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[期刊] 物流技术
[作者]
罗颖
针对短时间内区域物流配送需求集中增加的问题,提出建立BP人工神经网络预测模型对短期配送需求进行预测。通过分析影响物流需求变化的数据指标与区域实际现状,建立数学模型,并对该区域在特殊时间内的物流配送收发量、库存量以及周转总量进行分析研究,利用三层结构的BP人工神经网络对不同的预测结果进行误差比较,从而得出准确的短期物流需求量预测结果。采用MATLAB神经网络工具箱中的函数编程进行仿真实验,实验结果表明,短期物流集中需求实际量与仿真结果存在极小的误差,因此,基于BP人工神经网络的短期集中物流需求预测方法可以为物流企业提供决策依据。
关键词：
BP神经网络 短期集中需求 区域物流
[期刊] 物流技术
[作者]
耿立艳 张占福
物流需求的准确预测对于物流发展政策的制定、物流基础设施的确定、物流市场态势的分析、物流资源利用率的提高等方面具有重要的理论意义和实际应用价值。从建模形式出发,将已有物流需求预测方法分为单一传统预测方法、单一智能预测方法、组合预测方法、混合预测方法四大类。其中,单一传统预测方法主要包括单纯的时间序列法、回归分析、数理统计方法等,单一智能预测方法主要涉及灰色预测法、神经网络、支持向量机以及它们的改进形式;组合预测方法主要归纳为三种组合形式:线性组合单一预测结果、非线性组合单一预测结果、修正单一预测结果;混合预测方法主要总结为三种混合形式:混合智能优化算法与单一预测方法、混合数据降维技术与智能预测方法、混合数据挖掘技术与智能预测方法。综述了四大类预测方法,从建模原理、优缺点及适用性等方面对四大类方法中的各预测模型进行评析,以期为物流需求研究人员寻到适合于不同物流需求预测任务的预测方法。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
乔健 何梦莹 陈少博
既有公共自行车短期需求预测模型忽视了不变与可变环境因素的区别，未考虑数据噪音、需求波动和负值输出的影响。为此，本文利用图卷积神经网络（GCNN）展现短期需求的空间相关性，利用门控循环单元（GRU）展现短期需求和可变环境的时间相关性，提出考虑可变环境、数据噪音和需求波动的GCNN-GRU-E模型，基于该模型提出能自动识别与修正负值输出的GCNN-GRU-E-C模型，还制定了1种数据降噪和5种数据平滑方案。实验结果表明，考虑可变环境时间特性的GCNN-GRU-E的预测精度高于所有基准模型，时间粒度和数据质量均影响预测精度，降噪和平滑数据能显著提高GCNN-GRU-E的预测精度，加权移动平均+局部拟合是效果最好的数据平滑方案，GCNN-GRU-E-C自动识别并修正负值输出的能力既保证了预测结果的合理性、提高了预测精度，又确保了后续动态调度计划的正确制定。
[期刊] 中国土地科学
[作者]
罗罡辉 吴次芳
研究目的:通过构建合理的建设用地预测方法,为土地利用规划提供科学依据。研究方法:文献资料法和数理统计 方法。研究结果:文中的5种预测方法在杭州市土地利用规划中取得了很好的结果。研究结论:建设用地需求应采取多方 案进行预测,使规划更具科学性。
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
段莉琼 宫辉力 刘少俊 刘泽华 李勇永 葛军莲
大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测。以天津欢乐谷主题公园为案例地,选择2014年第40周到2015年第26周为研究时段,利用通信大数据,提出了一种面向客源地的聚类-ARIMA组合预测模型。通过对不同客源地的时序数据进行聚类,选取各类别中的代表性客源地分别构建ARIMA预测模型。结果表明:对欢乐谷主题公园各客源地分别建模与聚类后通过6个代表客源地建模得到的结果一致;后者可以降低80%的预测成本。该方法具有较高的预测精度和较低的计算成本,适合面
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
段莉琼 宫辉力 刘少俊 刘泽华 李勇永 葛军莲
大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测。以天津欢乐谷主题公园为案例地,选择2014年第40周到2015年第26周为研究时段,利用通信大数据,提出了一种面向客源地的聚类-ARIMA组合预测模型。通过对不同客源地的时序数据进行聚类,选取各类别中的代表性客源地分别构建ARIMA预测模型。结果表明:对欢乐谷主题公园各客源地分别建模与聚类后通过6个代表客源地建模得到的结果一致;后者可以降低80%的预测成本。该方法具有较高的预测精度和较低的计算成本,适合面向客源地的短期旅游需求预测,可为旅游目的地提供更具针对性的旅游需求管理、分析与决策支撑。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
焦志伦 金红 刘秉镰 张子豪
基于共享单车项目的多维度大样本数据,以套索回归、岭回归、随机森林和迭代决策树等机器学习模型,探讨了共享单车短期(基于小时)需求预测的主要影响因素,并对不同模型预测效果进行了比较分析。研究结果发现,影响共享单车小时需求的主要因素包括特定的位置因素、时间因素以及天气条件因素。同时,相比普通线性回归、套索回归和岭回归模型,随机森林和迭代决策树模型对共享单车短期即时需求预测的结果更精确,在样本内部拟合和样本外推预测中的拟合优度(R2)更高,标准误差(RMSE)更低,是共享单车行业短期实时需求精准预测的更有效手段。
关键词：
共享单车 大数据 需求预测 机器学习
[期刊] 商业研究
[作者]
汤俊 肖建华
目前回归函数中普遍存在的泛化能力得不到保证的缺点,结合统计学习理论的研究成果,建立了基于最小一乘准则的最优回归模型(LaOR模型)。与以往回归模型相比较,新模型综合考虑了回归误差和置信范围,可望有效地降低回归模型的期望风险。上海市将LaOR应用到物流需求的短期预测中,取得了可以接受的预测效果。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
程肖冰 张群
用组合预测法对区域物流需求进行预测,各单项预测方法组合前需进行有效性分析。定性分析后选择回归分析、灰色预测、指数平滑法,定量计算验证时以1991~2004年综合货运量的预测为例,求出三种单项预测方法的预测精度序列值及相对误差值,依据组合预测的有效性对计算结果进行比较分析,经计算本文最终选定回归分析、指数平滑和灰色模型作为非线性组合预测模型的输入方法。
[期刊] 资源科学
[作者]
崔洋 孙银川 常倬林
提高短期光伏发电预测水平是太阳能光伏发电站并入现有电网系统和太阳能光伏开发利用的关键问题,对提高太阳能光伏发电开发利用、保证并网安全也具有重要意义。本文对国内外短期太阳能光伏发电预测方法进行了分类归纳总结,对各类方法的发展趋势、优缺点等进行了分析。结果表明,统计智能类预测方法是国内外小型光伏电站短期光伏发电量预测技术发展的重点,总体平均预测误差在3.0%~11.0%之间。简单物理模型类预测方法是目前国内外大中型并网光伏电站业务运行采用最多的短期光伏发电量预测方法,总体平均预测误差在5.0%~20.0%之间。复杂物理模型类预测方法是未来大型光伏电站短期发电量预测技术研究和发展应用的主要方向。文章...
[期刊] 科技管理研究
[作者]
韩雅萱 石梦舒 黄元生 刘敦楠 段文军
针对电力系统对短期电力负荷预测精确性的需求，以长短期记忆算法为基础，采用差分自适应进化算法对其进一步改进，从而提出一种基于机器学习的混合算法（SaDE-LSTM）对电力负荷进行短期预测。基于我国2004—2018年间月度社会用电负荷数据，对改进后的混合算法进行性能测试，首先利用差分进化算法的自适应变异和交叉因子来优化长短期记忆算法的初始参数，在此基础上，运用寻优得到的参数训练长短期记忆算法从而得到优化后的预测结果。为证明其优越性，对同组数据采用支持向量机（SVM）、反向传播神经网络、自回归积分滑动平均等算法分别预测。各方法预测结果和真实结果对比分析证明，SaDE-LSTM算法对时间序列数据量要求较低，同时相比其他传统算法有更高的预测精度。该改进算法能够为参与电力系统调度的虚拟电厂、负荷聚合商等对小样本和高精度预测有需求的主体提供参考。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
吕淑丽
文章利用支持向量机的非线性能力对历史物流需求量进行学习,获得模型最优参数,对将来物流需求进行预测。文章调研了焦作市历年的城市物流需求数据对模型性能进行测试,测试结果表明,支持向量机针对城市物流需求预测精度较高,为城市物流需求预测提供了有效的方法。
关键词：
物流需求 支持向量机 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄虎
为了提高区域物流需求预测的能力,文章从区域经济等影响因素指标与区域物流需求之间的内在关系的角度,利用主成分分析对各影响因素指标进行处理,构造了基于主成分分析-SVR的"影响因素-区域物流需求"预测模型。在选择适当的参数和核函数的基础上,对上海市物流需求量进行仿真,通过与标准的-SVR方法和线性回归方法进行了对比,发现该方法能获得较小的训练相对误差和测试相对误差。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋燕歌 刘剑荣 顾建庄
短生命周期产品的需求具有复杂、多变难以预测及带有许多随机因素的特点,文章采用误差修正过的GM-Markov模型,并通过季节修正剔除季节性影响因素,较为准确的对极短生命周期的"时尚服装"型产品市场需求进行预测,通过算例比较说明对K修正的灰色-马尔可夫模型在短生命周期产品的市场需求预测中的很好的效果,并对预测结果进行了分析讨论。
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