【摘 要】
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对第三方逆向物流服务商而言,电子产品回收数量具有少样本、不确定性及模糊性的特点,电子产品回收量预测的精度直接影响到企业的运营成本以及服务水平。在单个预测模型中,GM(
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71671151、71371158、71711530046)
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对第三方逆向物流服务商而言,电子产品回收数量具有少样本、不确定性及模糊性的特点,电子产品回收量预测的精度直接影响到企业的运营成本以及服务水平。在单个预测模型中,GM(1,1)模型具有适应少样本预测的特点,对近期数据具有较好的逼近效果,但是对序列的趋势性比较敏感;FTS模型能够处理不确定性数据中因模糊性而产生的噪声,但是对序列趋势的把握具有滞后性。本文设计了GM(1,1)模型与FTS模型相结合的组合预测模型(FTS_GM(1,1)模型),通过利用两个模型的优势以提高电子产品回收预测的准确性和可靠性。本文根据
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