基于改进灰色神经网络的河南省物流需求预测

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快速多元化发展的社会经济,拓宽了物流业的发展空间,促使物流业向多元化、复杂化发展。从古至今,河南省一直都是我国的交通枢纽,拥有富饶的资源,是中国中部地区非常重要的城市,是中国进行物流布局规划的关键之地。河南省也在近几年大力发展物流业,在这种背景下,物流业的决策规划对物流业发展尤为重要,物流需求预测是对物流需求的未来状态进行分析、探究和推测的过程,对物流需求进行准确预测,可以为物流业的决策提供科学的依据,对物流业的发展起着重要作用。所以,对河南省物流需求预测的研究势在必行。本文以河南省为例,对河南省物流需求的预测问题,进行了实证研究。首先对物流需求预测的国内外研究进行综述,而后对物流需求及物流需求预测方法进行概述;从地区生产总值GDP、产业结构、居民消费水平、境内外贸易和物流基础设施建设五个方面分析了物流需求的主要影响因素,选取了河南省地区生产总值GDP、第一二三产业产值、居民消费水平、地区消费品零售总额、进出口总额以及固定资产投资等八个指标作为物流需求预测的影响因素指标;利用关联度分析法选择了货运周转量作为物流需求量化指标,构建了物流需求预测的指标体系;利用ARIMA模型可以对非平稳时间数据序列分析的特性,对灰色GM(1,1)模型进行改进,使灰色GM(1,1)模型可以对变化规律复杂的数据样本进行研究;又利用BP神经网络优良的非线性逼近能力,改进灰色GM(1,1)模型在逼近复杂的非线性函数时的不足,创建出改进灰色神经网络(GM-ARIMA-BPNN)组合预测模型;利用三种模型分别对河南省的物流需求进行模拟预测分析,然后对模拟预测结果进行对比,证明GM-ARIMA-BPNN组合预测模型的预测精度最高,误差最小。最后用GM-ARIMA-BPNN模型预测河南省2018年至2020年的物流需求,预测结果分别为:8740.42亿吨公里,9440.56亿吨公里,10460.87亿吨公里。最后根据模型预测结果,对河南省物流业的发展规划,提出了建立和完善现代化的物流信息系统、完善物流基础设施建设、培养和引进现代化物流专业人才和制定物流协调发展规划等四个方面的建议。
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