基于Adaboost回归算法的安徽省物流需求短期预测研究

【目的】物流需求预测有助于调整物流资源的分配,对促进物流业发展具有重要意义。【方法】选取安徽省1995—2022年与物流需求相关的指标数据为原始样本数据,用货运量来表征物流需求。通过XGBoost特征选择算法筛选出6个用于预测的指标。在此基础上,使用3种方法分别构建模型,并对这些模型进行对比分析。最终,选择精度最高的Adaboost回归算法来预测安徽省短期物流需求。【结果】2023—2026年,安徽省的物流需求预测值分别为402 942.428万t、369 877.222万t、380 884.375万t、382 319.5万t。【结论】未来四年,安徽省物流的货运量呈不稳定发展态势。根据安徽省的区位优势及疫情的全面开放,安徽省物流业表现出较大的发展潜力。

基于GM(1,1)模型的河南省物流需求组合预测

为了能够更加准确地预测河南省未来物流需求,文章首先采用灰色关联分析法对物流需求相关影响因素进行分析,进而确定文章所需要的指标,然后结合相关数据计算出多元线性回归方程,最后通过采用灰色预测和多元线性回归相结合的方式来预测未来5年河南省物流需求。结果表明,相较于单一的灰色预测方法,灰色预测和多元线性回归相结合的方式具有更高的精确度。除此之外,文章结合河南省物流发展状况提出了三点建议:完善物流服务体系、推动物流服务价值链延伸、提升应急物流水平。

基于BA-SVR混合模型的果蔬生鲜物流需求预测模型研究

本文通过构建BA-SVR混合模型对果蔬生鲜物流需求进行预测研究。首先通过互联网大数据搜索技术构建果蔬生鲜需求指数相关网络关键词词库,进而采用皮尔森(Pearson)相关分析和逐步回归选择预测因子。其次,结合果蔬自身特点以及物流市场变动因素,提出了果蔬生鲜物流指数(Fruit&Vegetable Logistic Index, FVLI)概念,分析了FVLI变动的影响变量,使其成为反映物流市场信息变动的重要指标。再次,利用蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)自动更新迭代参数的优势,将其引入到支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型中,用于优化SVR模型中自由参数值,进而构建BA-SVR混合模型对北京市果蔬生鲜需求变化趋势进行模拟仿真及实证预测。最后根据构建的性能预测指标,通过确立的基准模型与其进行对比,评估BA-SVR混合模型性能的优劣,从而提出一种可以用于果蔬生鲜物流信息短期预测的改进方法。

广东省水产预制菜冷链物流需求分析及预测

为预测广东省水产预制菜冷链物流的市场需求,从区域经济发展水平、市场供需水平、交通运输水平、冷链技术水平4个方面构建水产预制菜冷链物流需求评价指标,采用灰色关联分析法研究影响水产预制菜冷链物流需求变化的主要因素,分别采用灰色模型(grey model,GM)中的一阶一元微分方程GM(1,1)与长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络对比分析2015—2021年广东省水产预制菜冷链物流需求。结果表明:影响广东省水产预制菜冷链物流需求发展的主要影响因素为货物周转量和冷链冷藏水平;GM(1,1)、LSTM神经网络预测结果的平均相对误差分别为2.68%、0.22%,后者的预测准确度明显优于前者;采用LSTM神经网络预测2022—2024年广东省水产预制菜冷链物流需求,广东省水产预制菜需求呈上升趋势,预计2024年将达到509.09万t。广东省应立足冷链基础设施建设,确保贮藏、运输过程中水产预制菜温度稳定,加强水产预制菜食品监督,保证食品质量安全,不断促进水产预制菜冷链产业的发展。

基于二次指数平滑和多元线性回归的宁波市港口物流需求预测分析

随着经济全球化的发展,港口作为物流发展的重要环节,港口物流需求已经成为港口资源配置规划和进出口贸易的重要依据。为对宁波市港口物流需求进行科学合理的预测,文章借助SPSS等数据分析软件,使用二次指数平滑和多元线性回归分别对其物流需求进行预测,通过对比两种预测方法的精度,最后发现,二次指数平滑法的预测精确度要优于多元线性回归法,并通过二次指数平滑法预测宁波市未来五年的港口物流需求量。

上海物流需求量影响因素分析——基于主成分回归

物流业在现代社会中扮演着重要角色,它既是连接生产和消费的纽带,又是商品生产和流通的先决条件,已经成为现代经济社会发展不可缺少的中间链条及国民经济的重要支撑。货物运输作为现代物流业的主要组成部分,是保障供应链稳定畅通的基石,也是满足人民日常生活物质需求的重要保障,对于促进经济发展、推动区域经济一体化、支撑国际贸易发展至关重要。交通货物运输量是物流需求量的重要反映,不仅是物流业发展水平的重要体现,而且也是一个衡量国民经济发展的重要指标。

基于BP神经网络的云南花卉物流需求预测

文章首先对云南花卉市场进行现状分析,在此基础上以近10年来云南花卉总产值为变量依据,来预测云南花卉的未来物流需求量情况。文章提出了可能会影响花卉物流需求量的8个因素,运用BP神经网络预测法并结合近10年的云南花卉总产值对未来3年的需求量进行预测。预测结果表明,未来几年,云南花卉市场对于物流的需求不降反增。而作为鲜活植物产品,花卉的运输又对冷链物流提出了更高的要求。因此,提高冷链物流的技术势在必行。

面向“十四五”规划基于灰色GM(1,1)模型的沈阳市物流需求预测分析

“十四五”规划时期,推动东北全面振兴是重要的发展方向。其中物流的发展至关重要。东北地区因其地域特点,物流需求具有不确定性,亟待开展预测方法研究。文章以沈阳市为例,以2008—2022年货运量作为样本数据,提出基于灰色GM(1,1)模型的东北地区物流需求预测方法。通过仿真实验计算2008—2022年的物流需求,经过与实际值对比,对预测结果进行检验与分析,验证了文章所提出的模型是有效的;预测未来5年的物流需求量。实验结果表明,此方法能为沈阳市物流需求的定量分析提供较为准确的基础,同时为政府出台相关政策和企业进行物流规划建设提供参考价值。

基于PSO-BP的贵州省物流需求预测研究

合理预测物流需求对物流业高质量发展具有重要意义。为提高预测结果的准确性,以贵州省为例,构建PSO-BP模型对未来三年的物流需求进行预测。首先选取12个指标建立指标体系,并进行灰色关联度验证。然后运用粒子群算法(PSO)优化反向传播网络(BP),实证结果显示,PSO-BP的预测效果和拟合能力均优于单一的BP模型。最后使用GM(1,1)获得12个指标未来三年的预测值,将其代入PSO-BP模型得到贵州省未来三年的物流需求量。

基于BP神经网络和二次指数平滑法组合预测模型的安徽省物流需求预测

为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量作为物流需求规模输出指标,采用灰色关联分析计算安徽省物流需求评价指标与物流需求规模间的关联度,判断评价指标的合理性。通过夏普利值法将BP神经网络预测模型和二次指数平滑法预测模型组合,预测2017—2021年安徽省物流需求。结果表明:BP神经网络预测模型、二次指数平滑法预测模型及二者的组合预测模型预测结果的平均相对误差分别为4.58%、6.70%、3.99%,组合预测模型的平均相对误差最小。通过组合预测模型预测2022—2024年安徽省物流需求分别为405 004.96万t、407 142.09万t、409 108.95万t,安徽省货运量呈持续增长趋势,但增幅降低。安徽省应加快传统物流向智慧物流的转移速度,扩大内需,加强物流枢纽城市间的联系,加速区域一体化发展步伐,确保物流高质量发展。

基于多元线性回归方法的内蒙古物流需求影响模型及其影响因素分析

物流产业是我国经济发展的“加速器”,而物流需求直接影响着物流产业。为了探究内蒙古物流需求的影响因素,推动物流业健康发展,本文选取内蒙古统计年鉴2005—2021年的相关数据,将货运量作为被解释变量,将进出口总额等七种可量化的影响因素作为解释变量,建立多元线性回归模型并进行检验。实证结果表明,全体居民生活消费支出和年末总人口对内蒙古物流需求量具有显著影响,据此提出内蒙古物流业进一步发展的建议。

基于AOA-LSSVM模型的枢纽城市物流需求量预测

传统的LSSVM难以全面反映物流需求的变化规律,会导致预测效果不佳。首先利用灰色关联分析(GRA)得到物流需求的主要影响因素;将主要影响因素作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型;通过阿基米德算法(AOA)对最小二乘支持向量机的正则化参数(γ)和核参数(σ)进行迭代寻优,以减少参数选择的盲目性;构建AOA算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的智能预测模型AOA-LSSVM,经过验证该模型可以提高预测精度。运用AOA-LSSVM模型对西部陆海新通道的重要枢纽城市——重庆、成都、贵阳和南宁的物流需求进行实证分析,结果表明:该模型与LSSVM模型相比取得较高的预测精度,其均方根误差、平均绝对误差、以及异方差调整的均方根误差、异方差调整的平均绝对误差分别降低了1946.4,1206.1,0.0284,0.0397。

基于GA-ACO-BP神经网络的日用消费品物流需求预测

针对日用消费品的物流需求,从宏观经济发展水平、相关产业水平、消费能力、物流供应能力、互联网发展水平、贸易水平6个方面,采用灰色关联度分析法对影响因素的灰色关联度进行计算及排序,构建预测指标体系。考虑物流相关数据样本较少,其影响因素之间存在非线性,结合遗传算法的全局寻优能力和蚁群算法的并行计算能力,构建了基于遗传算法-蚁群优化-反向传播神经网络(genetic algorithm-ant colony optimization-back propagation neural network,GA-ACO-BP)的日用消费品物流需求预测模型。分别采用GA-ACO-BP模型、GA-BP模型和BP模型对全国日用消费品物流需求进行预测,结果表明,GA-ACO-BP模型更能拟合日用消费品物流需求变化,预测精度较高,为物流需求预测研究提供一种模型参考,具有一定的实用价值。

基于组合预测模型的上海物流需求预测

随着物流行业的快速发展,为保证资源配置的合理运用,提前预测地区的物流货运量情况必不可少。以上海为例,将灰色预测模型与三次指数平滑预测模型结合起来,利用方差倒数加权法得到系数,再根据上海2016年到2020年实际货运量建立组合预测模型,从而预测出上海未来十年的货运量。最终发现上海货运量呈现逐年增长趋势,并在2032年达到最高444543.15万吨。最后,依据预测的结果对上海物流发展提供一些建议。

基于BP神经网络的辽宁省物流需求预测研究

物流需求预测对经济发展具有重要作用。选取辽宁省2004—2021年的7个经济指标影响因素作为输入指标,货物运输量作为物流需求的输出指标,利用MATLAB R2022b软件,对辽宁省物流需求进行预测。利用灰色关联度分析法,对经济指标影响因素的关联度进行分析。结果认为,输入指标与输出指标具有较强关联度。随后,基于BP神经网络法构建物流需求预测模型,经过仿真预测,BP神经网络模型对物流需求预测具有有效性。

基于CNN-LSTM-AM神经网络的多维长序列物流需求预测

物流需求预测是物流管理中的关键环节,但是在现实生活中,物流需求可能受到诸如天气、经济状况、特殊事件等多方面因素的影响,这使得问题呈现出多维度、长序列的特征。随着深度学习和神经网络的发展,越来越多的研究开始尝试使用神经网络模型进行物流需求预测,但是单一的神经网络模型在处理多维度、长时间序列的预测任务时常常表现欠佳。由此文章提出了一种基于CNN-LSTM-AM的神经网络模型,用于多维长序列物流需求预测。通过消融实验与其他模型的对比,结果表明,其平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)均值分别为1.56、1.63和0.981,均优于其他6种神经网络模型,为物流企业提供了一个有效的参考来更好地规划资源和降低成本。

基于LMD-XGBoost的短时生鲜物流需求预测

随着生鲜物流行业的蓬勃发展,消费者对生鲜物流的要求也在进一步提高,传统需求预测模型已经难以满足市场需求。为解决传统预测方式难以有效应对短期生鲜物流需求的非线性关系和动态变化等问题,文章提出了LMD-XGBoost组合模型预测方法,对输入的物流需求曲线进行LMD分解,然后对分解所得的各分量进行XGBoost预测,最后对预测得出的分量进行逐一求和以得到最终结果。以某连锁超市的生鲜物流需求为例,对其日物流需求进行预测,证明该模型具备有效性和可行性,为解决非线性、强突变性短时物流曲线预测问题提供了方法参考。

基于模糊认知图和LSTM混合方法的H公司物流需求预测研究

鉴于传统的预测方法难以有效满足需求预测的非线性关系以及预测的精确度,文章提出了一种FCM-LSTM组合模型预测方法,首先对影响物流需求的关键因素进行模糊状态求解,然后对求解得到的各分量以及物流公司的历史货运量展开LSTM神经网络迭代预测,最终结合实例构建评价模型以评估算法的预测效果。该预测方法探讨了经济指标、季节性模式和假日对物流需求的重大影响,强调了将认知与神经网络模型结合应用的潜力,为控制物流行业的复杂动态提供了参考意见。结果表明,该组合模型可以提高预测精准度,具有有效性和可行性,为解决物流需求预测提供了可行的参考方法。

基于GM(1,1)模型的甘肃省冷链物流需求预测研究

随着居民对生鲜农产品质量要求的提升,冷链物流行业也亟需朝着高标准、严要求的方向进一步发展。因此,对生鲜农产品冷链物流需求进行精准预测也具有了更加重要的现实意义。将人均生鲜农产品消费量与甘肃省常住居民数的乘积作为甘肃省冷链物流需求量,利用GM(1,1)模型对甘肃省2012-2031年冷链物流需求量进行预测,并通过发展系数检验、残差检验、后验差检验,验证了模型有较高的预测精度,并适用于中长期预测,可以有效预测甘肃省冷链物流需求量的发展趋势,能够为后续甘肃省冷链物流设施规划、冷库建设、运输设备配备提供参考依据。

基于组合预测的安徽省物流需求预测分析

安徽省是中部大省,是连接长江三角洲和中部省份的重要枢纽,交通业和物流业发展迅速。文章以安徽省物流为切入点,通过货运量与地区生产总值等指标,使用灰色预测法、二次指数平滑法、回归分析预测法和组合预测法分别对安徽省物流需求进行预测。经过比较,最终选取误差最小的组合预测法确定了安徽省未来五年物流需求的预测值,并为安徽省物流发展提出一些建议,以期为安徽省的物流行业以及经济发展提供借鉴。