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基于自组织数据挖掘的区域物流需求预测
被引量:
22
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摘要
文章将自组织数据挖掘方法应用于区域物流需求预测,建立了参数GMDH输入输出模型和非参数模糊规则归纳区域物流需求预测模型,鉴于单个模型预测的局限性,以最小二乘法为最优化准则,建立了最优线性组合预测模型。实证分析表明组合预测结果比较满意,自组织数据挖掘方法是区域物流需求预测的有效工具。
作者
许沛沛
何跃
机构地区
四川大学工商管理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2011年第6期58-59,共2页
Statistics & Decision
基金
国家自然科学基金资助项目(70771067)
关键词
区域物流
物流需求
GMDH
组合预测
分类号
F252 [经济管理—国民经济]
引文网络
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10
1
林荣天,陈联诚,李绍静,黄灏然.
基于灰色神经网络的区域物流需求预测[J]
.价值工程,2007,26(2):92-95.
被引量:12
2
后锐,张毕西.
基于MLP神经网络的区域物流需求预测方法及其应用[J]
.系统工程理论与实践,2005,25(12):43-47.
被引量:86
3
黄虎.
区域物流需求预测模型研究[J]
.统计与决策,2008,24(17):62-64.
被引量:20
4
耿勇,鞠颂东,陈娅娜.
基于BP神经网络的物流需求分析与预测[J]
.物流技术,2007,26(7):35-37.
被引量:27
5
贺昌政,俞海,卢跃奇.
自组织组合预测方法及其应用[J]
.数量经济技术经济研究,2002,19(2):84-87.
被引量:11
6
夏国恩.
区域物流需求预测现状和发展研究[J]
.中国物流与采购,2010(4):68-69.
被引量:14
7
宿梦思,张志清.
基于BP神经网络和证据理论的区域物流需求预测[J]
.物流工程与管理,2009,31(10):21-22.
被引量:2
8
王新利.
计量经济模型在物流需求预测中的应用[J]
.物流科技,2006,29(4):50-52.
被引量:11
9
肖进,贺昌政.
基于SODM和贝叶斯的时序预测模型比较[J]
.统计与决策,2007,23(20):23-25.
被引量:3
10
程肖冰,张群.
区域物流需求预测方法比较分析[J]
.工业工程与管理,2008,13(1):94-98.
被引量:18
二级参考文献
51
1
王荣成,陈才,BurkhardvonRabenau.
图们江地区物流长期预测研究的理论与方法[J]
.人文地理,1999,14(3):21-25.
被引量:8
2
孙启鹏,丁海鹰.
区域物流需求量预测理论及模型构建[J]
.物流技术,2004,23(10):27-30.
被引量:18
3
初良勇,田质广,谢新连.
组合预测模型在物流需求预测中的应用[J]
.大连海事大学学报,2004,30(4):43-46.
被引量:59
4
陈娅娜,赵启兰.
区域物流规划中物流需求分析及体系构建[J]
.铁道物资科学管理,2005,23(1):27-28.
被引量:9
5
王隆基,张仲鹏,孙晓霞.
基于BP神经网络的物流预测方法[J]
.起重运输机械,2005(5):30-32.
被引量:9
6
后锐,张毕西.
基于MLP神经网络的区域物流需求预测方法及其应用[J]
.系统工程理论与实践,2005,25(12):43-47.
被引量:86
7
陈森,周峰.
基于灰色系统理论的物流需求预测模型[J]
.统计与决策,2006,22(3):59-60.
被引量:76
8
魏际刚.
物流需求和物流供给[J]
.中国物流与采购,2006(4):40-43.
被引量:16
9
蒲春,孙政顺,赵世敏.
Matlab神经网络工具箱BP算法比较[J]
.计算机仿真,2006,23(5):142-144.
被引量:68
10
陈黎.
我国区域物流发展预测[J]
.统计与决策,2006,22(12):127-129.
被引量:14
共引文献
174
1
裴帅,王铁宁,陈春良.
基于BP神经网络的装备器材需求预测模型[J]
.装甲兵工程学院学报,2008,22(3):26-28.
被引量:17
2
方威,肖衡,任湘郴.
基于线性回归模型的物流需求预测分析[J]
.生产力研究,2009(12):94-95.
被引量:32
3
吕淑丽.
基于支持向量机的城市物流需求预测研究[J]
.现代管理科学,2013,1(11):88-90.
被引量:3
4
何跃,马海霞.
基于GMDH的宏观经济景气预测模型及应用[J]
.统计与决策,2007,23(6):52-54.
被引量:2
5
董艳梅,朱传耿.
我国区域物流研究的现况与设想[J]
.重庆社会科学,2007(5):8-12.
被引量:1
6
何周林,肖健华.
基于SVR的区域物流需求短期智能预测模型研究[J]
.五邑大学学报(自然科学版),2007,21(2):70-75.
被引量:4
7
汤俊,肖建华.
区域物流需求预测的LaOR方法[J]
.商业研究,2007(9):32-35.
被引量:3
8
潘跃飞,吕永波,贾楠,王永明.
煤炭物流集散中心流量预测研究[J]
.物流技术,2007,26(11):97-99.
9
郭晓平,张岐山.
基于计量模型的物流需求影响因素分析[J]
.物流技术,2008,27(2):55-57.
被引量:13
10
胡燕祝,吕宏义.
基于支持向量回归机的物流需求预测模型研究[J]
.物流技术,2008,27(5):66-68.
被引量:21
同被引文献
248
1
鹿应荣,杨印生,刘洪霞.
基于BP神经网络的非线性组合预测模型在粮食物流需求预测中的应用[J]
.吉林大学学报(工学版),2008,38(S2):61-64.
被引量:14
2
方威,肖衡,任湘郴.
基于线性回归模型的物流需求预测分析[J]
.生产力研究,2009(12):94-95.
被引量:32
3
吕淑丽.
基于支持向量机的城市物流需求预测研究[J]
.现代管理科学,2013,1(11):88-90.
被引量:3
4
周凌云,顾为东,赵钢,张萍.
面向城乡双向流通的江苏城乡物流一体化体系建设[J]
.现代管理科学,2013,1(7):39-41.
被引量:14
5
张秋菊,朱帮助,刘致秀,马淑姣.
基于自组织数据挖掘的上市公司财务危机预测[J]
.武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2013,35(6):942-946.
被引量:4
6
魏连雨,庞明宝.
基于神经网络的物流量预测[J]
.长安大学学报(自然科学版),2004,24(6):55-59.
被引量:16
7
蒋惠凤,何有世,张兵,孙运全.
基于BP神经网络的江苏用电量预测模型研究[J]
.统计与决策,2005,21(01X):46-48.
被引量:9
8
别文群,钟其.
基于数据挖掘的物流信息系统的分析和设计[J]
.物流技术,2005,24(6):83-84.
被引量:7
9
宋晓宇,薛春燕,许景科.
关联规则在先进技术与产品推荐系统中的应用[J]
.沈阳建筑大学学报(自然科学版),2005,21(5):564-567.
被引量:2
10
后锐,张毕西.
基于MLP神经网络的区域物流需求预测方法及其应用[J]
.系统工程理论与实践,2005,25(12):43-47.
被引量:86
引证文献
22
1
邹敏,杨光华.
湖南省产业结构对物流需求的影响研究[J]
.中南林业科技大学学报(社会科学版),2012,6(1):30-32.
被引量:10
2
杨光华,邹敏.
产业结构与区域物流需求关系分析[J]
.物流技术,2012,31(5):146-148.
被引量:8
3
黄振,张为,夏利平.
基于ARIMA模型的湖南省物流需求预测研究[J]
.物流技术,2012,31(9):316-318.
被引量:4
4
杨晓艳,杨方方.
区域物流协同的三维结构模型研究[J]
.经济问题,2012(12):118-120.
被引量:9
5
刘世平.
SQL数据挖掘技术在物流企业管理中的应用[J]
.物流技术,2013,32(3):209-211.
被引量:4
6
肖娟.
数据挖掘在物流业的应用综述[J]
.统计与决策,2013,29(11):95-97.
被引量:8
7
刘爱宏,史春燕.
基于数据挖掘的现代物流信息系统管理问题研究[J]
.物流技术,2013,32(5):381-383.
被引量:7
8
张玉峰,曾奕棠.
物流信息分析研究现状与趋势展望[J]
.情报杂志,2014,33(6):87-92.
被引量:6
9
李磊,刘叶.
我国社会物流需求量的非线性回归预测[J]
.江南大学学报(自然科学版),2014,13(3):374-378.
被引量:2
10
王瑜,雷岚.
供应链运作模式下物流网络库存需求水平的数学预测模型构建[J]
.物流技术,2014,33(1):220-222.
被引量:2
二级引证文献
139
1
尹忠恺,程陈.
基于遗传神经网络预测模型的辽宁省物流需求预测[J]
.辽宁工程技术大学学报(社会科学版),2023(5):342-349.
2
殷艳娜,徐剑,温馨.
基于多变异源EWMA控制的区域物流体系均衡预警方法研究[J]
.工业工程与管理,2022,27(1):124-131.
被引量:1
3
朱建新.
贝叶斯决策算法在物流需求分析中的应用[J]
.物流技术,2012,31(11):284-286.
被引量:2
4
杨京帅,孙正一.
能源化工“金三角”区域物流需求分析与功能配置研究[J]
.铁道运输与经济,2013,35(1):63-67.
被引量:2
5
方忠民,陈治亚,曾明华.
基于协同机制与博弈策略的供应商选择研究[J]
.中南林业科技大学学报(社会科学版),2013,7(1):47-50.
6
许国强.
综述数据挖掘在现代物流领域的应用[J]
.决策与信息(下旬),2013(3):274-275.
7
乐小兵.
现代物流与产业结构升级关联机制研究[J]
.物流技术,2013,32(4):198-200.
被引量:7
8
周妮笛,李明贤.
农民专业合作社融资难问题解析——基于供应链金融视角[J]
.中南林业科技大学学报(社会科学版),2013,7(3):85-87.
被引量:19
9
刘斌.
基于模糊最优化理论的区域物流发展研究[J]
.山东社会科学,2013(7):170-173.
被引量:1
10
鲁芳旭.
浙江省产业经济发展与区域间物流的需求分析[J]
.特区经济,2013(7):45-47.
1
陈德良,王文科.
多元线性回归模型在物流需求预测中的应用[J]
.中国物流与采购,2009(20):66-67.
被引量:23
2
黄征.
国内外区域物流规划研究综述[J]
.法商论坛,2012(1):57-58.
3
王东蛟,夏国恩,马璐.
区域物流需求预测方法研究综述[J]
.东方企业文化,2015(3S).
4
鲍爱根,何跃,贺昌政.
我国经济增长的自组织模型研究[J]
.成都信息工程学院学报,2004,19(1):107-110.
被引量:2
5
李朝文.
试论经济增长点评价模型的构建[J]
.中国电子商务,2014(18):164-164.
6
李伯兴.
最优化准则质疑[J]
.投资管理与研究,1992(1):34-35.
7
郝凤英,贺昌政.
基于自组织数据挖掘的住宅空置影响因素分析[J]
.当代经济,2006,23(09X):32-33.
被引量:2
8
夏国恩.
区域物流需求预测现状和发展研究[J]
.中国物流与采购,2010(4):68-69.
被引量:14
9
万励,李余琪,吴洁明.
区域物流需求预测的应用研究[J]
.微电子学与计算机,2011,28(9):160-164.
被引量:8
10
李晓萍,黄良芳.
柳州区域物流需求预测分析与研究[J]
.物流工程与管理,2012,34(10):39-40.
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