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组合预测模型在区域物流需求预测中的应用 被引量：15
1
作者 朱帮助 《经济地理》 CSSCI 北大核心 2008年第6期952-954,共3页
针对单一预测方法用于区域物流需求量预测存在的不足,文章提出了基于预测有效度的组合预测模型,即通过组合多个单一模型的预测结果,发挥各自的优点,提高预测的精确度。以广东省江门市为例,分别采用线性回归模型、灰色GM(1,1)模型和组合... 针对单一预测方法用于区域物流需求量预测存在的不足,文章提出了基于预测有效度的组合预测模型,即通过组合多个单一模型的预测结果,发挥各自的优点,提高预测的精确度。以广东省江门市为例,分别采用线性回归模型、灰色GM(1,1)模型和组合预测模型对其物流需求量进行了预测,实证结果表明区域物流需求组合预测模型能够取得更高的预测精度。 展开更多
关键词 区域物流需求预测 预测方法 组合预测模型 灰色模型
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面向不确定物流需求的改进GM-BPNN组合预测方法 被引量：9
2
作者 黄建华 张迪 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2022年第16期26-29,共4页
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... 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,根据有效度确定加权系数并构建线性组合模型,并以浙江、广东、江苏进行实例验证。结果表明,相比传统时间序列、BPNN、多元回归、GM-BPNN等预测方法,改进的GM-BPNN组合预测方法提高了物流需求预测的精确度。 展开更多
关键词 区域物流需求预测 改进GM-BPNN ARIMA 遗传算法 组合预测
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基于主成分分析的区域物流需求预测指标研究 被引量：8
3
作者 李自立 黄芬 《物流技术》 2009年第12期128-130,共3页
首先分析了我国物流统计现状,指出我国区域物流统计制度体系仍然存在不足,制约了区域物流需求预测的研究;对比欧美国家预测物流需求时的指标数,说明我国区域物流预测指标中存在的问题;最后,以湖北省区域物流需求预测为例,运用主成分分... 首先分析了我国物流统计现状,指出我国区域物流统计制度体系仍然存在不足,制约了区域物流需求预测的研究;对比欧美国家预测物流需求时的指标数,说明我国区域物流预测指标中存在的问题;最后,以湖北省区域物流需求预测为例,运用主成分分析法把影响区域物流需求的多个指标综合为两个主成分指标,能为区域物流需求预测指标研究提供一定的参考。 展开更多
关键词 区域物流需求预测 指标 主成分分析法
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基于PCA-RBF神经网络的区域物流需求预测研究 被引量：2
4
作者 邱波 《管理工程师》 2012年第2期30-33,共4页
区域物流需求预测是区域物流规划中一项非常重要的工作,需求预测的结果能为区域规划者在制定区域物流产业政策、区域物流规划和物流设施建设投资方面提供参考,为区域经济发展奠定基础。文章在结合区域物流需求的影响因素分析的基础上,... 区域物流需求预测是区域物流规划中一项非常重要的工作,需求预测的结果能为区域规划者在制定区域物流产业政策、区域物流规划和物流设施建设投资方面提供参考,为区域经济发展奠定基础。文章在结合区域物流需求的影响因素分析的基础上,建立了区域物流需求的预测指标体系,作者首先利用主成分分析的方法去除原始输入数据的相关性,以解决输入变量过多网络规模过大导致RBF神经网络效率下降问题,然后选择合适的径向基函数密度(散布常数)来训练神经网络,最后结合实例进行分析,具有较好的效果。 展开更多
关键词 主成分分析 径向基神经网络 区域物流需求预测
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