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。     

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。     

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BP神经网络的北京市物流需求预测

随着物流在国民经济中重要性的提高,对于物流需求的准确预测成了物流发展规划中重要的一部分。选取了对物流需求影响较大的七个指标构建了一个三层的神经网络,对2006-2015年北京市的物流需求进行了预测。结果表明BP神经网络模型的预测结果比回归分析预测结果更好,且相对预测误差不超过0.05。     

“一带一路”战略下广西区域物流需求预测研究

为探讨"一带一路"战略下广西区域物流未来发展情况,运用系统动力学的反馈分析法,建立广西物流需求预测的系统动力学模型。结合1990-2013年广西物流相关数据协整的分析结果,应用Vensim PLE软件进行了模拟仿真,并假设"一带一路"战略对广西物流基础设施建设、物流人才数量和进出口贸易量的影响进行试验。结果表明,随着"一带一路"战略实施的推进,加大物流基础建设投资,提升与东盟各国贸易合作,积极培养物流人才,能进一步释放广西物流市场潜力,推动广西物流业发展。     

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。     

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.     

京津冀城市群的物流等级体系及需求预测研究

随着京津冀城市圈经济的快速发展,区域物流需求日益增加。面对这一巨大的商机,各地区必须抓住机遇、互相配合、协调发展。本文采用了聚类分析法对京津冀地区的13个市进行了分析,找出了物流结点的合理的建设地,并运用神经网络分析法预测了物流结点建设地未来的物流需求量的走势。并针对此提出了一些相应的政策建议和措施。     

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DAPSO-UGM(1,1)模型的物流需求预测

物流需求预测的准确性对我国的经济发展具有重要作用。为提高物流需求的预测精度,文章利用动态自适应粒子群优化算法(DAPSO)优化无偏灰色预测模型[UGM(1,1)]参数,构建DAPSO-UGM(1,1)模型预测物流需求。以我国物流需求为例,证明了DAPSO-UGM(1,1)模型的有效性,并预测了未来我国的物流需求,为物流需求预测提供了新的方法。     

基于可靠性理论的特定汽车配件的需求预测研究

特定配件的需求预测对4S模式下的汽车配件物流管理有着重要意义,本文分析了汽车配件的故障规律及需求特性,汽车配件的需求具有独立性和随机性,引入汽车维修学中的可靠性理论及统计学的相关理论,构建了特定汽车配件的需求预测模型,并进行了实例分析。     

时间序列模型在物流需求预测中的应用

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。     

浙江省水产品冷链物流需求预测

根据浙江省农产品冷链物流的发展现状确定预测指标,从传统的GM(1,1)、新信息GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)选取合适的模型对2010—2019年浙江省水产品的冷链物流需求量进行趋势预测及精度检验。结果表明,新陈代谢GM(1,1)优于其他两种模型,利用该模型得到的预测结果对浙江省水产品冷链物流相关的建设投入具有可靠的参考价值。     

贵州旅游景区物流发展的对策研究

近年来,贵州旅游业的发展得到了大幅度提高,旅游业逐渐成为贵州省的支柱产业。随着旅游业的不断发展和人们对旅游认识的不断提高,贵州旅游景区要吸引更多游客前往,除了增强景区自身吸引力外,提供旅游产品和旅游服务、增强景区可进入性也是很重要的,而这些问题的解决都离不开物流活动的开展。同时,旅游景区为了满足游客各种需要而开展的各种物流活动对景区生态环境造成了大量的破坏,旅游景区要实现可持续发展,必须解决旅游业发展中物流活动产生的负面效应。     

基于状态空间季节调整模型的旅游需求预测——以厦门入境旅游为例

旅游商品的易变质性决定了对旅游需求准确预测的必要性,经济一体化、全球化推动了地区间旅游的发展,旅游产业的发展促进了旅游需求预测技术的发展,然而并没有一个常胜将军式的模型能够准确预测所有旅游需求。本文选用基于状态空间的季节调整模型对厦门入境旅游需求进行预测,发现模型的预测能力极佳,对以旅游、港口经济为城市定位的厦门经济特区有一定的借鉴意义。     

旅游景区物流能力优化研究

旅游的发展在带动当地经济发展的同时也给当地环境带来了破坏,影响了旅游资源的可持续发展.文章针对旅游景区的诸多问题,从旅游物流能力角度寻求解决方案.在分析旅游景区物流现状的前提下,该文依据系统性、事前管理和可持续发展原则,提出了具体的景区物流能力的优化措施.     

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。     

旅游物流研究(1998-2019):综述与展望

本文采用文献分析和比较分析方法,综述旅游物流的研究进展.结果表明:学界研究主要集中于旅游物流界定、价值与价值链、物流与旅游的关系、旅游物流及其问题与对策等方面,但对旅游物流及旅游物流的概念界定、物流与旅游的关系观点未达成一致.未来研究应该从旅游物流融合发展的方向进行探讨,深度挖掘旅游物流的运作机理、驱动机制,提出更具针...     

结构性物流需求预测方法研究

随着我国物流业的发展,传统的以货运量作为物流需求进行预测的方法不利于物流中心的规划设计以及物流政策的制定.本文从物流规划的需要出发,在分析物流量概念的基础上,提出将物流量分解为总体物流量和结构物流量,以总体物流量需求预测指导系统的总体规划,以结构物流量需求预测指导详细规划,并对结构性物流量的使用进行了初步探讨.