基于GRA下的SVM与BP神经网络的物流量预测研究  

作　　者：梁晨[1] 袁凡 

机构地区：[1]北京物资学院物流学院,北京101149

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）经济管理》2022年第10期211-217,共7页

摘　　要：“十三五”至“十四五”时期,北京市坚持以首都发展为统领,其发展方式正在发生深刻转型,是全国第一个减量发展的城市。物流需求量与其影响因素之间关系复杂,且各因素对物流需求的影响程度具有差异性。通过整合北京市物流需求相关影响因素,采用灰色关联度分析对因素指标进行筛选,运用支持向量机和BP神经网络进行预测,证明了BP神经网络在用于物流需求预测时比支持向量机更有效。选取北京市2007-2021年统计数据对2022-2026年的货运量进行预测,以此得出北京市物流需求总量,对未来北京市的转型发展具有重要意义。

关 键 词：支持向量机 BP神经网络 灰色关联度 物流需求预测 

分 类 号：F276.3[经济管理—企业管理]