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提升基層單位把握市場(chǎng)、研判市場(chǎng)、預(yù)測(cè)市場(chǎng)能力；持續(xù)優(yōu)化預(yù)測(cè)模型，深入挖掘分析零售消費(fèi)數(shù)據(jù)，靈活運(yùn)用信息修正中、短期預(yù)測(cè)結(jié)果，準(zhǔn)確把握市場(chǎng)容量
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，做到規(guī)劃先行、打牢基礎(chǔ)、激活市，跳出煙草看終端，對(duì)標(biāo)城網(wǎng)看農(nóng)網(wǎng)，積極部署推進(jìn)農(nóng)村卷煙營銷網(wǎng)絡(luò)建設(shè)高質(zhì)量發(fā)展。建模型。將檔口位置、客戶檔位、店鋪環(huán)境
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;PMF）模型對(duì)農(nóng)田土壤重金屬外源進(jìn)行了定量解析。結(jié)果表明，研究區(qū)域土壤重金屬主要有四個(gè)來源：成土母質(zhì)等自然因素、燃煤等大氣沉降因素、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)措施和工業(yè)活動(dòng)
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工業(yè)有限責(zé)任公司、中國煙草實(shí)業(yè)發(fā)展中心、內(nèi)蒙古自治區(qū)煙草專賣局（公司）等單位承擔(dān)的《智能運(yùn)力調(diào)度模型研究》《智能倉儲(chǔ)管理模型研究》《智能配送模型研究》等46項(xiàng)課題被評(píng)為三類
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為目標(biāo)，深入開展倉儲(chǔ)、調(diào)運(yùn)、運(yùn)輸?shù)饶K需求調(diào)研，加大智能化、智慧化物流解決方案研究力度；另一方面，運(yùn)用新技術(shù)新方法構(gòu)建卷煙智能調(diào)度和移庫模型
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、消費(fèi)者乃至全體市民變?yōu)榫頍熓袌?chǎng)的“傳感器”和“監(jiān)測(cè)點(diǎn)”，動(dòng)態(tài)了解市場(chǎng)狀況和零售戶經(jīng)營狀況，及時(shí)錄入專賣管理信息平臺(tái)，應(yīng)用模型分析為專賣市場(chǎng)監(jiān)管精準(zhǔn)決策提供
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分的方法。
該發(fā)明公開了一種在線調(diào)整混絲加香水分的方法，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用多元線性回歸方法，建立水分控制模型：混絲加香煙絲水分＝
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，該方法使用回潮機(jī)的完整的工藝參數(shù)和環(huán)境參數(shù)作為自變量，利用梯度提升樹算法建立起回潮預(yù)測(cè)模型，充分考慮了不同的影響因子對(duì)煙草回潮機(jī)出料含水率的影響，
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了六個(gè)煙葉化學(xué)成分內(nèi)在品質(zhì)指標(biāo)（煙堿、總糖、還原糖、氯、鉀、總氮）模型；三是實(shí)現(xiàn)六個(gè)指標(biāo)的對(duì)應(yīng)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)批次內(nèi)加工片煙內(nèi)在品質(zhì)的均勻穩(wěn)定
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和固化市場(chǎng)信息采集與分析應(yīng)用模型、卷煙購進(jìn)調(diào)控模型、市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)模型等6大卷煙運(yùn)行調(diào)控模塊，進(jìn)一步增強(qiáng)經(jīng)營主體適應(yīng)市場(chǎng)能力，初步形成“按訂單組織貨源、按需求銜接計(jì)劃、按價(jià)格
