基于BP神经网络和二次指数平滑法组合预测模型的安徽省物流需求预测
徐健
桂海霞
安徽理工大学经济与管理学院,安徽淮南 232001
摘要：为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量作为物流需求规模输出指标,采用灰色关联分析计算安徽省物流需求评价指标与物流需求规模间的关联度,判断评价指标的合理性.通过夏普利值法将BP神经网络预测模型和二次指数平滑法预测模型组合,预测2017-2021年安徽省物流需求.结果表明:BP神经网络预测模型、二次指数平滑法预测模型及二者的组合预测模型预测结果的平均相对误差分别为4.58％、6.70％、3.99％,组合预测模型的平均相对误差最小.通过组合预测模型预测2022-2024年安徽省物流需求分别为405 004.96万t、407 142.09万t、409 108.95万t,安徽省货运量呈持续增长趋势,但增幅降低.安徽省应加快传统物流向智慧物流的转移速度,扩大内需,加强物流枢纽城市间的联系,加速区域一体化发展步伐,确保物流高质量发展.
关键词：组合预测模型BP神经网络模型二次指数平滑法模型物流需求预测
分类号：U16(特种货物运输)F252(物流经济)
资助基金：国家自然科学基金(61703005)安徽省自然科学基金项目(1808085MG221)
论文发表日期：2024-09-30
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 39-45 )
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