基于岭回归和GM1,1组合的上海市物流需求预测模型
打开文本图片集
摘 要：为了提高上海市物流需求量预测精度，运用GM1，1和岭回归组合预测方法基于9个影响因素构建需求预测指标体系，选取近13年的历史数据预测上海市未来4年的物流需求量并与BP神经网络和GM1，1预测模型进行对比。结果表明，文章提出的组合预测模型预测精度优于其他模型，其均方根误差和平均相对误差分别至少减少了42.8%和45.4%，证明模型的优越性和可行性，可为其他地区的物流需求预测提供研究方向。（剩余5437字）
网站仅支持在线阅读（不支持PDF下载），如需保存文章，可以选择【打印】保存。