研究对象,使用机器学习分类算法对富硒茶评论文本进行情感分类,使用TF-IDF和LDA模型进行文本特征词与主题可视化挖掘,识别消费者对富硒茶的满意度影响因素.研究发现,消费满意度主要体现在对产品的信任感知、营销感知、质量感知、物流服务和...     

SVR-KNN法用于除草剂QSAR研究

[目的]探索一种有效的组合预测方法,用于定量构效关系(QSAR)的研究分析。[方法]提出一种基于支持向量机回归(SVR)与K-最近邻法(KNN)的组合预测方法:以均方误差(MSE)最小为择优准则,对SVR实施核函数寻优;基于最优核函数以SVR进行描述符筛选并得到保留描述符;以"多轮末尾强制淘汰法"阐述各保留描述符对预测精度影响的程度;基于保留描述符,以不同KNN预测值反映样本集异质性并构建子模型,最后基于SVR以留一法实施组合预测。运用该组合预测方法研究磺酰脲和三唑并嘧啶磺酰胺类除草剂QSAR建模。[结果]建模结果表明,基于SVR与KNN的组合预测方法在参比模型中预测精度最高,具有结构风险最小、非线性、能有效克服过拟合、泛化推广能力优异等优点。[结论]基于SVR与KNN的组合预测具有许多优点,在QSAR研究中应用前景广泛。     

O2O模式下生鲜农产品购买意愿研究

基于二项Logistic回归模型,建立了O2O模式下生鲜农产品影响因素的初始方程。树模型分析发现,年龄和月网购消费额的对数值的交互项具有统计学意义,二者具有协同效应,并得出最终的Logistic回归方程。最后,提出了发展生鲜农产品O2O平台的相关对策。     

情感体验维度下在线健康社区用户参与行为影响因素研究

[目的/意义]情感体验是用户与产品交互的纯主观感受,探究用户情感体验作用下在线健康社区的用户参与行为和影响因素对留存用户意义明显。[方法/过程]以25位在线健康平台的真实用户为研究对象,通过访谈获取研究资料。借助扎根理论对访谈原始资料进行编码,挖掘对在线健康社区用户参与产生作用的因素范畴,并基于“认知-情感递归模型”,构建情感体验维度下影响用户参与的因素模型与反馈机制。最后从199份调查问卷中筛选有效案例,基于fsQCA探究用户参与行为和情感反馈影响因素的组态。[结果/结论]编码提取的主范畴可划分为认知评估,情感体验与参与行为3个维度。实证结果发现认知评估会促进用户情感的产生,从而引发实际参与行为。参与过程中诸要素会相互影响,双向作用于用户参与行为和用户认知评估。组态条件分析发现,平台体验和需求动机是影响用户参与在线健康社区的核心条件,用户情感,环境和平台认知3个单因素变量不必然影响用户参与行为的产生。     

森林火险气象预警系统的开发

以林区实况监测和森林火险气象预报预警为基础,结合林区基础数据分析空气湿度和土壤湿度,发布森林火险气象预警,并建立森林火灾档案信息库,形成覆盖全省各个林区的森林火险气象预警系统。系统以采集实况数据、预报因子、分发信息、数据库整合为核心,以"预防为主、积极消灭"的为总方针;提高森林火险等级预报精度,增强森林火灾的预警能力,有效遏制森林火灾的发生,努力把森林火灾次数和灾害损失降到最低,保障森林资源和生态环境安全。     

Rural Power System Load Forecast Based on Principal Component Analysis

Power load forecasting accuracy related to the development of the power system. There were so many factors influencing the power load, but their effects were not the same and what factors played a leading role could not be determined empirically. Based on the analysis of the principal component, the paper forecasted the demands of power load with the method of the multivariate linear regression model prediction. Took the rural power grid load for example, the paper analyzed the impacts of different factors on power load, selected the forecast methods which were appropriate for using in this area, forecasted its 2014-2018 electricity load, and provided a reliable basis for grid planning.     

统计预测方法在耕地保有量需求预测中的研究——以毕节地区为例

依据毕节地区经济、人口和耕地数据,采用回归预测和时间序列预测方法,综合分析影响耕地保有数量的因素,建立耕地保有量需求预测模型,并将通过评价与解释确定的最优模型作为毕节地区耕地保有量预测方案。结果表明,基于统计预测的耕地保有量预测方法综合了耕地利用情况与社会经济发展态势,有较强的应用背景和社会需求,可为政府新一轮的土地利用总体规划提供决策支持。     

农业灌溉用水量的LS-SVM预测模型研究

农业灌溉用水量预报是灌区制定水资源调度计划、合理高效分配水量的科学依据。针对灌溉用水量影响因素复杂非线性的特点,鉴于支持向量机算法的诸多优势,建立了基于最小二乘支持向量机的灌溉用水量预测模型,将该模型用于塔河流域T灌区灌溉用水量预测,并与人工神经网络方法预报结果比较,表明该方法具有泛化能力强、误差小等特点。     

基于品牌效应的在线评论对稻米销量影响的实证研究

为探索品牌、在线评论与农产品销量之间的关系以及二者如何对农产品销量产生影响。利用网络爬虫技术和统计方法,基于品牌效应视角,扩展了采纳信息模型,并依据网络中采集的真实在线评论内容,从产品特征和评论特征两个角度出发对稻米农产品进行研究,构建了稻米销量的影响因素模型并运用实际数据分析得到验证。结果表明:评论数量与稻米销量显著相关,品牌强度、评论效价和评论时效度对于稻米销售具有显著的正向影响。此外,评论效价和评论时效度能够削弱品牌强度的作用,对弱势品牌稻米销量具有更为显著的影响。     

风速风向的解算方法研究

首先分析了影响广东省第三产业发展的主要因素，指出由于上述因素相互制约、相互影响，导致第三产业的发展呈现出高度的非线性特征，并使得单一的预测模型在预测效果和泛化能力方面难以胜任.在此基础上，提出了基于神经网络集成的组合预测模型，对广东省第三产业的发展进行预测，阐述了算法的基本原理和数据处理流程，实证分析表明：基于神经网络集成的组合预测模型要比单一预测模型的预测精度高.     

香蕉产业组织模式绩效的分析与预测——基于多变量随机系数累加多层统计模型

运用累加多层统计模型对香蕉组织模式中仅有2个有效收入数据的"香蕉专业户+蕉农+专业协会"模式的单位面积(667 m2)收入进行了预测.结果表明:2007年预测收入4916元/667 m2,与实际收入4925元/667 m2基本相符.这种方法适于少数据预测.