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面向不确定物流需求的改进GM-BPNN组合预测方法
An Improved GM-BPNN Combined Forecasting Method for Uncertain Logistics Demand作者机构：福州大学经济与管理学院福州350108
出 版 物：《统计与决策》 (Statistics & Decision)
年 卷 期：2022年第38卷第16期
页 面：26-29页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020205[经济学-产业经济学]
主 题：区域物流需求预测 改进GM-BPNN ARIMA 遗传算法 组合预测
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。
