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基于GSO-GNNM模型的區(qū)域物流需求預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2018-06-18 23:32

  本文選題:區(qū)域物流需求 + 螢火蟲算法; 參考:《科技管理研究》2015年11期


【摘要】:準(zhǔn)確預(yù)測(cè)區(qū)域物流需求量是科學(xué)制定區(qū)域物流業(yè)發(fā)展規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)區(qū)域物流系統(tǒng)供需平衡的決策基礎(chǔ)。在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,考慮到區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與區(qū)域物流需求的相關(guān)性,提出一種區(qū)域物流需求預(yù)測(cè)的GSOGNNM模型,運(yùn)用1999—2013年間湖南省貨物周轉(zhuǎn)量和相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)所建預(yù)測(cè)模型的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)并與其它預(yù)測(cè)模型進(jìn)行比較,結(jié)果表明該模型具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。
[Abstract]:Accurately forecasting the demand of regional logistics is the basis of making the development plan of regional logistics industry scientifically and realizing the balance of supply and demand of regional logistics system. On the basis of existing research, considering the correlation between regional economic development level and regional logistics demand, a GSOGNNM model for forecasting regional logistics demand is proposed. The validity of the prediction model is tested and compared with other forecasting models by using the statistical data of goods turnover and related economic indicators from 1999 to 2013 in Hunan Province. The results show that the model has strong predictive ability.
【作者單位】: 華南師范大學(xué);衡陽師范學(xué)院;
【基金】:國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“戰(zhàn)略性新興企業(yè)價(jià)值網(wǎng)嵌入選擇、戰(zhàn)略定位與創(chuàng)業(yè)績(jī)效”(12BGL005) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“嵌入性、戰(zhàn)略定位與成長(zhǎng)后果——以戰(zhàn)略性新興智能物流企業(yè)為例”(12YJA630004) 湖南省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“湖南省廢舊家電逆向物流的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與回收網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)研究”(13YBA048) 湖南省教育廳青年項(xiàng)目“產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移背景下湘南地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚、產(chǎn)業(yè)互動(dòng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展”(14B026) 湖南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)重點(diǎn)建設(shè)學(xué)科項(xiàng)目
【分類號(hào)】:F259.27

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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5 陳治亞;周艾飛;譚欽之;方曉平;;基于改進(jìn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物流需求規(guī)模預(yù)測(cè)[J];鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào);2008年06期

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【相似文獻(xiàn)】

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1 耿波;趙愛文;;灰色預(yù)測(cè)在物流需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用分析——以徐州地區(qū)為例[J];科技風(fēng);2012年21期

2 高洪波;楊建強(qiáng);;基于多變量灰色模型算法的物流需求預(yù)測(cè)研究[J];物流技術(shù);2013年13期

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本文編號(hào):2037274

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