區(qū)域物流需求預測方法及實例研究
發(fā)布時間:2025-01-06 23:17
近幾年來隨著我國各區(qū)域經濟不斷發(fā)展、產業(yè)結構不斷優(yōu)化、人民消費水平不斷提高以及物流技術不斷進步,物流業(yè)已發(fā)展成為我國經濟運行的重要支撐。然而,某些區(qū)域的物流行業(yè)仍然存在資源配置不合理、成本居高不下、服務水平相對較低、物流供需不平衡等眾多問題。對此,加快區(qū)域物流資源整合、優(yōu)化區(qū)域物流網絡系統是當前的首要任務,而對區(qū)域物流需求進行預測分析是其重要環(huán)節(jié)。因此,本文在對區(qū)域物流需求預測問題進行系統闡述和深入分析的基礎上,選擇使用定性分析與定量分析相結合的方式對區(qū)域物流需求預測問題展開研究。主要工作如下:首先,基于區(qū)域物流需求預測指標的選取原則,結合區(qū)域物流需求的各種影響因素分析,本文分別從區(qū)域物流需求指標和區(qū)域經濟指標兩方面進行分析選擇,構建了區(qū)域物流需求預測指標體系,為下一步構建區(qū)域物流需求預測模型提供必要的基礎和前提。其次,在對預測方法及預測模型對比分析的基礎上,結合區(qū)域物流需求預測的特點,提出了BP神經網絡預測的優(yōu)勢,并在基本BP神經網絡預測模型的基礎上,利用組合模型原理,構建了灰色BP神經網絡預測模型和遺傳灰色BP神經網絡預測模型。最后,基于山東省經濟與物流發(fā)展狀況分析,依次對BP神經網...
【文章頁數】:61 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 國外研究現狀
1.2.2 國內研究現狀
1.3 主要研究內容及技術路線
2 區(qū)域物流需求預測相關理論及方法概述
2.1 區(qū)域物流需求
2.1.1 區(qū)域物流需求的內涵
2.1.2 區(qū)域物流需求的特點
2.1.3 區(qū)域物流需求分析的主要內容
2.2 區(qū)域物流需求計量方式
2.3 區(qū)域物流需求預測
2.3.1 區(qū)域物流需求預測概念
2.3.2 區(qū)域物流需求預測步驟
2.3.3 區(qū)域物流需求預測一般方法
2.4 本章小結
3 區(qū)域物流需求預測指標體系建立
3.1 區(qū)域物流需求影響因素分析
3.2 區(qū)域物流需求預測指標選取原則
3.3 區(qū)域物流需求預測指標體系的建立
3.4 預測指標評價及關聯分析
3.5 本章小結
4 區(qū)域物流需求預測模型的建立
4.1 區(qū)域物流需求預測方法選取和預測流程
4.2 BP神經網絡預測模型
4.2.1 BP神經網絡結構
4.2.2 BP神經網絡計算步驟
4.3 灰色BP神經網絡預測模型
4.3.1 灰色系統理論
4.3.2 基于灰色系統理論改進BP神經網絡預測模型原理
4.3.3 灰色BP神經網絡預測模型的建立
4.3.4 預測模型的網絡過程
4.4 遺傳灰色BP神經網絡預測模型
4.4.1 遺傳算法
4.4.2 基于遺傳算法改進灰色BP神經網絡預測模型原理
4.4.3 遺傳灰色BP神經網絡預測模型的網絡過程
4.5 本章小結
5 實證分析
5.1 山東省經濟與物流狀況分析
5.2 數據選取與處理
5.2.1 數據選取
5.2.2 數據處理
5.3 預測模型實證分析
5.3.1 BP神經網絡模型預測
5.3.2 灰色BP神經網絡模型預測
5.3.3 遺傳灰色BP神經網絡模型預測
5.3.4 模型預測性能對比分析
5.4 山東省未來物流需量預測
5.5 本章小結
結論
致謝
參考文獻
本文編號:4024133
【文章頁數】:61 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 國外研究現狀
1.2.2 國內研究現狀
1.3 主要研究內容及技術路線
2 區(qū)域物流需求預測相關理論及方法概述
2.1 區(qū)域物流需求
2.1.1 區(qū)域物流需求的內涵
2.1.2 區(qū)域物流需求的特點
2.1.3 區(qū)域物流需求分析的主要內容
2.2 區(qū)域物流需求計量方式
2.3 區(qū)域物流需求預測
2.3.1 區(qū)域物流需求預測概念
2.3.2 區(qū)域物流需求預測步驟
2.3.3 區(qū)域物流需求預測一般方法
2.4 本章小結
3 區(qū)域物流需求預測指標體系建立
3.1 區(qū)域物流需求影響因素分析
3.2 區(qū)域物流需求預測指標選取原則
3.3 區(qū)域物流需求預測指標體系的建立
3.4 預測指標評價及關聯分析
3.5 本章小結
4 區(qū)域物流需求預測模型的建立
4.1 區(qū)域物流需求預測方法選取和預測流程
4.2 BP神經網絡預測模型
4.2.1 BP神經網絡結構
4.2.2 BP神經網絡計算步驟
4.3 灰色BP神經網絡預測模型
4.3.1 灰色系統理論
4.3.2 基于灰色系統理論改進BP神經網絡預測模型原理
4.3.3 灰色BP神經網絡預測模型的建立
4.3.4 預測模型的網絡過程
4.4 遺傳灰色BP神經網絡預測模型
4.4.1 遺傳算法
4.4.2 基于遺傳算法改進灰色BP神經網絡預測模型原理
4.4.3 遺傳灰色BP神經網絡預測模型的網絡過程
4.5 本章小結
5 實證分析
5.1 山東省經濟與物流狀況分析
5.2 數據選取與處理
5.2.1 數據選取
5.2.2 數據處理
5.3 預測模型實證分析
5.3.1 BP神經網絡模型預測
5.3.2 灰色BP神經網絡模型預測
5.3.3 遺傳灰色BP神經網絡模型預測
5.3.4 模型預測性能對比分析
5.4 山東省未來物流需量預測
5.5 本章小結
結論
致謝
參考文獻
本文編號:4024133
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