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灰色神经网络模型在物流需求预测中的研究 被引量:16
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作者 闫娟 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第7期200-203,共4页
研究物流准确预测,进行物流优化管理问题,由于现代物流需求变化是多种因素综合的结果,传统单一模型只能反映部分变化规律,不能全面反映其需求变化规律,导致预测精度不高。为了提高了物流需求的预测精度,提出一种灰色神经网络的物流需求... 研究物流准确预测,进行物流优化管理问题,由于现代物流需求变化是多种因素综合的结果,传统单一模型只能反映部分变化规律,不能全面反映其需求变化规律,导致预测精度不高。为了提高了物流需求的预测精度,提出一种灰色神经网络的物流需求预测方法。组合方法首先采用灰色预测模型对训练样本进行学习,得到BP神经网络的输入值,然后采用BP神经网络对其进行预测,得到最终物流需求值。将组合模型应用于湖南省物流需求预测中,实验结果表明,改进的模型提高了物流需求预测精度,发挥了2种单一模型优势,克服了单一模型不足,提供一种物流优化管理的有效方法。 展开更多
关键词 灰色系统 神经网络 物流需求 预测
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基于ARIMA-PCR模型的福建省物流需求预测 被引量:14
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作者 黄建华 陈严铛 卢箫扬 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2019年第6期579-585,共7页
区域物流需求预测对区域规划有重要作用,但福建省物流需求增长呈非线性波动特征,导致福建省物流需求预测难度大。为此,选取1981—2017年福建省物流需求数据建立基于自回归移动平均法(ARIMA)和主成分回归法(PCR)的物流需求组合预测模型... 区域物流需求预测对区域规划有重要作用,但福建省物流需求增长呈非线性波动特征,导致福建省物流需求预测难度大。为此,选取1981—2017年福建省物流需求数据建立基于自回归移动平均法(ARIMA)和主成分回归法(PCR)的物流需求组合预测模型。结果表明,ARIMA-PCR组合预测模型能有效提高福建省物流需求预测精度,验证了模型的有效性,并采用该模型预测了福建省2018—2022年的物流需求。 展开更多
关键词 区域物流 预测精度 ARIMA-PCR 物流需求 组合预测
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多元线性回归模型应用实证分析 被引量:6
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作者 蔡素丽 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》 2017年第4期5-8,共4页
以福建省物流需求为研究对象,选取福建省1996-2015年货物吞吐量、全社会固定资产投资总额、农林牧渔总产值、进出口商品总额、居民消费水平、地区生产总值等统计数据,基于多元线性回归思路,诊断多重共线性。采用逐步回归法,以SPSS软件... 以福建省物流需求为研究对象,选取福建省1996-2015年货物吞吐量、全社会固定资产投资总额、农林牧渔总产值、进出口商品总额、居民消费水平、地区生产总值等统计数据,基于多元线性回归思路,诊断多重共线性。采用逐步回归法,以SPSS软件为工具,建立货物吞吐量与全社会固定资产投资总额以及进出口商品总额的二元线性回归模型。通过统计分析检验模型的有效性,运用货物吞吐量观测值与预测值的残差及相对误差检验模型的实践性。 展开更多
关键词 多元线性回归 物流需求预测 逐步回归 多重共线性
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组合预测法在贵州省物流人才需求预测中的应用 被引量:3
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作者 王景超 孟利清 +1 位作者 方赛银 潘祥 《物流科技》 2013年第4期65-68,共4页
根据贵州省经济发展速度与目标,从物流总体发展的现状出发,以2005~2009年贵州省物流货物周转量、从业人员数为参考依据,利用组合模型,对未来7年内的贵州省物流人才需求量进行预测,并进行深度分析。
关键词 贵州 物流人才 组合预测 物流需求
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Logistics Demand Forecast of Fresh Food E-Commerce Based on Bi-LSTM Model
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作者 Shifeng Ni Yan Peng Zijian Liu 《Journal of Computer and Communications》 2022年第9期51-65,共15页
Fresh products have the characteristics of perishable, small batch and high frequency. Therefore, for fresh food e-commerce enterprises, market demand forecasting is particularly important. This paper takes the sales ... Fresh products have the characteristics of perishable, small batch and high frequency. Therefore, for fresh food e-commerce enterprises, market demand forecasting is particularly important. This paper takes the sales data of a fresh food e-commerce enterprise as the logistics demand, analyzes the influence of time and meteorological factors on the demand, extracts the characteristic factors with greater influence, and proposes a logistics demand forecast scheme of fresh food e-commerce based on the Bi-LSTM model. The scheme is compared with other schemes based on the BP neural network and LSTM neural network models. The experimental results show that the Bi-LSTM model has good prediction performance on the problem of logistics demand prediction. This facilitates further research on some supply chain issues, such as business decision-making, inventory control, and logistics capacity planning. 展开更多
关键词 Data Analysis Bi-LSTM Fresh Food E-Commerce logistics demand forecast
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供给侧改革下物流需求组合预测技术研究 被引量:1
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作者 吴必善 李士杰 《沈阳工业大学学报(社会科学版)》 2017年第3期226-229,共4页
通过分析供给侧结构改革下现代物流市场需求对经济活动的意义,找到单一需求预测技术的偏差,指出指数平滑法和神经网络法于实际预测应用中的不足,提出精确度较高的物流市场需求预测新思路,构建新的组合预测模型。通过实例仿真验证基于神... 通过分析供给侧结构改革下现代物流市场需求对经济活动的意义,找到单一需求预测技术的偏差,指出指数平滑法和神经网络法于实际预测应用中的不足,提出精确度较高的物流市场需求预测新思路,构建新的组合预测模型。通过实例仿真验证基于神经网络法的组合预测技术在物流市场需求预测中的实际价值。 展开更多
关键词 供给侧 组合预测法 神经网络 激活函数 物流需求 预测模型
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