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基于粗糙集与多元回归的我国物流需求预测 被引量:4

Forecasting of Chinese Logistics Demand Based on Rough Set Theory and Multiple Regression
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摘要 采用粗糙集理论的属性约简化处理,选取社会消费品零售额、第二产业产值、进出口贸易总额这三个指标作为物流需求的解释变量,将货运量作为被解释变量,建立物流需求预测模型。然后运用多元回归的方法分析我国物流需求并进行预测,为我国现代物流产业的发展提供一定的指导。 In this paper, through the attribute reduction process of the rough set theory, we took the retailing volume of social consumer products, gross production of the secondary industries and the total volume of import/export trade as the explanatory variables of logistics demand, and the freight volume as the explained variable, built the logistics demand forecasting model, and at the end, forecast the logistics demand of China using the multiple regression process.
作者 秦俭
出处 《物流技术》 北大核心 2014年第7期298-299,311,共3页 Logistics Technology
关键词 物流需求 需求预测 粗糙集 多元回归 logistics demand demand forecasting rough set multiple regression
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