物流需求量的灰色系统预测分析

本文首先说明了物流需求预测的重要性,指出了灰色系统预测模型在物流需求预测中的应用价值。根据灰色绝对关联度,分析了相关经济影响因子对物流需求量的影响程度,然后举例说明了考虑相关经济因素对物流需求量影响的GM(1,N)模型系统预测比GM(1,1)模型单变量预测更有效。     

基于灰色模型的河南生鲜农产品冷链物流需求量预测

居民生活水平的提高,对健康食品的追求,加快了冷链物流的需求量的增长速度。利用灰色模型研究河南生鲜农产品冷链物流需求量变化情况,可为政府及企业制定合理的战略规划提供依据。首先基于2007-2016年河南省生鲜农产品冷链物流需求量的数据,建立GM(1,1)模型,其次经检验,模型精确度高,为优秀等级,以此预测了2017-2026年的需求量,发现需求量的模拟值成明显的上升趋势,最后就冷链物流市场如何应对需求的变化的问题,从技术、平台、渠道、人才、政策等方面给出相关建议。     

基于灰色GM(1,1)模型的江苏省物流量预测

物流量的预测对于政府制定宏观物流举措起到至关重要的作用。灰色在建立区域物流规模预测的灰色马尔可夫模型的基础上,以江苏统计年鉴公布的江苏省2006年~2012年货物周转量的统计数据为依据,对其2013~2015年的物流规模进行预测。与灰色GM(1,1)方法相比,灰色马尔可夫链模型对区域物流规模的预测更加科学合理。     

基于灰色系统模型的物流中心货运需求量预测

货运需求量的预测成为物流中心一项重要的工作内容。本文提出了基于灰色系统理论的物流中心货运需求预测方法,通过模型的计算和检验可望得到较满意的预测数据,借此探索一条新的货运需求预测方法。     

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。     

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。     

基于改进灰色模型的物流成本预测研究

物流成本的正确预测有助于合理分配现有资源,提升物流成本效益。为了克服传统灰色模型预测精度低的缺陷,通过引入将阶跃函数改进传统灰色模型,提升灰色模型预测精度。利用历年我国物流总费用数据,对未来年物流成本和灰色预测模型的精度进行预测,将预测结果与简单平均法、移动平均法、指数平滑法和传统灰色模型进行比较,验证模型的合理性和有效性。     

物流园区规划中的物流需求量预测问题研究

文章主要针对物流园区规划中的物流需求量预测问题进行研究,结合当前物流园区规划现状以及物流业需求量预测等方面出发点,积极从物流园区发展分析、物流园区规划物流需求基本思路以及物流园区规划中的物流需求量预测等方面进行深入探索,主要研究目的是为了更好地提升物流园区规划,解决物流园区规划中的物流需求量问题,促进物流园区的发展以及进步。     

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。     

社会物流费用预测研究——基于2016年的数据分析

社会物流总费用是物流行业年度发展过程中的一个重要经济指标,体现了物流行业宏观层面的发展状况和趋势。对于社会物流总费用的正确预测,有利于政府和行业协会提前制定相应的政策法规和行业准则,应对物流行业的快速发展。文章主要利用指数模型、灰色预测模型、阻滞模型,基于2008年至2015年的社会物流总费用的数据来预测2016年的社会物流总费用。并使用Matlab软件对社会物流总费用的灰色模型进行模拟验证。通过对社会物流费用的预测研究,希望为物流行业数据预测的研究提供新的思路和方法。     

基于灰色系统理论的电子商务人才需求预测

本文依据相关资料数据,运用灰色系统理论研究了宁波市2001-2007年电子商务人才需求量的变化规律,建立了宁波市电子商务人才需求预测的灰色模型,并对宁波市未来5年电子商务人才需求总量进行了预测分析,为人才管理和培养决策提供科学依据和参考.     

基于组合预测模型的广州市物流需求量预测

选取2004—2014年广州市物流需求量数据,分别建立三次指数平滑预测模型和回归分析预测模型,加权组合后构建组合预测模型,并对广州市"十三五"规划期末2020年物流需求量进行预测,结果表明:货运量将大幅增长,超过15亿吨。提出以下建议:通过提高物流技术、增加物流基础设施投入、发展特色物流园区等多种举措推动广州市物流业持续健康有序发展。     

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。     

灰色预测模型在物流预测中的应用研究——以四川省为例

物流产业作为许多国家国民经济的重要组成部分和工业化进程中最为经济的服务模式,正在全球范围内迅速发展。本文根据物流信息的不确定性和复杂性等特点,利用灰色预测模型对四川物流需求进行量化研究,为四川物流产业发展政策及物流基础设施规划、设计等提供决策依据。一、灰色预测方法1.灰色系统理论灰色系统是指既含有已知信息又含有未知的或非确知信息的系统。灰色系统理论提供了在贫信息情况下解决系统问题的新途径。当寻求不到系统的概率特性时,灰色模型显现出突出的优越性。目前灰色预测模型在国民经济预测中得到了一定程度的应用,实践…     

预测物流需求的一元线性回归分析法

物流需求是指在一定时期内,因社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、成品和半成品、废旧材料等的调配、流转、交换而产生的对物品在空间、时间、作业量和费用方面的要求。可以采用很多方法预测物流需求量。其中,一元线性回归分析法可以很简单地预测物流需求量。一、一元线性回归分析在物流需求预测中的意义在对物流需求进行预测时,可以设某个宏观指标如:GDP为自变量,物流需求量为因变量。随着自变量的变化因变量也会随之变化。这是市场现象之间因果关系的表现。回归分析可以对这种客观存在的现象之间相互依存关系一种运用十分广泛…     

耕地需求量预测方法及其适用范围研究——以广东省为例

科学准确地预测耕地需求量,是制定土地利用总体规划的基础。对目前常用的趋势分析法、灰色预测法等几种耕地需求量预测方法进行了简要评述,并总结出各种方法的最佳适用范围,该研究能够对不同的地区,在土地总体利用规划中应采用何种耕地需求量预测方法提供科学依据。     

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。     

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。     

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。     

广东省跨境电商物流市场规模预测及发展对策研究

基于广东省跨境电商与跨境电商物流的发展现状分析,明确了影响跨境电商交易规模的几个影响因素,采用灰色关联度分析确定广东省跨境电商物流市场规模预测的8个指标,构建GM（1,8）模型对广东省跨境电商物流市场规模进行了预测,通过MATLAB计算得到的预测结果表明,该模型相对误差,残差以及后检验值比都在可接受的范围,验证了预测结果的有效性,最后得到2022-2026年的预测数据,基于预测的结果对广东省未来跨境电商物流的发展,提出了参考性的建议。