灰色论文关于基于灰色动态模型对IPTV的市场预测论文范文参考资料

灰色论文关于基于灰色动态模型对IPTV的市场预测论文范文参考资料 摘要交互式网络电视(IPTV)是一种利用当代网络入户的普及,颠覆传统电视功能,集数字电视、互联网、多媒体等多种技术于一体,向家庭用户的多种交互式服务的新媒体产品。近年来IPTV在我国发展迅速,其发展涉及专业技术、节目内容、用户偏好、国家政策及商业模式等多方面的因素,而这些因素大多为灰色信息。根据这个特点,文章利用灰色动态模型GM(1,1),通过Excel软件实现,基于我国xxxx年的IPVT总用户量数据建立其发展预测模型。研究表明:灰色动态模型GM(1,1)能够较准确地预测我国IPTV市场发展趋势,建立的模型精度高、实现方式实用性强。结果表明 ：xxxx年IPTV将以稳定在150%左右(分别为14728%,15286%,15286%)的速度迅速发展,市场发展前景良好。 关键词灰色模型MG(1,1)；Excel软件；IPTV；预测 DOI1013939/jkizgscxx11020 1引言 IPTV(Inter Protocol TV,Interactive Personal TV)也称交互式网络电视,具有IP交互特性,在传统电视基础上,加入了数字电视、互联网、多媒体等技术,面向家庭用户提供多种交互式服务的新媒体产品。它融合了多媒体技术、互联网技术和通信技术,充分有效地利用了网络资源,是这个网络时代应运而生的产物,带来电视产业的颠覆式变革。 IPTV具有IP网的对称交互特性,几乎可以实现网内节目的所有发布方式及各种控制功能,包括及时更新、节目预约、调节观看进度、终端*和计费管理等,满足了时下观众多样性、 化的视听需求。除了基本的电视服务功能之外,还可以基于互联网展开其他内容业务,如网络游戏、收发电子邮件、网上购物等。以上就是IPTV的两大卖点：交互特性和扩充互联网内业务。IPTV更新了传统电视服务的概念,而且将在线的信息、娱乐、教育及商务等多种功能融入其中,强大的综合性多元化会使它在未来的竞争中处于优势地位。 同时,IPTV的发展也受到了诸多因素的影响：一是技术影响,受到宽带和光纤线路质量、网络路由器信号强度、机顶盒的画质传输质量及视频编码技术等影响,还有最基础的家庭联网普及程度。二是内容影响,观众已经习惯了低价格的广播电视节目收费方式,但随着版权的法制化管理和网络节目的性质,IPTV是根据选择的节目内容差异化收取费用的,这和传统电视的收费方式大相径庭。所以,IPTV的发展要以内容为王,只有内容做到高水准、个性化、 化,才能吸引观众为其买单,引导他们习惯这种消费方式,否则IPTV的优势就难以实现,只是一项增值或附加业务,难以成为行业主流。三是政策法律影响,目前我国对电视媒体市场采取的仍是准入管制,广电总局很大程度上控制着国内影视制作传播系统,所以政策变动会对IPTV发展有很大影响。此外,法律上对IPTV的定位尚不明晰,是继续打擦边球还是明确归属、法律授权,业内需要密切关注。1四是产业链影响,原有的广播电视体系是远远无法满足IPTV的发展需要的,这条产业链上需要大量从事各类节目内容的开发、制作及传播的专业人士及组织加入和进行产业合并,整个行业才能有序发展。综上可见,IPTV的发展受很多因素制约,是一个复杂的系统。 从科学研究的角度看,IPTV市场发展系统中既有人们已知的白色信息,又有人们的黑色信息,更多的则是人们部分了解又不很清楚的灰色信息。其中的随机量则被处理成为在一定范围内、一定时段上变化的灰色量及灰色过程。2灰色系统理论中处理灰色量的原则,是从无规律的原始数据中找出规律,即对数据通过一定方式处理后,使其成为较有规律的时间序列数据,再建立模型。 本文以我国xxxx年IPTV用户总量为基础数据,建立灰色动态预测模型,对xxxx年我国IPTV的市场规模进行预测。结果表明:灰色模型能较准确地预测我国IPVT市场的发展趋势。 2灰色动态模型GM(1,1) 我国的邓聚龙教授于20世纪80年代提出了灰色系统理论,是用来解决信息不完备系统的数学方法。部分信息已知、部分信息的系统称为“灰色系统”。灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测和控制的理论。3在灰色系统建模中,最具特色的是针对生成的时间序列建模,即灰色模型(Grey Model,GM)。灰色动态模型单变量一阶微分方程GM(1,l)是其中较为简单的一种,对时间序列数据进行未来数量大小的预测。该模型已被广泛应用于商业领域,主要用于预测行业产值和市场规模等。 运用GM(1,1)预测的思路较为简单,数据单纯,不需要用到专业软件实现,因此也提高其在各行业商用中的推广。具有数据统计处理及表格生成功能的通用计算机办公软件Excel,则成为了用GM(1,1)预测的常用运算工具。本文用其实现了对IPTV市场用户量增长趋势的自动建模和快速预测,结果直观,数据完整,精确度较高。其建模步骤如下： 将原始数据排成时间数列Xt(t=0,1,2,n),其中Xt表示第t时刻的原始数据。 第一,累加生成。通常原始数据呈现离乱现象,灰色系统理论将无规律的原始数据按式(1)累加生成,使其变为较有规律的生成数列Yt 4结论 基于影响IPTV市场用户量的因素具有多样化且不确定性强的特点,所以本文选用灰色系统中灰色动态模型GM(1,1)进行预测,这是灰色数列预测的基本模型,对样本含量的概率分布无严格要求。4一般只需要34年以上的统计指标值,就可以预测未来23年的发展情况,且不必过多地考虑宏观政策、社会需求等难以量化的影响因子,适用于预测未来用户量的趋势。 C=S1/S2,S1代表预测误差离散性,S2代表原始数据离散性。根据后验差检验的原则,后验差比值C越小越好,因为C越小则是残差总体标准差S1越小,原始数据总体标准差S2越大,说明预测误差离散性小,原始数据离散性大,预测精度高。本组数据后验差比值C=00475035,残差百分率均小于4%,即预测精度大于96%。据流媒体网统计,截至xx年年末,我国IPTV总用户量已经超过了5000万人(流媒体网统计数字要比 _数字略高,但是更符合市场实际),实证了本文预测数据的准确性。 对我国IPTV总用户量使用灰色模型GM(1,1)预测表明,xxxx年IPTV总用户量年增长率将稳定在150%左右(分别为14728%,15286%,15286%)。目前,我国IPTV行业正处于市场快速发展期,在xx年将突破1亿人。面对如此迅速发展的市场,相关业