摘要
随着数字电视技术和网络技术的发展,数字电视已成为广电业最有发展前途的产业。但我国数字电视化进程还比较缓慢,与广电总局的发展规划要求相距甚远,其主要原因是对数字电视市场容量(用户)缺乏科学的、准确的预测,这大大影响了企业对数字电视的战略投资热情,使数字电视节目匮乏,接收设备不能尽快普及;同时节目制作商、网络运营商和电视平台商之间的数字电视产业供应链还没有形成,这都成为影响我国数字电视发展的障碍。为此,本文进行数字电视市场容量的预测,不仅可以为投资者进行投资分析提供依据,也对国家制定相关政策,推动数字电视产业发展有着重要的指导意义。
本文首次将数字电视市场容量看作人口、国内生产总值(GDP)、人均年收入和数字电视收费标准的非线性函数,采用神经网络BP算法,对其建立预测模型并进行预测。首次分别用支持向量机理论、随机梯度回归法、投影寻踪回归法预测人口数量、人均年收入和GDP,并与非线性时间序列法、样条回归法、人工神经网络法进行了比较,选取误差最小的方法和数据进行预测,还用灰色理论预测了数字电视收费标准。通过检验表明,本文采用的方法预测误差小、预测精度高,适合用作数字电视市场容量的近期预测。
数字电视产业的发展必须解决数字电视产业链条中各企业利益分配的问题,本文首次对数字电视产业引入供应链合作博弈模型,分析了数字电视产业链联盟及存在的问题,并提出了建设性的解决方案。论文最后对中国数字电视发展的优势和劣势进行分析和总结,并对中国数字电视的发展提出了从政策、体制到运营模式等方面的建议。
Digital television has been the domain with the most developing future in the broadcast and television industry. In our country, however, it squirms slowly in its forwarding process, which is far away from the developing layout made up by the Broadcast and Television Institute. The main causation of it is that we are short of the scientific and precise prediction on the digital television capitals, which has a great effect on the investing flame of enterprises to digital television. In addition, it cuts off the digital television programs, and the receiving facilities can not gain ground as soon as possible. At the same time, the supplying chain in the digital and television industry has not formed between program producers, network providers, and TV platform suppliers. All of these have become the obstructions of the digital television developing in our country. As a consequence, this paper takes a forecast. The forecast carried on digital television market capacity will not only provide the investment analysis basis for investors, and be useful to formulate the relative national policy but have the meaning to tutor the development of digital television industry.
This paper regards the digital television market capacity as a non-linear function of the population, GDP, the average income per year of one person and the digital television charge standards, establishes the predictable model with the nerve network BP algorithm , and then carries on the forecast. In addition, for the first time, the paper predicts the population quantity, the yearly average income per person and the GDP by using the supporting vector mechanism theory, the taking stochastic gradient return law and the projection seeking out the traces return law. Then the results will be compared with those obtained by other means like the non-linear time series law, the transect returned law and the artificial nerve network law. This paper also forecasts the digital television charge standard with the grey theory. It is indicated through the examination that the method used by this paper has some advantage: small forecast error, high forecast precision.
引文
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