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基于DAPSO-UGM(1,1)模型的物流需求预测

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摘要 物流需求预测的准确性对我国的经济发展具有重要作用。为提高物流需求的预测精度,文章利用动态自适应粒子群优化算法(DAPSO)优化无偏灰色预测模型[UGM(1,1)]参数,构建DAPSO-UGM(1,1)模型预测物流需求。以我国物流需求为例,证明了DAPSO-UGM(1,1)模型的有效性,并预测了未来我国的物流需求,为物流需求预测提供了新的方法。
作者 张连伟 何梁 耿立艳
机构地区 石家庄铁道大学经济管理学院
出处 《中国市场》 2016年第10期10-12,共3页 China Market
基金 2015年度大学生创新创业训练计划项目"物流需求的智能预测方法及实证研究" 国家自然科学基金青年项目(项目编号:61503261) 河北省软科学研究计划项目(项目编号:15456106D) 河北省社会科学发展重点研究课题(项目编号:2015020206)
关键词 动态自适应粒子群算法 无偏灰色预测模型 物流需求预测
分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F252 [经济管理—国民经济]
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献32

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共引文献39

中国市场
2016年 第10期

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