發(fā)布時間：2018-02-28 03:21

  本文關鍵詞： 區(qū)域物流 區(qū)域物流需求 區(qū)域貨運量 小波神經網絡 物流園區(qū)規(guī)模　出處：《河北工程大學》2013年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：區(qū)域貨運量預測是區(qū)域物流規(guī)劃中一項很重要的工作。合理預測區(qū)域貨運量是規(guī)劃區(qū)域物流基礎設施建設規(guī)模的基礎，為網絡布局和區(qū)域物流的發(fā)展指明方向。合理預測區(qū)域貨運量的目的在于，能夠使區(qū)域物流服務的供給與需求之間保持平衡，使區(qū)域物流保持較高的效益和效率。 本文在閱讀大量文獻的基礎上，全面的了解國內外研究現狀和存在的問題。在此基礎上，介紹了區(qū)域物流相關理論及特征，區(qū)域貨運量預測中比較基礎實用的預測方法，并提出基于區(qū)域貨運量預測數據對物流園區(qū)占地面積進行規(guī)劃的目的，文章指出由于區(qū)域物流需求相對難以衡量，以區(qū)域貨運量為分析對象更為合適，以達到數據量化的效果。之后，文章分析了區(qū)域貨運量的主要影響因素，從區(qū)域經濟總量，區(qū)域產業(yè)結構等方面構建了區(qū)域貨運量的預測指標體系。再次，由于文章采用小波神經網絡對貨運量進行預測，小波神經網絡是傳統(tǒng)的BP神經網絡和近年來研究比較多的小波分析理論結合而來，文章介紹了小波神經網絡這種算法的相關理論及如何建立模型并求解的。文章最后一章利用小波神經網絡對邯鄲市貨運量進行了預測，對預測結果的合理性進行了檢驗，并將預測結果與指數平滑，多元回歸，，灰色預測模型的預測結果相比較，證明了小波神經網絡的可行性和有效性。并在得到預測結果的基礎上，對邯鄲市2017年物流園區(qū)的占地規(guī)模和數量規(guī)模進行了規(guī)劃。
[Abstract]:Regional freight volume prediction is an important task in regional logistics planning. Reasonable forecasting of regional freight volume is the basis of planning the scale of regional logistics infrastructure construction. The purpose of reasonably forecasting regional freight volume is to keep a balance between supply and demand of regional logistics services and to maintain higher efficiency and efficiency of regional logistics. On the basis of reading a large number of documents, this paper has a comprehensive understanding of the current research situation and existing problems at home and abroad. On this basis, it introduces the relevant theories and characteristics of regional logistics, and the relatively basic and practical forecasting methods for regional freight volume forecasting. The purpose of planning the area of logistics park based on regional freight volume forecast data is put forward. It is pointed out that because regional logistics demand is relatively difficult to measure, it is more appropriate to take regional freight volume as the analysis object. In order to achieve the effect of quantitative data. Then, the paper analyzes the main factors of regional freight volume, from the regional economic aggregate, regional industrial structure and other aspects of the forecast index system of regional freight volume. In this paper, wavelet neural network is used to predict freight volume. Wavelet neural network is a combination of traditional BP neural network and wavelet analysis theory, which has been studied in recent years. This paper introduces the related theory of wavelet neural network algorithm and how to build the model and solve it. In the last chapter, we use wavelet neural network to forecast the freight volume of Handan city, and test the rationality of the forecast result. Compared with the prediction results of exponential smoothing, multivariate regression and grey prediction model, the feasibility and validity of wavelet neural network are proved. In 2017, Handan logistics park covers an area of scale and quantity of planning.
【學位授予單位】：河北工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：F224;F512.7

【參考文獻】

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1 張大海,江世芳,畢研秋,鄒貴彬;基于小波神經網絡的電力負荷預測方法[J];電力自動化設備;2003年08期

2 趙鋒;史欣向;;現代物流園區(qū)的合理規(guī)模問題研究[J];經濟師;2008年06期

3 孫云;李志強;吳國忠;;電力系統(tǒng)短期負荷預測應用中小波函數選取的方法[J];江南大學學報(自然科學版);2007年01期

4 王治;;基于遺傳算法-支持向量機的鐵路貨運量預測[J];計算機仿真;2010年12期

5 王婷;;上海市產業(yè)結構調整對貨運量的影響分析[J];交通科技與經濟;2012年06期

6 崔淑華,王娜,胡亞南;基于主成分分析的公路貨運量預測影響因素研究[J];森林工程;2005年05期

7 曹文琴;甘衛(wèi)華;;城市物流規(guī)劃中的物流需求預測[J];特區(qū)經濟;2006年03期

8 郭玉華;陳治亞;馮芬玲;暢博;;基于經濟周期的鐵路貨運量神經網絡預測研究[J];鐵道學報;2010年05期

9 陳森;周峰;;基于灰色系統(tǒng)理論的物流需求預測模型[J];統(tǒng)計與決策;2006年03期

10 陳穎彪;洪海鑫;馮志新;鄭永振;何劍飛;;基于GIS技術的邯鄲物流園區(qū)規(guī)劃與設計分析[J];物流技術;2011年03期

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本文編號：1545536