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1、分類(lèi)號(hào):UDC:密級(jí):學(xué)校代號(hào):11845學(xué)號(hào):2111208019廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文(工程碩士)基于DTRS—SVM模型的廣東省物流需求預(yù)測(cè)研究黃鑫指導(dǎo)教師姓名、職稱(chēng):學(xué)科專(zhuān)業(yè)或領(lǐng)域名稱(chēng):學(xué)生所屬學(xué)院:論文答辯日期:鮭噬這量』塾援塑速工程笪理堂醫(yī)至Q!墨生互旦摘要摘要對(duì)區(qū)域物流的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)是區(qū)域經(jīng)濟(jì)與物流管理規(guī)劃中的重點(diǎn),也是對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和物流活動(dòng)進(jìn)行規(guī)劃的前提。區(qū)域物流需求量預(yù)測(cè)的結(jié)果可以影響物流基礎(chǔ)建設(shè)、交通網(wǎng)絡(luò)的布局以及當(dāng)
2、地物流企業(yè)未來(lái)的發(fā)展,所以說(shuō)區(qū)域物流需求的預(yù)測(cè)是物流發(fā)展的前提。通過(guò)區(qū)域物流需求的預(yù)測(cè),可以及時(shí)的了解當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)活動(dòng)中的物流需求量,進(jìn)而可以通過(guò)預(yù)測(cè)到的物流活動(dòng)需求量及時(shí)的滿足當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)活動(dòng)中的物流需求,保證了物流服務(wù)與需求的平衡,使當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)建設(shè)與物流協(xié)調(diào)性發(fā)展,保持一種比較高的效率。國(guó)內(nèi)外關(guān)于物流需求預(yù)測(cè)的論文有很多,每一位學(xué)者都運(yùn)用了不同的模型方法來(lái)對(duì)當(dāng)?shù)氐奈锪餍枨罅窟M(jìn)行預(yù)測(cè),其中對(duì)貨運(yùn)量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的預(yù)測(cè)最多。最早的預(yù)測(cè)方法是移動(dòng)平均
3、、增長(zhǎng)率、灰色模型、隨機(jī)時(shí)間序列模型等,這些方法大部分出現(xiàn)在最早的研究當(dāng)中,單一的建模方法很難對(duì)物流需求量有較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)精度比較差,所以現(xiàn)在的研究中,大部分預(yù)測(cè)方法都要結(jié)合其他更先進(jìn)的模型。近些年,更多學(xué)者開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)的模型,通過(guò)考慮因變量與影響因素的關(guān)系,通過(guò)歷史數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合推導(dǎo)出相對(duì)更加準(zhǔn)確的變化趨勢(shì),最常用的模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與支持向量機(jī)模型。本文在研究國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于該問(wèn)題研究成果的基礎(chǔ)上,首先總結(jié)了當(dāng)前研究當(dāng)
4、中存在的問(wèn)題;然后對(duì)區(qū)域物流的概念以及特點(diǎn)進(jìn)行了歸納和總結(jié),分析了物流需求預(yù)測(cè)的內(nèi)容以及步驟;其次,分析了影響物流需求的主要因素,并且從經(jīng)濟(jì)總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和當(dāng)?shù)鼐用竦南M(fèi)水平等幾個(gè)方面構(gòu)建了一個(gè)適合于本文的預(yù)測(cè)指標(biāo)體系;再次,本文通過(guò)詳細(xì)的講解決策粗糙集理論,將其中的屬性約簡(jiǎn)算法引入本文的預(yù)測(cè)模型,目的在于剔除冗余屬性,優(yōu)化預(yù)測(cè)模型;接著,本文講解了支持向量機(jī)理論及模型,并通過(guò)遺傳算法對(duì)其核函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,在屬性約簡(jiǎn)的基礎(chǔ)之上,進(jìn)一
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