基于灰色预测模型的广西医药物流需求预测

为了促进医药物流行业更好发展,降低医药物流成本,文章以2012—2020年广西药品类和医疗器材的需求量作为样本数据,采用灰色预测模型,预测广西未来三年医药物流的需求量。同时,对广西医药物流未来发展提供建议,以期为广西医药企业未来发展规划物流决策提供参考。     

芜湖市南陵县农村物流人才需求预测——基于灰色GM(1,1)模型

南陵县作为芜湖市唯一拥有5个电商示范村的县区,农村电商发展一直是其经济发展的重要推动力,而其物流发展落后一直是其电商发展过程中的瓶颈,本文以近5年南陵县物流从业人数为原始数据,建立南陵县农村物流人才需求的GM(1,1)模型,预测未来5年南陵县农村物流人才需求量.结果显示,未来5年里南陵县农村物流人才需求量稳步上升,为当...     

基于GM(1,1)模型的陕西省电力需求预测

为了预测陕西省未来几年的电力需求量,根据灰色系统理论,利用陕西省1997～2006年10年的电力需求资料,运用GM(1,1)灰色预测模型方法,对2007～2010年陕西省电力需求量进行动态预测,为陕西省的电力发展提供科学决策依据。     

重庆市物流需求预测研究

从重庆市的物流需求现状出发,通过分析其物流需求的衡量指标和影响因素,建立物流需求规模预测指标体系,并根据实际数据建立BP神经网络预测模型,预测结果显示重庆市的物流需求呈增长之态,在一定程度上能够为重庆市物流规划提供定量依据。     

基于粗糙集多元回归的湖北物流需求预测

建了立湖北物流需求预测指标,采用粗糙集理论的属性简约化处理,然后运用多元回归进行分析预测。研究表明:社会消费品零售总额、GDP和第一产业产值对湖北货运量影响最为明显,未来5年湖北的物流需求增长率将达到38.74%。物流需求的准确预测,对于物流部门安排运力和做好发展规划具有一定的指导意义。     

重庆市物流需求预测研究

从重庆市的物流需求现状出发,通过分析其物流需求的衡量指标和影响因素,建立物流需求规模预测指标体系,并根据实际数据建立BP神经网络预测模型,预测结果显示重庆市的物流需求呈增长之态,在一定程度上能够为重庆市物流规划提供定量依据。     

灰色马尔柯夫模型状态划分方法在物流需求量预测中的应用

在灰色马尔柯夫预测模型中,状态划分方法的选择是影响预测结果精度的一个重要因素.目前,状态划分方法还没有统一标准,文章对成都市物流需求采用三种常用的状态划分方法,分别是中心趋势线法、实际值与预测值比值法、模糊C均值聚类,比较预测结果精度,得出中心趋势法的状态划分方法应用到灰色马尔柯夫预测模型精度最高.     

河北现代物流需求预测分析

分析河北物流需求,对研究河北发展现代物流的趋势和战略有着重要意义.近年来,河北省国民经济呈现稳定、快速发展趋势,国内生产总值、内外贸易总量急剧增长,产品结构逐渐向以高附加值、技术密集型产品为主转化;消费者对商品的需求呈现多样化、层次化、个性化的特征,这大大促进商品在更广阔的空间内移动,从而对物流需求日益增加.     

河北现代物流需求预测分析

分析河北物流需求,对研究河北发展现代物流的趋势和战略有着重要意义.近年来,河北省国民经济呈现稳定、快速发展趋势,国内生产总值、内外贸易总量急剧增长,产品结构逐渐向以高附加值、技术密集型产品为主转化;消费者对商品的需求呈现多样化、层次化、个性化的特征,这大大促进商品在更广阔的空间内移动,从而对物流需求日益增加.     

谈复合预测技术在不确定性逆向物流需求预测中的应用

本文针对逆向物流的不确定性特点,创造性的提出采用灰色预测模型与时间序列预测模型相复合的新型预测模型对逆向物流实施过程中的回收数量、回收质量和回收时间的不确定性进行建模,并对其进行回收预测。通过模拟对比分析,发现该复合式预测模型在数据的拟合准确度方面大大提高,相对于单纯的时间序列预测和灰色预测其准确度分别提高了22%和18%,证明了该复合式预测模型对于逆向物流中的不确定性因素进行预测的有效性和准确性。     

乌鲁木齐市政府部门人力资源需求预测——基于GM(1,1)的分析

<正>一、构建GM(1,1)人力资源需求预测模型(一)GM(1,1)模型原理灰色系统理论由我国邓聚龙教授于1982年创立,是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法,它以"部分信息已知,部分信息未知"的"小样本"、"贫信息"等不确定性系统为研究对象,通过对已知信息的生成、开发,实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。文章对乌鲁木齐市政府部门     

辽宁省第三方物流需求预测

第三方物流需求直接关系到物流园区的布局、规模、物流场站建设、设施选取等规划活动,同时第三方物流需求预测也是辽宁发展第三方物流对策建议研究的基础。利用神经网络技术,对未来年辽宁省第三方物流需求进行预测,为对策建议研究提供基础数据。     

基于GM(1,1)模型的文化产业从业人员发展趋势分析——以广西为例

以灰色系统理论为依据,从文化产业增加值和文化产业从业人员数两个角度对广西文化产业发展现状进行分析,在此基础上,构建广西文化产业从业人员发展趋势分析的灰色预测模型,为广西文化产业从业人员的发展提供了科学的预测方法。并以灰色预测模型GM(1,1)为依据,对广西2007-2011年的数据进行分析和预测,灰色预测模型符合广西文化产业从业人员领域预测的一级精度。并指出本文研究理论中的不足。     

基于粒子群算法的证券组合投资模型的研究

从证券组合模型的概念,给出证券组合多目标决策模型。并用模糊优选法将证券组合多目标优化转化为单目标优化。同时,重点描述了粒子群算法,并采用自适应变异的粒子群算法对证券组合投资模型进行求解,最后编程实现证券组合模型的最优解,试验结果表明此方法取得了较好的效果。     

灰色线性回归组合模型在黑龙江煤炭物流需求预测中应用

黑龙江省是煤炭资源大省,煤炭需求量的快速增长对物流体系提出了更高的发展要求。利用灰色线性回归组合模型对黑龙江2006-2011年煤炭消费进行预量的结果与实际消费相对吻合,表明此模型具有较好的预测能力,可以证明对今后一个时期预测的可行性。黑龙江省应根据煤炭物流需求量做出相应的应对对策,应加强煤炭生产,优化能源消费结构,加强黑龙江煤炭国际运输通道建设,建立黑龙江煤炭物流基地,满足经济社会快速发展的需要。     

基于GM(1,1)与AHP模型对西丰产业融合前景的预测研究

中国鹿乡西丰县凭借鹿业+农业的产业转型升级,于2018年实现了脱贫摘帽,如何科学助力、乘势而上,深度整合各产业的优势资源,实现最大限度地匹配与融合发展,成为助推西丰县乡村振兴战略的工作要务.本文基于西丰县鹿业养殖规模发展速度与配套农业的产业规模增速建立模糊数学模型,包括两个具体模块:首先,根据西丰县政府近五年的...     

基于神经网络模型的中国农产品物流需求预测

以BP神经网络模型为预测方法,对2003年²012年我国农产品的物流需求进行模拟,并对未来我国农产品的物流需求的情况进行预测。结果显示,由BP神经网络模型模拟的数据精度较高,验证了该方法在数据拟合和预测领域具有较强的实用性。而对于农产品物流需求的预测结果表明,短期内我国农产品物流需求的增长状况仍然是非常可观的。     

基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测研究与应用

物流货运量是衡量物流行业发展快慢的重要指标。针对不确定影响因素较多的物流货运量预测采用传统GM(1,1)模型预测,预测结果精准度较低。针对该问题,提出了基于马尔科夫原理的GM(1,1)模型,进行物流货运量预测研究与分析应用。根据马尔科夫GM(1,1)模型原理,以近几年的某地物流货运量为研究数据,通过实际应用研究结果可知,该方法预测效果较好,为研究物流发展提供参考。     

我国花卉物流需求预测模型及其问题研究

针对我国花卉产业发展现状,基于GM(1,1)模型,从花卉产销情况入手,对我国2025年与2030年花卉总产量与销售总额进行预测,误差分析结果显示该模型平均相对误差较低,预测结果精度较高。根据预测结果,结合当前我国花卉物流发展情况,指出未来花卉物流运力不足将会严重制约花卉产业发展,提议须加强花卉供应链研究,促进花卉运输多元化发展,充分利用花卉运输资源。     

社会物流需求的非线性模型分析

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.