组合灰色预测模型对物流需求预测效果的分析

在线性回归与GM(1,1)组合模型对物流需求量预测,可取得优于单方法预测效果的前提下,将线性回归法运用到与DGM(1,1)模型进行组合,检测该组合灰色预测模型对物流需求量预测效果。通过对国内2001-2012年物流需求量历史数据的分析,发现组合灰色预测模型的预测效果优于线性回归模型,但低于DGM(1,1)模型,最后利用线性回归模型、DGM(1,1)模型、简单平均组合模型和组合灰色预测模型对国内2013-2017的物流需求量进行了有效预测。     

组合灰色预测模型对物流需求预测效果的分析

在线性回归与GM（1,1）组合模型对物流需求量预测,可取得优于单方法预测效果的前提下,将线性回归法运用到与DGM（1,1）模型进行组合,检测该组合灰色预测模型对物流需求量预测效果。通过对国内2001-2012年物流需求量历史数据的分析,发现组合灰色预测模型的预测效果优于线性回归模型,但低于DGM（1,1）模型,最后利用线性回归模型、DGM（1,1）模型、简单平均组合模型和组合灰色预测模型对国内2013-2017的物流需求量进行了有效预测。     

重庆市货运量灰色预测模型研究

本文运用灰色系统理论,建立了重庆市货运量预测模型。通过实际数据与预测结果的比较,证明灰色模型对于重庆物流的预测具有较高的精度。结果表明,未来4年重庆物流呈现稳定增长态势,结论可作为重庆物流产业发展规划的理论依据。     

基于灰色模型的怀来公路货运量预测的研究

为了把怀来建设成为京西物流港,以系统工程学、交通规划为基础,采用灰色预测模型法,先对怀来公路货物运输量进行实地调查．通过把调查的数据整理聚类分析,以数据为依据构造怀来公路货运灰色模型,用该模型对怀来的货运量进行预测,并对灰色模型进行了验证,最后确定了近期怀来公路货运量,同时也为交通部门制定相关政策和科学决策提供了强有力的依据。     

灰色预测模型在公路货运量预测中的应用

论述了灰色预测模型在公路货运量预测中的应用技术、方法与程序。该方法利用了累加生成手段和微分方程描述的灰色模型,与目前常规货运量预测理论和模型相比,可有效地处理小样本、贫信息的不确定系统,并在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性。     

基于组合灰色预测模型的物流企业运营成本预测

运营成本预测是物流企业制定企业发展战略的基础。文章基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数,对物流企业运营成本进行预测。选用P物流企业2000—2009年的运营成本实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010—2012年物流企业运营成本。预测结果表明,组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步预测物流企业2013—2017年运营成本,为成本预测及相关领域提供理论及方法借鉴。     

物流需求量灰色马尔科夫模型预测

针对物流信息的不确定性与复杂性,用灰色马尔科夫模型对黑龙江省物流需求的指标量"货运量"与"货物周转量"进行了预测。预测结果为黑龙江省物流产业的发展政策及物流基础设施的规划和设计提供了决策依据,对提高黑龙江省物流产业的发展水平具有一定的参考意义。     

物流需求量灰色马尔科夫模型预测

针对物流信息的不确定性与复杂性,用灰色马尔科夫模型对黑龙江省物流需求的指标量"货运量"与"货物周转量"进行了预测.预测结果为黑龙江省物流产业的发展政策及物流基础设施的规划和设计提供了决策依据,对提高黑龙江省物流产业的发展水平具有一定的参考意义.     

基于灰色模型的临沂市物流需求预测

为了在深度和广度上扩展物流产业、规划建设物流园区,根据临沂市物流业发展现状,运用灰色预测模型,充分考虑了GM(1,1)模型自身的特点和适用范围,以临沂市2006-2011年的货运量和社会商品零售总额为依据,预测了2012-2015年的物流需求量,并根据临沂市物流业发展的实际情况和经济发展情况,对GM(1,1)模型的预测结果进行了分析,为制定区域物流发展规划、确定物流基础设施建设规模提供定量依据,对制定宏观经济政策和促进地区经济发展具有重要意义.     

融合灰色理论与马尔科夫链的青岛市物流需求量预测

物流需求预测的准确性对物流基础设施投入和物流政策制定是至关重要的。根据物流需求受经济、社会发展和环境政策等不确定因素影响的特点,融合灰色理论与马尔科夫链,用灰色预测揭示系统时序变化的总体趋势,马尔科夫方法预测序列的随机波动的范围,能够优化灰色预测结果,提高预测的精度。以货运量为物流需求度量指标,建立灰色状态马尔科夫组合预测模型,对十二五期间青岛市物流需求量进行预测,预测结果可为青岛市十二五期间物流发展战略制定、物流服务体系构建和物流园区建设等工作提供理论参考和数据支撑。     

基于灰色系统理论的湖南省物流需求预测分析

文中以灰色系统理论思想为指导,运用灰色GM(1,1)模型,以货运量表征物流规模。根据湖南省近10年来的物流需求变化,建立了灰色预测的GM(1,1)模型,预测湖南省今后5年的物流需求,为政府规划地区物流发展提供相关理论参考。     

大庆市物流需求量的灰色预测

物流需求量是决定物流产业发展政策和物流园区规划建设的重要因素。本文结合大庆市实际情况，运用灰色系统理论建立物流需求量的灰色预测模型——GM（1，1）模型，对大庆市2006--2010年的物流需求量进行预测，并用定性方法对预测值加以修正，从而确定大庆市未来几年的物流需求量。     

基于灰色系统理论的冀西北地区物流需求预测分析

本文以灰色系统理论思想为指导，运用灰色GM（1，1）模型，以货运量表征物流规模。根据冀西北地区近10年来的物流需求变化，建立了灰色预测的GM（1，1）模型，预测冀西北地区今后5年的物流需求，为政府规划地区物流发展提供相关理论参考。     

镇江市物流需求量的灰色预测

物流需求量是决定物流产业发展政策和物流园区规划建设的重要因素,对于制定宏观经济政策和促进地区经济发展具有重要意义。本文运用灰色系统理论,建立了镇江市物流需求量的灰色预测模型——GM（1,1）模型,并对镇江市今后5年的物流需求量进行了预测,为制定区域物流发展规划、确定物流基础设施建设规模提供定量依据。     

变权组合模型在货运量预测中的应用

文章采用变权组合模型对货运量进行预测.首先阐述了变权组合预测模型的基本原理,构建出以每个样本点处误差绝对值最小为原则的变权组合模型,并对求解过程进行一些改进;然后分别选择单项模型、定权组合预测模型以及变权组合预测模型预测上海市2002～2013年货运量,再对变权组合预测模型的预测精度进行检验;最后运用该模型预测上海市未来5年货运量.     

灰色关联理论在物流成本预测中的应用

为了对物流成本进行有效预测,以2000-2010年的物流成本数据为基础,分别采用灰色关联模型、基于最小二乘法的线性回归模型和时间序列模型对物流成本进行预测,并对预测结果进行了对比分析.结果表明,灰色关联预测模型的误差明显小于其他两种预测方法,预测精度最高,对物流成本的预测具有一定的理论价值和参考价值,在一定时期内可以为我国的宏观物流成本决策提供依据.     

基于灰色预测模型的物流需求分析

以灰色理论和灰色预测模型中的GM(1,1)模型的原理与方法为基础,运用GM(1,1)模型和MATLAB程序,以河南省为例,对物流需求进行分析预测。     

基于灰色系统理论的黑龙江省物流需求预测分析

从黑龙江物流需求省情出发，运用灰色GM（1，1）预测模型理论，根据实际数据建立了黑龙江省物流需求量模型，并运用该模型对黑龙江省未来几年物流需求规模进行了预测，预测结果显示黑龙江省的物流需求呈增长之态，在一定程度上能够为黑龙江省物流业发展提供理论依据。     

基于灰色预测模型的物流需求分析

以灰色理论和灰色预测模型中的GM(1,1)模型的原理与方法为基础,运用GM(1,1)模型和MATLAB程序,以河南省为例,对物流需求进行分析预测.     

基于灰色预测模型的广西物流需求预测

本文运用灰色GM（1,1）预测模型理论,根据统计数据建立了物流需求量模型并对广西未来几年物流需求规模进行了预测,在一定程度上能够为广西物流业发展提供定量依据。预测结果表明广西物流需求呈稳定增长的态势。