基于主成分分析法构建的京津冀辐射物流网络

2018年中共中央、国务院明确要求以疏解北京非首都功能为"牛鼻子"推动京津冀协同发展,物流业作为经济发展的助推器,实现物流一体化将大大促进区域经济整合与协调发展。本文采用主成分分析法对城市的物流综合能力进行评分,通过数据降维和变量筛选将众多指标压缩,再依据各主成分指标的权重,得出各地区物流能力并分析枢纽城市与辐射城市间联系,进而建立层次分明的京津冀辐射物流网络。     

基于支持向量机的供应链绩效评价研究

正确客观地对供应链进行绩效评价首先必须建立综合全面的评价指标体系。将供应链的输出与指标进行对比，作为改进和完善的依据。供应链绩效评价指标体系的选择与建立是一个复杂的过程，而且建立一个综合全面的指标体系也是非常困难的，但是指标体系的建立将直接影响供应链绩效评价的效果。     

基于支持向量机的车牌字符识别

作者将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别.算法首先采用Gabor变换和外围轮廓结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器,再应用SVM分类器分类和判别车牌字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

基于支持向量机的油料消耗预测模型研究

油料消耗预测是科学地进行油料供应管理工作的重要环节。当前部队油料消耗突发性强、可借鉴历史数据少,必须使用最近一段时间的油料消耗数据作为预测数据,即是有限样本。在此基础上提出支持向量机进行预测。     

区域物流与区域经济的耦合协调度研究

在分析区域物流发展与区域经济增长互动关系的基础上,构建了区域物流与区域经济综合评价指标体系,利用2008年的数据,定量评价我国大陆31个省级行政区的物流与经济综合发展水平,并计算二者的耦合协调度。研究显示:区域物流综合发展水平差异较大,在空间分布上,呈现从东部往西部逐渐降低的梯度分布;东部地区经济发展水平与物流发展水平接近,耦合协调度较高,而中西部地区物流发展水平高于经济发展水平,协调度较低,基本处于失调状态。     

基于人工鱼群算法的电网物资需求预测

为满足电网建设项目物资需求管理的发展要求,在现有企业资源计划(ERP)系统完成上线并能够提供初步数据支持的基础上,针对如何依据电网建设项目里程碑计划中的基本工程建设指标,合理预测物资需求的问题,借助支持向量机模型(SVM)和人工鱼群算法(AFSA)构建了电网建设项目物资需求预测模型。在支持向量回归机的基础上,融合添加混沌搜索后的改进工鱼群算法,优化了向量机核函数选取和参数设置,通过省级电网建设项目物资需求历史数据测试,模型预测结果满足实际使用要求,能够有效解决电网建设项目物资需求预测的问题。     

基于主分量分析的重庆地区物流发展水平综合评价

从社会经济发展、物流需求层面和物流供给层面3个方面,构建了区域物流发展水平评价指标体系,采用主分量分析法构建区域物流发展水平综合评价模型,对重庆市的物流发展水平进行实证分析.结果表明,1998-2007年重庆市物流发展水平逐年提高,但与北京、上海等城市相比仍较低.综合评价结果可以为重庆地区制定正确、科学、具有竞争力的区域物流发展战略规划提供参考.     

交通能源需求预测的支持向量机模型研究

交通能源需求系统是一个复杂多变量的非线性系统.我国交通能源时间序列数据存在着高度的非平稳性和非线性,这使线性方法建立的交通能源需求模型受到了严峻的挑战.在这种情况下,非线性模型就引起了人们的广泛关注,为此根据交通能源时间序列数据的非线性特征,运用支持向量机理论构建我国交通能源需求模型,进行实证分析.并对比分析了基于非线性的支持向量机模型和基于线性的协整与误差修正模型,结果表明,前者比后者具有较高的预测精度.     

基于主成分分析法的城市物流战略定位研究

为使城市物流的发展在区域物流规划定位中更加科学与客观,在分析区域物流定位影响因素的基础上,提出主成分分析方法的区域物流定位数学模型,并对模型进行了实证分析。在进行城市物流战略定位时,根据主成分分析的降维思想可以把较多的评价指标转化为几个综合指标,从而确定出最有利于物流发展的城市,为科学决策提供参考。     

基于主成分分析的我国航运上市公司盈利能力分析与预测

为分析我国航运上市公司盈利能力,本文选取10家航运上市公司,根据其2003～2011年的财务数据,采用主成分分析法构建体现盈利能力的综合计量指标,根据该综合计量指标对我国航运上市公司的盈利状况进行分析和预测。     

区域物流园区建设规模预测分析

在阐述四川省物流产业发展概况的基础上,通过选取四川省?2000—2013年货物运输量数据,根据货运总量的实际值、线性拟合值及二次曲线拟合值,采用三次指数平滑法预测四川省?2020?年的物流总量,采用改进参数法对四川省?2020?年的物流园区建设规模进行预测,为四川省区域物流园区规划和建设工作提供数据支持。     

区域旅游交通需求预测研究

分析旅游需求的特点,对区域旅游景区进行分类,分别预测客源范围的旅游需求,根据旅游区的旅游阻抗,采用概率模型计算各旅游区或景区的旅游需求,在出行结构的基础上,得到旅游交通需求的预测值,并通过实例对旅游交通需求进行预测,为旅游道路网的规划提供依据。     

基于DEA模型的区域物流发展有效性研究

以迅速发展的物流业为研究对象,以区域间物流业发展差异作为深入研究的引子,为克服单要素生产率指标对物流发展水平衡量的偏颇性而采用了物流投入产出指标,以非参数统计的DEA模型进行不同地区间物流业发展绩效的静态测评,为我国地区间物流业的发展差异提供了量化分析的依据.以实证分析为例,探讨我国东、中、西部物流业发展水平存在的显著差异.     

基于经济产业结构的大理州物流需求研究

通过分析2005—2014年大理州3大产业产值和物流业3项指标的统计数据,采用灰色系统关联分析法,建立大理州经济产业结构与大理州物流需求量相关指标之间的关联关系。运用回归分析对大理州2015—2017年物流需求量进行预测,结合大理州经济产业结构调整及布局规划,大理州物流业发展满足经济社会发展需要的多元化物流服务需求。     

基于BP神经网络的物流需求量预测框架设计

结合物流需求量预测过程的实际情况,采用BP神经网络技术,建立基于BP神经网络的物流需求量预测模型。通过有效样本的学习,应用该模型能够实现对物流预测数据指标关系、知识和经验的提取和存储,给出预测模型和流程图框架设计。同时分析了在预测过程中存在的问题,以及预测指标体系进一步研究的方向。     

残差灰色预测模型在物流需求预测中的应用

为了提高预测精度,在灰色预测模型的基础上建立残差灰色预测模型,对物流需求进行预测,并以实际铁路货运量算例为基础,作分析比较。结果表明,该方法具有预测精度高、理论可靠、计算简单等优点,具有良好的实用性。     

论运输需求预测的有效性

利用系统科学的思想、原理和方法,分析我国运输需求预测有效性不高的现状、问题及其产生的原因.为提高需求预测的有效性,提出科学界定运输经济理论中的几个基本概念,合理选择影响运输需求的主要因素,并将总量预测与结构预测、数理预测与机理预测、趋势外推预测与大背景分析预测结合起来进行.     

物流网络发展对区域经济的影响研究

我国快速发展的区域经济建设促进了中部地区物流网络的建立和发展,针对物流网络发展和区域经济之间复杂的联动效应,基于向量自回归理论建立了一种物流网络发展对区域经济联动影响的研究模型.以1996-2012年中部6省的经济数据和物流行业相关数据为基础,应用向量自回归模型分析物流网络发展对区域经济的影响.结果表明,虽然物流行业的发展并非当前经济增长的主要原因,但近5年中部6省物流网络发展对经济增长的促进作用较为明显,中部地区仍需协调规划物流运输网络建设,进一步完善物流网络基础建设.     

对城市交通规划中交通需求预测的研究

交通需求预测工作为交通建设项目的前期规划奠定了基础。通过对交通需求预测与城市交通规划关系的论述,分析交通需求预测的准确度与可信度,说明交通需求预测的重要性。指出当前交通需求预测工作存在的问题,提出提高交通需求预测的认知度、加强影响因素的分析和开展项目后评估等建议。