面向不确定物流需求的改进GM-BPNN组合预测方法
2022-08-25分类号:F259.27;TP18
【部门】福州大学经济与管理学院
【摘要】在面对具有突变性、不稳定性以及非线性等特征的区域物流需求预测问题时,传统的时间序列、BPNN、GM-BPNN等预测方法在拟合物流需求曲线上存在缺陷,文章提出了改进GM-BPNN组合预测方法,利用ARIMA和遗传算法(GA)分别改进GM(1,1)和BPNN,根据有效度确定加权系数并构建线性组合模型,并以浙江、广东、江苏进行实例验证。结果表明,相比传统时间序列、BPNN、多元回归、GM-BPNN等预测方法,改进的GM-BPNN组合预测方法提高了物流需求预测的精确度。
【关键词】区域物流需求预测 改进GM-BPNN ARIMA 遗传算法 组合预测
【基金】国家社会科学基金一般项目(20BGL003)
【所属期刊栏目】统计与决策
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