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城市物流规划中的物流需求预测 被引量：11
1
作者 曹文琴 甘卫华 《特区经济》 北大核心 2006年第3期330-331,共2页
本文分析物流与社会再生产流通循环关系,阐释城市物流需求预测的特点、步骤,并结合参与项目“佛山市物流规划与物流信息平台研究”,再采用回归和灰色模型相结合的不确定定量预测方法,取得较好预测效果。
关键词 物流规划 物流需求预测 灰色模型
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基于二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机的物流需求预测 被引量：19
2
作者 耿立艳 赵鹏 张占福 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第7期2558-2560,共3页
为了提高物流需求的预测精度,在分析物流需求影响因素基础上,建立了物流需求的二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机预测模型。利用最小二乘支持向量机(LSSVM)描述物流需求与其影响因素间的复杂非线性关系,并通过二阶振荡微粒群(TOOPSO)算... 为了提高物流需求的预测精度,在分析物流需求影响因素基础上,建立了物流需求的二阶振荡微粒群最小二乘支持向量机预测模型。利用最小二乘支持向量机(LSSVM)描述物流需求与其影响因素间的复杂非线性关系,并通过二阶振荡微粒群(TOOPSO)算法优化选择LSSVM参数。实例分析表明,模型具有较高的预测精度,TOOPSO算法搜索LSSVM最优参数时间明显少于传统交叉验证法,是一种有效的物流需求预测方法。 展开更多
关键词 物流需求预测 最小二乘支持向量机 二阶振荡微粒群算法
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残差灰色预测模型在物流需求预测中的应用 被引量：16
3
作者 周茵 《铁道运输与经济》 北大核心 2007年第11期59-61,共3页
为了提高预测精度,在灰色预测模型的基础上建立残差灰色预测模型,对物流需求进行预测,并以实际铁路货运量算例为基础,作分析比较。结果表明,该方法具有预测精度高、理论可靠、计算简单等优点,具有良好的实用性。
关键词 灰色模型 残差 物流需求预测
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基于多元线性回归模型的河北省物流需求预测实证分析 被引量：16
4
作者 周晓娟 景志英 《物流技术》 北大核心 2013年第5期270-272,共3页
尝试运用多元线性回归模型对河北省物流需求进行预测分析。在借鉴前人研究成果的基础上,选取研究指标,并且根据统计对数据的严格要求,选取了1990-2009年河北省统计年鉴上的相关指标作为数据来源,并对数据进行了逐步回归,以消除多重共线... 尝试运用多元线性回归模型对河北省物流需求进行预测分析。在借鉴前人研究成果的基础上,选取研究指标,并且根据统计对数据的严格要求,选取了1990-2009年河北省统计年鉴上的相关指标作为数据来源,并对数据进行了逐步回归,以消除多重共线性,最后得出回归模型,并对模型进行了相关检验,验证模型是适合进行预测的。最后提出基于货运量是物流需求预测的关键,从三个方面提出加快河北省物流产业发展的政策建议。 展开更多
关键词 物流需求 多元线性回归 物流需求预测 河北
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基于时间序列模型在物流需求预测中的应用 被引量：13
5
作者 田根平 曾应昆 《物流科技》 2007年第9期96-99,共4页
本文采用时间序列模型进行物流需求预测,用实例从数据平稳性的判断,平稳化,标准化,建模,经模型的识别、定阶、参数估计和检验,到预测及误差和置信区间的计算,详细地说明了时间序列模型在物流需求预测中是如何应用的。结果表明该ARMA模... 本文采用时间序列模型进行物流需求预测,用实例从数据平稳性的判断,平稳化,标准化,建模,经模型的识别、定阶、参数估计和检验,到预测及误差和置信区间的计算,详细地说明了时间序列模型在物流需求预测中是如何应用的。结果表明该ARMA模型能够较好地拟合并可获得较高的中短期预测精度。 展开更多
关键词 物流 物流需求预测 时间序列模型
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基于灰色系统理论的广西物流需求预测模型 被引量：10
6
作者 潘英英 宋国喜 《广西财经学院学报》 2008年第1期26-29,共4页
运用灰色系统模型,对物流中心货运需求量进行了动态预测。预测结果显示,该方法有较好的预测精度,可用来预测广西未来几年的货运需求情况。通过模型的计算和检验对物流需求进行定量预测,可为制定区域物流发展政策、确定物流基础设施建设... 运用灰色系统模型,对物流中心货运需求量进行了动态预测。预测结果显示,该方法有较好的预测精度,可用来预测广西未来几年的货运需求情况。通过模型的计算和检验对物流需求进行定量预测,可为制定区域物流发展政策、确定物流基础设施建设规模及分析物流市场态势提供定量依据。 展开更多
关键词 广西物流 物流需求预测 灰色模型
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基于区域经济指标的区域物流需求PCR预测研究——以江苏省为例 被引量：12
7
作者 姜金德 周海花 《济南大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2021年第4期124-132,159,160,共11页
为研究区域经济与区域物流之间的相互依赖关系,建立有效的预测模型进行预测,对有关职能部门制定发展战略十分必要。基于区域经济与区域物流关系的分析,利用江苏省2005-2019年相关经济指标的面板数据,选择与区域GDP相关系数较大的货运量... 为研究区域经济与区域物流之间的相互依赖关系,建立有效的预测模型进行预测,对有关职能部门制定发展战略十分必要。基于区域经济与区域物流关系的分析,利用江苏省2005-2019年相关经济指标的面板数据,选择与区域GDP相关系数较大的货运量来表征区域物流需求的规模,基于强相关性等原则构建了影响物流需求的经济指标体系,运用SPSS统计分析软件建立基于区域经济指标的区域物流需求的主成分回归(PCR)预测模型,对模型进行检验,可决系数值表明模型的拟合优度好;通过趋势外推法(TE)建立江苏省区域经济各指标的预测模型,将预测数据代入PCR模型进行2020-2024年江苏省货运量预测,能够为区域经济和区域物流发展提供有价值的决策参考。 展开更多
关键词 主成分回归 趋势外推 区域经济 物流需求预测
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社会物流需求的非线性模型分析 被引量：10
8
作者 欧阳小迅 戴育琴 《商业时代》 北大核心 2009年第20期23-24,26,共3页
相对于物流供应,对物流需求的研究更具基础性。本文在汇总湖南省近年来社会经济发展多个指标数据的基础上,提出并建立了一个非线性的物流需求计量模型,探讨了对物流需求有显著影响的因素,为物流需求分析和预测提供定量支持。
关键词 物流需求定量分析 物流需求预测 非线性模型
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物流需求预测中移动平均法应用分析 被引量：9
9
作者 李琦 《中国商贸》 北大核心 2011年第2期139-140,共2页
本文首先说明了物流需求的相关概念,解释了物流需求预测的重要性。然后列举了分析时间序列方法中最常用的移动平均法的类型,详细介绍了分析线性趋势的主要方法:中心化移动平均法和二次移动平均法。
关键词 物流需求 物流需求预测 中心化移动平均法 二次移动平均法
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广西物流需求预测 被引量：7
10
作者 黄毅 《经济研究参考》 北大核心 2010年第53期62-67,共6页
关键词 物流需求预测 广西 市场开拓策略 发展战略规划 行业发展政策 物流发展 经济政策 物流规划
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基于时间序列分析的长春市物流研究及预测 被引量：9
11
作者 李明书 刘仁云 +1 位作者 胡姝祺 闫明水 《科技创新与应用》 2020年第32期34-36,共3页
文章为预测长春市未来的物流需求,建立ARIMA模型,对2017-2020年长春市邮政物流总量进行了分析,采用时间序列模型进行物流需求预测,用数据平稳性的判断平稳化、标准化地进行建模。利用MATLAB R2018a软件对长春市物流总量进行拟合和预测... 文章为预测长春市未来的物流需求,建立ARIMA模型,对2017-2020年长春市邮政物流总量进行了分析,采用时间序列模型进行物流需求预测,用数据平稳性的判断平稳化、标准化地进行建模。利用MATLAB R2018a软件对长春市物流总量进行拟合和预测。实验结果表明:ARIMA对呈周期性变化的序列预测较为准确,对以后解决此类问题有较大的启发。 展开更多
关键词 物流需求预测 ARIMA模型 MATLAB
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基于BP神经网络与GM(1,1)组合的北京市物流需求预测模型 被引量：9
12
作者 李晗 吴珍珍 张雪雪 《物流技术》 2021年第1期50-55,共6页
通过分析影响北京市物流需求的相关因素,构建北京市物流需求预测影响因素指标体系。运用BP神经网络和GM(1,1)方法,建立北京市物流需求组合预测模型,选取近20年的统计数据对未来五年的物流需求进行预测,得出物流需求总量及变化规律,并以... 通过分析影响北京市物流需求的相关因素,构建北京市物流需求预测影响因素指标体系。运用BP神经网络和GM(1,1)方法,建立北京市物流需求组合预测模型,选取近20年的统计数据对未来五年的物流需求进行预测,得出物流需求总量及变化规律,并以此提出推进北京市物流业发展的有效途径,为物流系统规划提供合理依据及有效发展途径。 展开更多
关键词 BP神经网络 GM(1 1)模型 物流需求预测 北京
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基于多元线性回归的山东省区域物流需求分析 被引量：8
13
作者 江雪 《物流技术》 2015年第24期121-123,140,共4页
基于多元线性回归的方法,运用SPSS软件,建立线性规则模型,并以山东省为例,对其物流需求情况进行了预测与分析,证明该模型科学、全面,可作为预测区域物流需求、评估物流业对区域经济发展的贡献、制定物流业发展政策等的有效工具。
关键词 区域物流 多元线性回归模型 SPSS软件 物流需求预测 山东省
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基于粗糙集和支持向量机理论的物流需求预测研究 被引量：8
14
作者 钟映竑 黄鑫 《工业工程》 2015年第2期28-33,共6页
选择合适的预测模型来预测物流需求,对升级和优化物流产业具有重要的战略意义。常见的物流预测方法有:增长率法、移动平均法、时间序列法等,由于实际的物流预测数据常常具有多指标、非线性、小样本的特点,并且数据中存在冗余指标(噪声)... 选择合适的预测模型来预测物流需求,对升级和优化物流产业具有重要的战略意义。常见的物流预测方法有:增长率法、移动平均法、时间序列法等,由于实际的物流预测数据常常具有多指标、非线性、小样本的特点,并且数据中存在冗余指标(噪声),导致在实际应用中,大多数预测方法的预测精度不高,难以保证有效性。针对这类物流预测问题,本文根据粗糙集属性约简中基于差别矩阵的算法,剔除冗余指标,基于约简的属性,改进了单一的SVM预测模型,并用遗传算法优化了SVM模型的输入参数,获得了较高的预测精度。本文给出了该方法的具体步骤,并用实际数据预测了广东省的货运总量,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 物流需求预测 粗糙集属性约简 支持向量机
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时间序列模型在物流需求预测中的应用 被引量：8
15
作者 杨蕾 张苗苗 《商业时代》 北大核心 2013年第13期26-27,共2页
本文通过介绍物流需求知识、预测方法及时间序列预测方法,采用随机时间序列模型进行物流需求预测。探讨时间序列模型在物流需求预测中的应用,以期为物流需求预测提供全新方法和借鉴。
关键词 物流需求预测 时间序列模型 ARMA模型
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基于LSSVM-DACPSO模型的物流需求预测 被引量：8
16
作者 耿立艳 郭斌 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第14期78-81,共4页
最小二乘支持向量机(LSSVM)的推广与应用依赖于核函数中参数的选择。文章针对LSSVM在物流需求预测中参数选择的随意性、耗时性等问题,将LSSVM与动态加速系数粒子群优化(DACPSO)算法结合,提出一种基于LSSVM-DACPSO的物流需求预测模型。... 最小二乘支持向量机(LSSVM)的推广与应用依赖于核函数中参数的选择。文章针对LSSVM在物流需求预测中参数选择的随意性、耗时性等问题,将LSSVM与动态加速系数粒子群优化(DACPSO)算法结合,提出一种基于LSSVM-DACPSO的物流需求预测模型。该模型首先利用DACPSO算法的寻优能力选择LSSVM最优参数,然后运用LSSVM的非线性运算能力对物流需求量进行预测。利用我国的物流数据进行实例分析,结果表明,相比于TVACPSO算法、PSO算法和交叉验证法,DACPSO算法优化的LSSVM具有更高的预测精度和更快的建模速度,该模型具有一定的推广与应用价值。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 动态加速系数粒子群优化 物流需求预测
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交通规划四阶段法在物流需求预测中的应用 被引量：6
17
作者 马凯 艾力.斯木吐拉 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第4期745-750,共6页
结合交通规划四阶段法的特点,在城市物流规划中的物流需求预测基础上,研究了物流需求分阶段的预测方法,并对物流需求预测模型进行了应用分析,最后基于四阶段物流需求预测,论述了相应的城市物流调查与分析的内容和方法。
关键词 交通规划四阶段法 物流需求预测 预测模型
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基于Adaboost回归算法的安徽省物流需求短期预测研究 被引量：1
18
作者 荀守奎 葛成丽 《河南科技》 2024年第2期27-33,共7页
【目的】物流需求预测有助于调整物流资源的分配,对促进物流业发展具有重要意义。【方法】选取安徽省1995—2022年与物流需求相关的指标数据为原始样本数据,用货运量来表征物流需求。通过XGBoost特征选择算法筛选出6个用于预测的指标。... 【目的】物流需求预测有助于调整物流资源的分配,对促进物流业发展具有重要意义。【方法】选取安徽省1995—2022年与物流需求相关的指标数据为原始样本数据,用货运量来表征物流需求。通过XGBoost特征选择算法筛选出6个用于预测的指标。在此基础上,使用3种方法分别构建模型,并对这些模型进行对比分析。最终,选择精度最高的Adaboost回归算法来预测安徽省短期物流需求。【结果】2023—2026年,安徽省的物流需求预测值分别为402 942.428万t、369 877.222万t、380 884.375万t、382 319.5万t。【结论】未来四年,安徽省物流的货运量呈不稳定发展态势。根据安徽省的区位优势及疫情的全面开放,安徽省物流业表现出较大的发展潜力。 展开更多
关键词 ADABOOST 特征选择 物流需求预测 安徽省
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基于灰色GM(1,1)的南京都市圈物流需求预测 被引量：6
19
作者 江楠 《物流技术》 2021年第11期44-47,53,共5页
以灰色预测理论为基础,基于南京都市圈主要8个城市2015-2019年的货运量数据,建立灰色GM(1,1)预测模型,对南京都市圈未来5年的物流需求量进行了预测,预测值围绕实际值及其演变趋势出现小范围上下波动,表明预测精度高且验证了模型预测的... 以灰色预测理论为基础,基于南京都市圈主要8个城市2015-2019年的货运量数据,建立灰色GM(1,1)预测模型,对南京都市圈未来5年的物流需求量进行了预测,预测值围绕实际值及其演变趋势出现小范围上下波动,表明预测精度高且验证了模型预测的适用性和可行性。预测结果显示,未来5年南京都市圈物流需求量将逐年增加,结合南京都市圈主要城市物流实际发展情况,为南京都市圈发展规划下的区域物流规划和决策提供了一定的参考依据。 展开更多
关键词 南京都市圈 区域物流 物流需求预测 GM(1 1)模型
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基于BA-SVR混合模型的果蔬生鲜物流需求预测模型研究
20
作者 汪芸芳 史意 陈丽华 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2024年第4期200-205,I0070-I0074,共11页
本文通过构建BA-SVR混合模型对果蔬生鲜物流需求进行预测研究。首先通过互联网大数据搜索技术构建果蔬生鲜需求指数相关网络关键词词库,进而采用皮尔森(Pearson)相关分析和逐步回归选择预测因子。其次,结合果蔬自身特点以及物流市场变... 本文通过构建BA-SVR混合模型对果蔬生鲜物流需求进行预测研究。首先通过互联网大数据搜索技术构建果蔬生鲜需求指数相关网络关键词词库,进而采用皮尔森(Pearson)相关分析和逐步回归选择预测因子。其次,结合果蔬自身特点以及物流市场变动因素,提出了果蔬生鲜物流指数(Fruit&Vegetable Logistic Index, FVLI)概念,分析了FVLI变动的影响变量,使其成为反映物流市场信息变动的重要指标。再次,利用蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)自动更新迭代参数的优势,将其引入到支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型中,用于优化SVR模型中自由参数值,进而构建BA-SVR混合模型对北京市果蔬生鲜需求变化趋势进行模拟仿真及实证预测。最后根据构建的性能预测指标,通过确立的基准模型与其进行对比,评估BA-SVR混合模型性能的优劣,从而提出一种可以用于果蔬生鲜物流信息短期预测的改进方法。 展开更多
关键词 果蔬生鲜物流指数 物流需求预测 支持向量机 皮尔逊交叉法 蝙蝠算法
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