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基于组合预测的区域物流需求预测研究

作　者: 彭湖
导　师: 何民
学　校: 昆明理工大学
专　业: 载运工具运用工程
关键词: 区域物流灰色系统多元回归 BP神经网络组合预测
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 156次
引　用: 2次
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内容摘要

随着经济全球化步伐的加快,物流产业在实现资源优化配置中的地位日益重要,对经济的贡献越来越大。物流业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业,物流业的发展程度已经成为衡量一个国家或地区经济发展程度的重要标志。许多国家、地区的政府部门为了改善投资环境,提高区域或城市的综合竞争力,都进行了物流系统规划工作,区域物流需求预测研究是物流规划一个重要的环节。因此,建立科学合理的预测模型,对物流需求进行定量预测,能够为制定区域物流发展政策、确定物流基础设施建设规模、分析物流市场态势提供定量的决策依据。论文首先对区域物流需求基本理论进行了详细的研究,重点介绍了区域经济与物流产业的相互关系、区域物流需求的经济影响因素分析以及区域物流需求的可预测性及其内容等,这些为后续物流需求预测建模奠定了理论基础。其次,论文研究了区域物流需求预测指标体系。通过对物流需求的各种指标进行分析,确立了区域物流需求预测指标和相关的经济指标。再次,论文对区域物流预测技术和方法进行了研究。通过对比分析,分别选取了灰色理论、多元回归理论、神经网络理论进行预测模型的建立,并通过合适的方法对各单一模型进行组合建立组合预测模型。论文最后通过前文建立的区域物流理论模型,对云南省物流需求量进行预测。本文的特色有两点：第一,建立主成分回归模型解决了自变量间存在的多重共线性问题；第二,对三种预测方法进行了适当的组合,验证了组合预测模型更加接近实际情况,提高了预测的精度。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-8
第一章绪论  8-14
  1.1 问题的提出  8-10
    1.1.1 论文研究背景  8-9
    1.1.2 论文研究的目的  9-10
    1.1.3 论文研究的意义  10
  1.2 国内外相关研究现状  10-12
  1.3 论文研究内容和方法  12-14
    1.3.1 研究内容  12
    1.3.2 研究方法  12-14
第二章基于区域经济的区域物流需求分析  14-22
  2.1 物流产业与区域经济关系分析  14-17
    2.1.1 区域经济发展促进了物流产业的发展  14-15
    2.1.2 区域物流产业促进了区域经济的发展  15-17
    2.1.3 区域物流与区域经济的相关性分析  17
  2.2 区域物流需求的经济影响因素分析  17-19
    2.2.1 区域经济总体水平和规模对物流需求的影响  18
    2.2.2 区域产业结构影响物流需求  18-19
    2.2.3 区域经济空间布局影响物流需求  19
  2.3 区域物流需求可预测性及其内容  19
    2.3.1 区域物流需求可预测性  19
    2.3.2 区域物流需求预测内容  19
  2.4 本章小结  19-22
第三章区域物流需求预测指标体系研究  22-28
  3.1 区域物流需求指标分析  22-25
    3.1.1 物流需求数量形态指标  22-23
    3.1.2 物流需求质量形态指标  23-24
    3.1.3 其他指标  24-25
  3.2 区域物流需求预测指标选取的原则  25-26
  3.3 区域物流需求预测指标的选取  26-27
    3.3.1 区域物流需求指标的选取  26
    3.3.2 区域经济指标的选取  26-27
  3.4 本章小结  27-28
第四章区域物流需求预测建模  28-48
  4.1 区域物流需求预测步骤  28
  4.2 常用物流需求预测技术  28-30
  4.3 区域物流需求预测模型的选取  30-32
  4.4 区域物流需求预测模型的建立  32-46
    4.4.1 灰色预测模型的建立  32-36
    4.4.2 回归预测模型的建立  36-40
    4.4.3 BP神经网络预测模型的建立  40-43
    4.4.4 组合预测模型的建立  43-46
  4.5 本章小结  46-48
第五章云南省物流需求预测实例  48-72
  5.1 资料处理及预测指标的确立  48-51
    5.1.1 资料处理  48-50
    5.1.2 云南省物流需求预测相关指标的确立  50-51
  5.2 云南省物流需求量预测  51-70
    5.2.1 灰色模型预测物流需求量  51-55
    5.2.2 回归模型预测物流需求量  55-61
    5.2.3 BP神经网络预测物流需求量  61-65
    5.2.4 基于组合预测的云南省物流需求预测  65-70
  5.3 预测结果分析  70
  5.4 本章小结  70-72
第六章总结与展望  72-74
  6.1 主要研究成果  72
  6.2 展望  72-74
致谢  74-76
参考文献  76-79

基于组合预测的区域物流需求预测研究

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