基于组合预测的区域物流需求预测研究

发布时间：2020-03-21 01:40

【摘要】：随着经济全球化步伐的加快,物流产业在实现资源优化配置中的地位日益重要,对经济的贡献越来越大。物流业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业,物流业的发展程度已经成为衡量一个国家或地区经济发展程度的重要标志。许多国家、地区的政府部门为了改善投资环境,提高区域或城市的综合竞争力,都进行了物流系统规划工作,区域物流需求预测研究是物流规划一个重要的环节。因此,建立科学合理的预测模型,对物流需求进行定量预测,能够为制定区域物流发展政策、确定物流基础设施建设规模、分析物流市场态势提供定量的决策依据。 论文首先对区域物流需求基本理论进行了详细的研究,重点介绍了区域经济与物流产业的相互关系、区域物流需求的经济影响因素分析以及区域物流需求的可预测性及其内容等,这些为后续物流需求预测建模奠定了理论基础。 其次,论文研究了区域物流需求预测指标体系。通过对物流需求的各种指标进行分析,确立了区域物流需求预测指标和相关的经济指标。 再次,论文对区域物流预测技术和方法进行了研究。通过对比分析,分别选取了灰色理论、多元回归理论、神经网络理论进行预测模型的建立,并通过合适的方法对各单一模型进行组合建立组合预测模型。 论文最后通过前文建立的区域物流理论模型,对云南省物流需求量进行预测。 本文的特色有两点：第一,建立主成分回归模型解决了自变量间存在的多重共线性问题；第二,对三种预测方法进行了适当的组合,验证了组合预测模型更加接近实际情况,提高了预测的精度。
【图文】：

预测的区域物流需求预测研究输出层的传递函数采用线性函数purdin;学习步长为0.05，，训练目标误差为0.001。3)货运量预测及结果分析确立了BP神经网络的结构、使用函数和参数之后，便可以利用络程序预测货运量了，预测结果如图5.6和表5.10所示。
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：F252;F224

【引证文献】

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本文编号：2592530