基于TEI@I方法论的系统管理预测技术研究综述及展望

发布时间：2021-08-06 16:02

　　随着世界经济、产业格局的变化,市场经济的不确定性和风险性日益提高,具有预警作用的预测技术成为众多学者的研究热点。但随着大数据时代的到来,复杂系统中的行为变得难以控制和预测。本文通过文本挖掘及文献计量的方法,从系统管理方法论的角度对预测技术的发展及应用进行了梳理和评述。首先,在对主要预测技术现有文献广泛调查的前提下,总结与评价了系统管理预测方法的发展。同时,对系统管理中TEI@I方法论及其衍生预测方法的原理与应用做出综述。其次,利用文献计量方法分析了国内外近20年相关文献的趋势以及热点预测技术。最后,总结全文并对系统管理预测技术在未来大数据背景下的发展提出展望。 

【文章来源】：管理评论. 2020,32(07)北大核心CSSCI

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

近20年国内与国际预测技术文献趋势对比图

共词分析与共引分析结果如图2所示。共词分析是将某几个节点的文献共同相关的关键词提取出来，出现的频率越高，节或关键词越大。因此，共词分析可以反映热点研究问题及发展趋势。共词分析结果表明，国内近5年对预测技术的研究热点主要集中在“智能机器学习”“数据挖掘”“组合预测以及灰色模型”等方面。共引分析是对每个分片，本文以每年作为分片，选取前10的被引文献提取出被引频率高的代表性高质量文献，共引分析是对领域专家文献做分析，因此共引分析可以作为前沿文献和方向的代表。依据文献共被引网络结果发现，Chen等[110]和Lecun等[111]一系列文献对大数据背景下预测技术发展有巨大贡献。最后，对共现的关键词和文章做聚类分析得到热点和前沿研究词，综合国内与国际的结果发现，在大数据的背景下预测技术的热点及前沿问题主要为9类(见表2)。从研究重点来看，大数据背景下预测技术主要依靠数据挖掘、大数据分析，结合人工智能类预测模型、灰色模型以及ARIMA、回归模型等传统模型预测和研究需求和供应链方面。因此，未来人工智能模型与大数据成为预测模型的研究热点可能性较大。总结与展望

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3326071