区域物流需求预测

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相关领域：经济管理自动化与计算机技术更多>>
相关作者：夏国恩汤俊何国华黄敏珍何跃更多>>
相关机构：西南交通大学五邑大学福州大学安徽理工大学更多>>
相关期刊：《物流科技》《区域治理》《科技管理研究》《物流技术》更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家社会科学基金教育部人文社会科学研究基金广西壮族自治区哲学社会科学规划更多>>
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基于内容分析法的区域物流需求预测研究综述
《湖北经济学院学报（人文社会科学版）》2024年第2期69-72,共4页张军玲 赵艺婷 周梦婷 
甘肃省科技计划资助项目(21CX6ZA091)。
以2004年10月至2022年9月发表在中国知网关于区域物流需求预测的文献为研究对象,通过内容分析法进行多维度编码,从现状研究、预测方法与模型研究、研究角度等三个方面进行文献梳理和总结。针对“影响因素的分析”“预测指标的选取”“...
关键词：内容分析法 区域物流 需求预测 
基于加权马尔科夫-ARIMA修正模型的区域物流需求预测被引量：3
《山东交通学院学报》2023年第3期22-28,共7页程元栋 喻可欣 李先洋 
国家自然科学基金项目(71473001);安徽省哲学社会科学规划项目(AHSKY2017D35);安徽省高等学校省级自然科学研究计划项目(KJ2018A0088)。
为准确预测区域物流需求,采用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型建立具有线性关系的时间序列,考虑时间外的非线性影响因素,基于加权马尔科夫模型修正残差状态,构建加权马尔科夫-ARIMA模型,以我国1990...
关键词：ARIMA模型 加权马尔科夫模型 物流需求 预测 
基于GM(1,1)模型的内蒙古自治区区域物流需求预测被引量：3
《内蒙古统计》2023年第3期32-35,共4页张宇超 
内蒙古自治区现代物流体系有扩大内需,保障国内经济畅通循环的作用。故针对内蒙古自治区“十四五”期间物流需求进行预测。以灰色理论为预测基础,选取内蒙古自治区货物周转量数据构建GM(1,1)模型,通过残值检验与后验差检验的组合检验,...
关键词：物流产业 货物周转量 物流需求预测 现代物流体系 后验差检验 扩大内需 灰色理论 预测基础 
基于GM(1,1)模型的内江市区域物流需求预测被引量：3
《物流工程与管理》2022年第12期15-17,共3页朱梦琳 
内江师范学院2022年度校级科研项目(2022QN29)。
采用GM(1,1)灰色预测模型,以内江市2014年至2020年货运周转量为基础数据进行仿真,对内江市2021年至2025年物流需求量进行预测。研究结果表明:基于GM(1,1)模型的预测结果平滑性较好,预测精度符合要求,可以有效地反映出内江市物流需求量...
关键词：物流需求 GM(1 1)模型 需求预测 
面向不确定物流需求的改进GM-BPNN组合预测方法被引量：14
《统计与决策》2022年第16期26-29,共4页黄建华 张迪 
国家社会科学基金一般项目(20BGL003)。
在面对具有突变性、不稳定性以及非线性等特征的区域物流需求预测问题时,传统的时间序列、BPNN、GM-BPNN等预测方法在拟合物流需求曲线上存在缺陷,文章提出了改进GM-BPNN组合预测方法,利用ARIMA和遗传算法(GA)分别改进GM(1,1)和BPNN,根...
关键词：区域物流需求预测 改进GM-BPNN ARIMA 遗传算法 组合预测 
基于灰色-马尔科夫链的区域物流需求预测被引量：5
《南阳理工学院学报》2020年第6期1-5,共5页吴玉国 李晓迪 
针对区域物流需求量问题,构建灰色马尔科夫组合预测模型进行研究。在灰色GM(1,1)模型的基础上应用马尔科夫链确定系统状态并形成转移矩阵,最终获得物流需求量预测值。结果表明:灰色预测的结果平滑性较好,可以有效反映出物流需求量整体...
关键词：需求预测 灰色理论 马尔科夫链 公路货运周转量 
基于RBF神经网络的区域物流需求预测被引量：10
《综合运输》2020年第6期90-93,共4页曾煜 朱志浩 
区域物流需求预测是政府部门进行物流规划、制定物流相关政策的基础,具有数据量小和非线性的特点,传统预测方法难以保证预测的精度。本文将区域外贸总额、人均消费水平、区域零售总额和三大产业的产值作为影响因素,运用RBF神经网络和随...
关键词：区域物流 需求预测 神经网络 随机森林 预测精度 
基于遗传算法优化支持向量回归机的区域物流需求预测被引量：22
《系统科学学报》2018年第4期79-82,90,共5页曹志强 杨筝 刘放 
广西民族师范学院服务旅游与商贸产业专业群科研项目(LYYSMKY2016003);广西民族师范学院校级科研项目(2014YB007);广西职业教育教学改革工程项目(GXGZJG2016B061)
本文采用支持向量回归机对物流需求进行预测,研究SVR在物流需求预测中的可行性。为了建立有效的SVR模型,SVR参数需要精心设置,针对物流需求非线性的特点,本文首次提出用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)机进行预测,采用最优参数构造SV...
关键词：遗传算法 支持向量回归机 物流需求 预测 
基于两阶段组合预测模型的区域物流需求预测被引量：10
《信息与控制》2018年第2期247-256,共10页李捷 陈彦如 杨璐 
国家自然科学基金资助项目(71402149)
基于支持向量机、遗传算法、粒子群算法和BP神经网络,提出了两阶段组合预测模型GSPS-BPNN,旨在将预测问题分为2个阶段.第1阶段预测为第2阶段预测提供更有效的样本数据特征,并降低数据维度,提高算法收敛性;第2阶段预测可以弱化第1阶段预...
关键词：支持向量机 遗传算法 粒子群优化 神经网络 两阶段组合预测 
基于遗传算法优化SVR的区域物流需求预测被引量：1
《物流技术》2018年第3期61-64,149,共5页马欢 廖燕 
指出城市物流需求的影响因素多,具有非线性、随机性和样本量有限等特点,因此选择SVR算法处理这类回归问题时具有优势。基于SVR的性能依赖于关键参数选择的特征,利用遗传算法对支持向量回归模型的惩罚参数、核函数参数和不敏感损失函数...
关键词：物流需求预测 遗传算法 SVR 区域物流 
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