基于组合模型的安徽省农产品物流需求量预测

打开文本图片集

摘 要：农业生产者和供应链管理者要想合理制订和调整生产计划，就需要更加精准地预测农产品物流需求量。为了提高预测模型的拟合程度及预测结果的精确度，利用GM（1，1）结合BP神经网络的组合模型，对安徽省未来5年的主要农产品物流需求量进行预测。首先，通过对传统的GM（1，1）预测模型进行优化，构成预测的主体部分；其次，根据灰色关联分析法，选取与安徽省农产品物流需求量关联度最大的经济指标，并建立相关的BP神经训练网络进行训练和预测；最后，对GM（1，1）非线性残差部分通过BP神经网络进行优化，构建出无偏GM-BP组合预测模型，并对比几种不同方式的预测结果。（剩余7217字）