基于灰色马尔科夫模型江苏城镇农产品冷链物流需求量的预测

从江苏省城镇居民农产品冷链物流的需求状况作为研究点.以《江苏统计年鉴》2011-2019年的数据作为样本,选取了鲜菜,猪肉,鱼虾,鲜蛋,鲜奶,瓜果等影响因子,逐步缩小数据筛选范围.运用灰色GM(1,1)模型结合Matlab2017b软件对江苏省城镇居民未来五年冷链的需求量进行预测,预测模型结果表明精度为97.62％,并通过马尔科夫链进行优化,使预测的精度达到98.61％.实验结果给相应的部门提供数据借鉴,以期为促进农产品冷链的供需平衡提供理论支持.     

新能源视域下河北省能源消费需求预测——基于GM(1,1)灰色模型分析

衡量未来发展不再单一考量经济指标,而是要实现经济效益、社会效益、生态效益的共赢局面。以新能源逐渐取代常规能源业已成为世界能源发展的大趋势。在此背景下,基于河北省能源消费状况,笔者利用GM(1,1)灰色预测模型对2003—2010年河北省的能源消费总量和能源消费结构进行预测,得出预测结果,并在分析预测结果的基础上,从更新观念、政策引导、技术创新、重视农村区位发展四个层面对河北省未来能源规划和新能源发展提出了若干思考。     

基于GM（1,1）模型群的重庆货运量预测研究

货运量是货运市场体系中的重要统计指标,预测货运量发展趋势是制定货运发展战略的前提和基础。文章根据重庆市货运发展状况,收集了重庆2001-2011年货运量的数据,采用GM(1,1)模型群对重庆市货运量进行模拟、预测。经过模型精度检验,最后选择等维灰数递补GM(1,1)模型对未来四年内的重庆货运量进行预测。     

城市物流规划中的物流需求预测

本文分析物流与社会再生产流通循环关系,阐释城市物流需求预测的特点、步骤,并结合参与项目“佛山市物流规划与物流信息平台研究”,再采用回归和灰色模型相结合的不确定定量预测方法,取得较好预测效果。     

深圳市总人口与医疗床位需求预测分析

本文根据2012年深圳市卫生和人口计划生育委员会卫生统计年鉴中深圳市人口数、医疗床位数等数据，针对1979-2012年深圳市人口的发展规律及医疗卫生设施的变化情况，运用Matlab、SPSS等软件对年鉴中深圳市人口数、医疗床位数等数据进行处理分析，建立了灰色模型、线性拟合模型，合理地预测出未来十年深圳市人口数与医疗床位数需求。     

基于BP神经网络模型的泉州港粮食物流需求预测分析

以泉州港的粮食物流需求为分析目标,依托历年统计数据,运用BP神经网络建立粮食物流需求预测模型和MALTAB软件求解,对泉州港未来6年的粮食物流需求进行预测,并对泉州港粮食物流提出发展对策。     

基于灰色理论的海西区域物流需求研究

物流产业的发展在"海西"经济区建设中发挥着重要作用。在当前物流产业统计指标体系尚未健全的情况下,本文运用灰色系统预测模型,对"海西"经济区建设的物流需求量进行预测,以此反映"海西"经济区物流需求的变化情况,为"海西"经济区物流产业的规划和制定相应物流政策提供依据。研究结果表明,GM(1,1)预测模型预测精度较高,效果较好。     

基于灰色系统模型的达州市农业经济预测

以灰色系统理论为基础对达州农业总产值和相关产业进行灰色关联分析,建立了达州市农业经济的GM(1,1)预测模型,对达州近几年农业经济产值进行预测,与真实值进行对比结果表明,运用灰色系统模型的方法对达州农业经济产值的预测与实际比较接近,最后结合本文对达州市农业经济发展提出了若干政策建议。     

中国纸及纸板消费影响因素与需求预测

基于2005—2020年相关数据,利用灰色关联分析研究影响中国纸及纸板和各纸种消费的因素,综合运用多元回归分析(multiple regression analysis, MRA)模型、差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA模型)和灰色模型GM(1,1)对中国纸及纸板和各纸种进行需求预测。研究发现,中国纸及纸板消费受到多方面因素的影响,各纸种影响因素存在较大差异;2025年前中国纸及纸板需求年均增长率为2.15%～2.76%,但各纸种需求年均增长率差别较大。企业应及时关注所生产纸种主要影响因素的变化,根据纸及纸板和各纸种消费需求发展趋势,及时调整产品结构,适应消费需求的变化。     

基于灰色系统理论的中国房地产市场预测模型改进研究

本文在灰色系统理论的基础上建立GM(1,1)模型,并对该模型进行了改进,利用GM(1,1)模型的预测数据和原始数据的比例建立函数关系,构造递减序列。用加入递减序列的改进GM(1,1)模型对我国房地产市场进行了预测,结果显示改进的GM(1,1)模型预测结果更准确,与实际结果更接近,误差也更小,更适合于房地产市场的走势预测。     

我国农产品物流现状及其冷链发展对策

文章简要分析了我国农产品物流的现状,指出我国农产品物流行业存在作业粗放、装备简陋、必要环节缺失、损耗大等诸多问题,进而介绍了冷链及冷链物流概念,并根据发达国家冷链物流进展状况,提出我国农产品物流行业应实行商流和物流分离、加强预冷预储环节、提高冷链装备技术水平、完善冷链无缝衔接的规划、培育冷链软环境等。     

灰色系统方法在山东省城市化水平研究中的应用

文章基于灰色系统理论,以1990-2008年山东省城市化水平为原始数据,建立GM(1,1)灰色预测模型,对山东省未来的城市化水平进行动态预测,为山东省以后的经济发展、城市建设等提供了依据.     

改进的灰色预测GM(1,1)模型的MATLAB实现

灰色系统理论中的灰色预测理论已得到了广泛的应用,文章简单介绍了改进的灰色预测GM(1,1)模型,使用MATLAB语言给出了建立模型的算法程序,为高效地利用MATLAB强大的科学计算功能解决一些GM(1,1)模型预测等数据处理问题提供了方便。     

基于结构方程和GM(1,1)模型的我国旅游业与经济增长关系实证研究

文章系统收集了2007～2016年中国大陆地区31个省份的面板数据,运用结构方程和GM(1,1)模型,定量分析了旅游业对经济增长的直接与间接影响力路径及系数演变趋势。研究结果显示:旅游业的发展对经济增长具有显著正向影响,其直接效应和产业关联效应呈现曲线增长的趋势;目前交通便利度对经济增长呈现负向影响,但从整体趋势来看,注重发展交通网络,将使旅游业在未来一段时间较大幅度的带动国民经济的增长。     

基于灰色系统的西宁市商品房价格影响因素及预测研究

本文采用西宁市1999-2008年社会经济统计数据,以灰色系统理论为基础,运用灰色关联分析方法对影响西宁市商品房价格的相关因素进行了分析,并利用GM(1,1)模型对西宁市商品房价格进行了预测。结果表明:竣工房屋造价是影响西宁市商品房价格的首要因素,未来5年西宁市商品房价格将呈上涨趋势。     

组合模型在交通需求预测中的应用——以内蒙古自治区客运量预测为例

本文对传统的常用预测模型进行了研究与分析,在此基础上综合各种模型的特点根据最优化原理建立了组合模型,结合所参与的具体项目对内蒙古自治区客运量进行预测与分析,达到了较好的预测效果,并得出利用组合模型可以提高预测精度的结论.     

我国冷链物流发展问题探析

冷链物流是现代物流的重要组成部分,是一项惠及民生的、复杂的系统性工程。在国内外大环境、国内消费需求等众多因素的共同作用下,国内冷链物流将迎来快速发展机遇期,未来国内冷链物流市场的发展潜力巨大,将朝着规模化、专业化、智能化、高效化的方向发展。尽管冷链物流产业发展前景总体向好,但发展过程中仍会遇到各种困难,除技术水平低、基础设施落后,市场化、标准化程度低等已经显现的问题,还需要警惕并预防短期内市场无序化、原产地资源优势弱化、政策扶持难以兼顾公平和效率等发展过程中潜在的问题。对此,文章最后从政府和企业两个角度提出促进冷链物流体系健康发展的对策建议。     

山西省综合配套试验改革背景下科技人才需求预测研究

依据山西省科技人才相关资料和数据,在分析科技人才队伍建设现状的基础上,运用GM(1,1)灰色预测模型、多元回归预测模型和趋势外推法,对山西省2011-2015年科技人才需求总量和需求结构进行预测,然后运用组合预测法对预测结果进行修正,并对预测结果进行分析,以便为山西省人才规划与决策提供科学的理论参考。     

基于PSO-SVR模型的煤炭铁路物流需求预测

在煤炭铁路物流需求预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低。将支持向量回归机（support vectorreg ression,SVR）与粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）相结合,提出适用于小样本量学习的PSO-SVR模型。选取1995-2011年的煤炭铁路货运量及其影响因素作为学习样本,利用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,通过训练、测试得到具有良好学习与推广能力的煤炭铁路货运量预测模型。建立BP神经网络模型,并将二者的预测值进行对比,结果表明在解决我国煤炭铁路物流需求预测这种小样本,非线性及高维模式识别问题中PSO-SVR模型预测精度优于BP神经网络模型。     

湖北省农产品冷链物流发展问题研究

本文通过对农产品冷链物流规模、市场发展空间、冷库建设发展现状等方面的分析,运输环节过多、缺乏专业的农产品冷链物流企业和人才、市场竞争无秩序,没有实现完整独立的农产品冷链物流体系,冷链物流行业组织不健全是阻碍冷链物流发展的障碍。由此,提出应减少流通环节,建立冷链物流企业之间的战略联盟,加强冷链物流设施设备和技术的研发,推动第三方物流公司的发展,培养专业人才,制定农产品冷链物流相关的法律和法规等策略。