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BP神经网络的城市物流需求预测模型

城市物流需求是城市物流规划的重要内容和首要前提,但城市物流需求的复杂性导致难以对其进行精确预测。文章从货运量的角度出发,分析影响货运量的社会经济因素,以北京市为例,建立城市物流需求的BP神经网络预测模型,并通过Matlab进行仿真求解,结果显示用神经网络预测物流需求是非常合理。     

区域物流需求量预测实证研究

本文从河北省的物流需求现状出发,通过分析区域物流需求量的衡量指标和影响因素,建立了区域物流需求量预测指标体系,并根据实际数据采用BP神经网络方法建立预测模型,通过与指数平滑法预测结果比较可以看出,采用BP神经网络方法进行物流需求量预测较指数平滑法更精确,在一定程度上能够为河北省物流规划提供定量决策依据,并以此为基础为整个区域物流需求量预测提供科学依据。     

基于多因素分析的区域物流需求径向基函数网络预测

对区域物流需求量进行合理、精确地预测,能为政府部门科学制定物流规划、合理配置物流资源提供决策支持和依据。在对影响区域物流需求的多种因素进行全面分析以及物流需求量指标合理选取的基础上,采用径向基函数神经网络构建区域物流需求量的非线性预测模型,并以四川省相关统计数据为基础,对区域物流需求量进行了预测,取得了满意的预测结果。研究表明:该预测模型较全面地反映了区域物流需求量的变化规律,预测精度较高,泛化能力强,预测结果具有较高的可信性。     

基于Braincell的广西旅游物流需求预测研究

旅游物流的需求预测对旅游产业的发展影响很大,而旅游物流本身的独特性和复杂性使一般方法在进行旅游物流需求预测时具有很大的难度,且预测的精度差。为了克服一般方法需求预测的局限性及旅游物流数据的不完整性,文章建立了基于神经网络的旅游物流预测模型,利用神经网络理论和Braincell软件对广西旅游物流需求进行预测,极大程度的提高了旅游物流预测的准确性。     

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。     

基于证据理论和动态组合型神经网络的区域物流需求预测

区域物流量不仅和区域经济有关,也和历史物流量有关,故同时利用影响物流需求的区域经济因素和历史物流量进行预测可行。为此提出动态组合型神经网络融合预测模型,并用广东省的物流统计数据进行检验,证明了预测结果的可信度。     

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BP神经网络的武汉公路物流需求分析与预测

随着经济社会的发展,武汉市物流运输业取得了巨大的进步,也面临巨大的挑战,而趋于物流需求预测是区域物流规划的前提和依据。本文BP神经网络,通过对往年各项经济指标进行分析,以较小误差实现了对未来公路物流需求的分析与预测,并以武汉为算例,对模型进行了验证。     

基于支持向量机的区域物流需求预测研究

基于支持向量机的区域物流需求预测是在追求更高的预测精度下提出的,首先选取非线性回归方法筛选影响区域物流需求的主要因子,然后用支持向量机模型对原始数据进行处理,并通过"影响区域物流需求因素"求解最优化的支持向量机核函数,最后构建影响区域物流需求的影响因子的非线性数据模型。结论表明,支持向量机模型相对多元线性回归、BP神经网络等,提高了区域物流需求的精确度,在之后的区域需求预测中将会有更加广泛的应用。     

基于SPA聚类算法的我国物流需求规模预测分析

采用SPA聚类算法,对我国物流需求规模在未来的变化趋势进行了预测。从我国物流需求来看,至少在未来五年内我国物流需求规模仍然呈现较快的增长态势。从SPA聚类算法可行性来看,本文的实证结果验证了这种方法在预测领域的可靠性。     

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。     

南京市物流需求规模的预测与分析

本文运用灰色预测模型,选取货运量为指标,对南京市的物流需求规模进行了定量预测,并结合南京市的具体情况进行定性分析,修正了定量预测的结果,提出物流需求规模年增长率保持在4%的水平较为合适的结论。     

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。     

2008北京奥运食品冷链物流需求预测分析

本文认为,对奥运食品冷链物流需求进行预测分析,可在一定程度上减少冷链物流在实际运作中的不确定性,为奥运食品冷链物流的系统规划和实际运作提供参考。冷链物流需求预测主要预测居住在奥运村的各类人员和国内外观众(需求主体)对冷冻冷藏食品(需求客体)的需求所引发的冷链物流需求量。文章首先预测需求主体数量,然后结合人均食品消耗量预测冷冻冷藏食品的总需求量,最后根据单位设施设备的能力,预测食品冷链物流需求量。预测结果表明,奥运会期间食品冷链物流的需求量将成倍增加,而目前多数生产企业自有冷藏车数量较少,不足以应对奥运会带来的对冷藏车需求的增加。因此,北京市及相关奥运餐饮服务提供商应考虑是购买冷藏车还是与第三方物流公司合作进行配送。同时鉴于奥运需求只是短时间内的需求,政府和企业既要考虑到奥运会期间的需求,更要考虑到奥运会之后的经济效益。     

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.     

基于灰关联分析的常州市物流需求表征量选择

在进行物流需求预测时,选择正确的物流需求表征量尤为重要,它将直接影响预测的精度。本文利用灰关联分析法对常州市物流需求表征量进行建模分析,最终选取货运量来表征常州市物流需求水平。     

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。     

基于灰色预测模型的江苏物流需求预测

本文根据江苏省物流业历史统计数据,建立了物流需求的GM(1,1)模型,并对江苏未来物流需求规模进行了预测,在一定程度上为江苏物流业发展提供定量依据。