导读:本文包含了物流需求预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:物流,需求预测,模型,神经网络,冷链,灰色,需求。
物流需求预测论文文献综述
吴英,甘霖,刘猛[1]（2019）在《基于灰色GM(1,1)模型的六安市农产品冷链物流需求预测》一文中研究指出文章结合六安市农产品发展情况和相关政策导向确定了预测农产品冷链物流需求的种类指标,并以2011年-2017年农产品产量作为样本数据,采用灰色GM(1,1)模型预测六安市未来5年的农产品冷链物流需求量,同时对预测结果进行分析总结,一定程度上能为政府部门制订农产品冷链物流产业发展规划和进行物流决策提供参考。(本文来源于《阜阳师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
叶层程,王丰[2]（2019）在《军事物流需求分析及预测研究》一文中研究指出对军事物流需求的定义、特征、内容进行界定分析,构建军事物流需求预测的基本模型。首先通过将军事物流需求和社会物流需求进比较分析,得出军事物流需求的准确定义,其次通过分析军事物流需求的特征以及包含内容,结合定量分析法和定性分析法,构建军事物流需求预测分析的基本模型。提出基于BP神经网络的军事物流需求组合预测模型,能够有效地克服单一预测方法导致的预测误差。为我军军事物流需求预测提供一种方法参考,为下一步军事物流整体规划建设打下基础。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2019年11期）
王晓平,闫飞[3]（2019）在《基于GA-BP模型的北京城镇农产品冷链物流需求预测》一文中研究指出以农产品冷链物流需求为研究对象,从农产品供给、社会经济、冷链发展、人文、物流需求规模五个角度构建其指标体系,利用遗传算法(GA)的全局搜寻能力,构造了预测农产品冷链物流需求的遗传BP神经网络模型(GA-BP)并以北京为实例,对其城镇农产品冷链物流需求进行预测.结果表明,建立的模型对冷链物流需求与其影响因素的非线性关系有较强的刻画能力和较高的预测精度,能够为农产品冷链物流规划者及政府提供定量的决策依据.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年21期）
王莹,王海昊[4]（2019）在《哈尔滨市进口果蔬冷链物流需求预测探究》一文中研究指出本文以进口高端草莓为切入点,对高端果蔬产品冷链物流进行研究。首先,通过分析哈尔滨市的高端水果的进口需求情况,每年不同季节的不同水果的需求量,进行数据分析。然后,比较之前有关于高端进口水果的研究方案,找出相应的与缺陷优点与缺陷,从而确定理论研究方法。借助基于SVR季节性时间序列预测模型及小波神经网络的组合模型对哈尔滨市高端进口果蔬进行冷链物流需求分析预测,给出相应的结论。(本文来源于《中外企业家》期刊2019年31期）
陈长英[5]（2019）在《基于改进的灰色-马尔可夫链模型的广西物流需求预测研究》一文中研究指出科学的经济预测有助于经济现象的研究和经济决策的制定,是区域物流规划和决策的前提,因而科学合理的物流需求预测方法就显得尤为重要。文章将传统的灰色模型和马尔可夫链相结合,建立改进的预测模型,并将该改进模型应用于广西物流需求的预测,显示出更加准确可靠的预测结果,有助于相关部门制定经济决策。(本文来源于《西部交通科技》期刊2019年10期）
陈丹,朱萍[6]（2019）在《基于GM(1,1)模型的成都市物流需求预测分析》一文中研究指出现代物流业对国民经济的基础支撑作用越发重要,物流需求量的预测研究具有重要的理论作用和实际意义。本文采用GM 1,x1x灰色预测模型,基于2011～2018年成都市物流货运周转量为基础数据建立模型,对成都市未来物流需求量进行预测,并结合成都市政策支持条件和经济发展条件,对预测结果进行了分析,为成都市物流发展规划提供依据。(本文来源于《物流科技》期刊2019年10期）
崔毅,徐伟,张松涛[7]（2019）在《基于灰色马尔科夫模型的青岛冷链物流需求预测》一文中研究指出目前关于物流需求预测主要针对物流总量的需求预测,而对于冷链物流需求预测则较少。为实现对青岛冷链物流需求量的精确预测,采用灰色理论与马尔科夫链相结合的方法,构建灰色马尔科夫预测模型,以青岛2009～2017年的冷链物流需求量数据为依据,分别用灰色GM 1,誗1誗模型和灰色马尔科夫模型进行预测,得到未来6年的预测结果。数据表明灰色马尔科夫模型相较灰色预测模型其预测精度更高、更具实用性,以此为青岛未来冷链物流的发展提供数据参考。(本文来源于《物流科技》期刊2019年10期）
李海玲[8]（2019）在《基于灰色模型的我国冷链物流需求预测研究》一文中研究指出社会最优资源的配置受物流需求量影响,建立精确、有效的冷链物流预测模型是冷链行业发展的关键。文章利用Python软件,采用灰色模型的建模方法 ,利用我国近叁年的历史数据对全国未来十年的冷链物流需求量做出定量预测。因此,通过此方法预测的全国未来冷链物流需求总量,其结果不仅数据拟合度高,而且弥补了我国冷链物流行业需求预测数据的空白,为政府冷链物流规划布局、基础设施、设备的建设投入、扶持政策的出台提供依据,同时对于构建全国冷链产品物流圈和冷链物流行业深入发展也具有重要的现实意义。(本文来源于《中国集体经济》期刊2019年28期）
魏辉[9]（2019）在《基于BP神经网络的港口物流需求预测》一文中研究指出随着中国经济的快速发展,沿海港口城市在发展中的地位也越来越重要,因此港口未来的规划以及相关的建设至关重要。根据我国相关部门的可行性分析,港口物流需求的预测在港口规划建设中的重要性往往容易被忽视,建立正确的预测模型是准确预测的前提。文章基于神经BP网络进行港口物流需求预测,首先介绍了物流需求预测和神经网络的研究现状,以及相关的基本理论,通过对港口物流需求相关影响因素的分析建立预测的指标体系,以大连港为例,在神经网络的基础上建立了港口物流需求预测模型,运用MATLAB软件进行相关的学习、训练,最后输入数据得出预测结果并据此给出相关建议。(本文来源于《决策探索(中)》期刊2019年09期）
于蕾[10]（2019）在《基于遗传神经网络的城市区域圈物流需求预测——以合肥都市圈为例》一文中研究指出选取6组物流预测的输入变量作为训练集的输入变量,次年的公路货运总量为输出变量。由于2018年社会消费品零售总额缺失,因此先根据往年数据,采用线性回归的模式进行预测,得出2017年社会消费品零售总额,进而使用该数据进行进一步的预测与分析。使用Matlab实现对数据的编程处理,用BP神经网络模型对区域物流量给予合理地预测,通过对比试验结果证明,经过遗传算法优化的神经网络在区域物流预表现出更高的精准度。从而使得政府部门制定科学推动经济发展的方针与政策,为推动物流行业基础设施建设工作的顺利开展制定科学的决策。(本文来源于《黔南民族师范学院学报》期刊2019年04期）
物流需求预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对军事物流需求的定义、特征、内容进行界定分析,构建军事物流需求预测的基本模型。首先通过将军事物流需求和社会物流需求进比较分析,得出军事物流需求的准确定义,其次通过分析军事物流需求的特征以及包含内容,结合定量分析法和定性分析法,构建军事物流需求预测分析的基本模型。提出基于BP神经网络的军事物流需求组合预测模型,能够有效地克服单一预测方法导致的预测误差。为我军军事物流需求预测提供一种方法参考,为下一步军事物流整体规划建设打下基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
物流需求预测论文参考文献
[1].吴英,甘霖,刘猛.基于灰色GM(1,1)模型的六安市农产品冷链物流需求预测[J].阜阳师范学院学报(自然科学版).2019
[2].叶层程,王丰.军事物流需求分析及预测研究[J].舰船电子工程.2019
[3].王晓平,闫飞.基于GA-BP模型的北京城镇农产品冷链物流需求预测[J].数学的实践与认识.2019
[4].王莹,王海昊.哈尔滨市进口果蔬冷链物流需求预测探究[J].中外企业家.2019
[5].陈长英.基于改进的灰色-马尔可夫链模型的广西物流需求预测研究[J].西部交通科技.2019
[6].陈丹,朱萍.基于GM(1,1)模型的成都市物流需求预测分析[J].物流科技.2019
[7].崔毅,徐伟,张松涛.基于灰色马尔科夫模型的青岛冷链物流需求预测[J].物流科技.2019
[8].李海玲.基于灰色模型的我国冷链物流需求预测研究[J].中国集体经济.2019
[9].魏辉.基于BP神经网络的港口物流需求预测[J].决策探索(中).2019
[10].于蕾.基于遗传神经网络的城市区域圈物流需求预测——以合肥都市圈为例[J].黔南民族师范学院学报.2019
论文知识图
