基于ARIMA-GA-BP模型的运输企业物料需求预测方法研究  

作　　者：熊宗慧[1] 王晓东 

机构地区：[1]新疆大学智能制造现代产业学院(机械工程学院),新疆乌鲁木齐830047 [2]新疆大学商学院,新疆乌鲁木齐830091

出　　处：《中国物流与采购》2024年第10期89-90,共2页China Logistics & Purchasing

基　　金：国家自然科学基金项目(71861033);《工程管理》专业学位研究生教学案例库建设项目(XJDX2023YALK29)。

摘　　要：运输作为物流企业的生命线,对物料需求的合理预测是运输企业管理的重要组成。基于此,本文以运输企业济南至郑州线路下箱体使用数据为样本,首先对数据特征进行分析,建立ARIMA模型与BP神经网络模型;其次运用不同模型加以求解,在BP神经网络确定初始权重时引入遗传算法进行优化;最后建立多目标函数确定单一模型权重值进行组合预测。结果表明:相较于单一模型,组合模型拟合效果更加符合数据变化特征。组合模型精度高于其他模型,对运输企业在物料需求预测研究方面具有借鉴意义。

关 键 词：ARIMA模型 GA-BP神经网络 组合预测 

分 类 号：F252[经济管理—国民经济] F224