一、区域物流需求量预测分析（论文文献综述）
苗艺菁[1]（2021）在《不同类型城市的居民日用消费品物流需求量预测模型研究》文中认为本文聚焦居民日用消费品城市配送物流的长期预测,从城市发展的宏观经济环境出发,提出了能够与不同发展进程的城市相契合的居民日用消费品物流需求预测方法,可充分顺应我国地区经济发展不平衡的国情,因地制宜地为我国各城市商贸服务业物流规划提供科学可靠的思路方法和理论支撑。首先,结合物流学科理论和相关标准,严格规范地界定了“居民日用消费品物流需求”的概念,并从多方面分析相关影响因素,构建居民日用消费品物流需求预测指标体系,提出了基于灰色关联分析的预测指标筛选方法,选择关联度较高的指标作为后续预测模型的输入。其次,在剖析城市经济发展与居民消费物流之间关联机理的基础上,阐述了城市经济效率的内涵与特征。提出了基于数据包络分析的城市经济效率分类体系,并以我国14座三线及以上城市为代表,通过计算综合效率值将城市划分为发展型和发达型两大类。再次,总结对比了15种典型预测方法的特点、优缺点及适用性等。结合发展型城市的特点及历史数据可得性,构建基于支持向量回归机（SVR）的居民日常类物流需求长期预测模型。对于预测模型的关键参数C和g的选取问题,提出了基于网格交叉验证法（CV）和遗传算法（GA）两种不同的参数寻优策略。接着,综合考虑发达型城市渐趋饱和的经济、人口发展进程,提出基于最优加权组合的SVR-Verhulst发达型城市居民日常类物流需求长期预测模型,模型既保留了灰色Verhulst模型擅长处理贫信息且能够描述S型增长趋势的特点,又融合了SVR模型在小样本、非线性复杂系统中的独特优势。最后,分别选取北京密云区和城六区作为发展型和发达型城市的实证对象,对比不同预测模型的预测效果,结果验证了SVR模型对于本研究的适用性和优越性,同时发现GA寻优能够更快速地找到更佳的C和g。因此,分别采用GA-SVR模型和SVR-Verhust模型预测未来北京密云区和城六区的居民日常类物流需求,并推算得到了未来年度两个不同类型地区的居民日用消费品物流需求的预测数据。
康铁良,王向前[2]（2021）在《基于经济转型背景下的物流需求预测》文中研究表明研究了经济转型背景下物流的需求预测.采用灰色关联模型对物流需求的主要因素进行关联性分析,得出本文选用的相关指标;结合区域经济、产业结构、科技创新和技术进步等相关指标构建系统动力学模型,对区域物流需求进行预测模拟.利用VensimPLE软件对中部六省2008～2017年的面板数据进行仿真模拟分析.研究表明,区域物流需求受多种因素影响,仅经济的发展不能带动当地物流行业的发展.通过模拟发现;提高物流的供给能力、科技创新和技术进步水平对区域经济发展有促进作用,对区域物流行业的发展有提升作用.
贾少博[3]（2020）在《最优权值确定的区域物流需求组合预测方法》文中研究指明为了引导物流产业走出高成本的瓶颈期,促进物流产业扩大集散中心规模,以提高区域物流的需求量预测精度为目标,提出了最优权值确定的区域物流需求组合预测方法。首先采用多种方法对区域物流需求量进行预测,然后确定各种方法预测结果的权值,并通过加权组合得到区域物流需求最终预测结果,最后进行了区域物流需求组合预测的仿真实验。结果表明,组合预测方法集成了多种独立预测模型的优点,使得预测的效率、准确度均得到了明显的提升。
谭伟华[4]（2020）在《基于多元回归和神经网络的江西省物流需求预测研究》文中指出区域经济与区域物流的发展息息相关。完善的物流系统为经济发展提供保障,持续稳定的经济增长促进物流行业走向成熟、走向高效,物流与经济彼此相连、互为促进。经济的发展离不开物流的支撑,合理的物流规划是物流系统高效率运作的关键。提前预测区域物流需求是区域物流规划的基础,建立科学的预测系统能够更好的了解物流市场需求。本研究以中部省份江西省为例,目的在于揭示物流发展和经济发展之间的关系、准确预测物流需求,为政策制定和物流规划提供参考。本文结合使用理论研究与实证研究,分析江西省的物流发展现状和经济发展现状,研究影响江西省物流需求的关键因素,选择多元回归和神经网络作为预测方法,对江西省的物流进行合理预测,同时进一步揭示物流和经济发展之间的关系,并分析模型预测结果的准确性,给江西省未来一段时间内的物流规划提供理论参照。首先对物流需求预测相关文献进行分析,介绍相关的理论模型——多元回归模型和神经网络模型,包括这两种模型的原理以及算法,阐述多元回归和神经网络在物流需求预测领域进行应用的可行性。其次,构建江西省物流需求预测系统的指标体系,分析江西省的经济和物流发展现状,探究江西省物流需求预测的影响因素,通过对比和分析,选择具有代表性的指标用于我们的物流需求预测系统,收集并整理可靠的历史数据,对指标之间的相关性进行分析,最后得出了一个比较合理的预测指标系统。进而,分别借鉴多元回归模型和BP神经网络模型在预测领域的成熟运用,以江西省物流市场为对象进行实证研究,并运用SPSS、MATLAB等统计数据挖掘工具根据江西省经济和物流市场相关数据建立相应模型,同时探讨基于多元回归和BP神经网络理论的物流市场需求预测的模型和方法,对两种模型的物流市场需求预测模型和方法分别进行分析。最后,通过对两种不同的预测方法做了预测结果分析后,发现它基本符合江西省物流发展的实际情况。表明本文所建立的物流市场预测模型是有意义的,所做的预测分析具有一定的实用价值。
张森[5]（2020）在《基于粗糙集理论和最小二乘支持向量机的区域物流需求预测研究》文中提出“十三五”期间我国经济保持稳定增长,伴随着经济的增长和产业结构的调整,现代物流行业对于区域经济的发展,提高区域经济整体竞争力,所发挥出来的作用越来越凸显。从宏观产业经济发展的角度来看,各种区域物流发展政策的制定、区域物流设施的规划与设计以及产业布局都离不开对区域物流需求进行定量分析。因此,对区域进行物流需求预测是一项基础性且必要性的工作。通过对区域物流需求进行定量分析,有助于地区物流经济主管部门制定地区未来物流发展的科学发展战略规划以及提供相关经济决策必要的数据支撑。本文在深入分析已有物流需求预测理论相关资料的基础上,针对目前区域物流需求预测普遍存在的影响因素选择偏主观性以及缺乏对物流需求影响因子进行对比实证分析等问题,选取代表我国西部地区的四川省和代表东部区域的浙江省作为采集数据样本,构建出完整且较为全面的区域物流需求影响因素指标体系。为了筛选出能代表各自区域物流需求的重要影响因素,引入粗糙集理论,将其中的属性约简数据挖掘算法进行对重要影响因素的提取,并将属性约简结果与最小二乘支持向量机预测模型相结合,构建出区域物流需求RS-LSSVM预测模型。为了验证粗糙集和最小二乘支持向量机结合的有效性和必要性,对属性约简前后的LSSVM模型的预测精度和泛化能力进行前后对比分析,结果表明引入粗糙集理论消除冗余属性,降低输入维度能有效提高LSSVM模型的泛化能力,提高了LSSVM的预测性能,证明了采用粗糙集理论的合理性和有效性。最后,为了更进一步提高区域物流需求的预测精度,决定采用改进的PSO算法AIWPSO来对LSSVM模型进行参数寻优,并将RS-AIWPSO-LSSVM模型的预测精度和预测误差,与RS-PSO-LSSVM模型、RS-BP模型以及采用交叉验证法的LSSVM模型进行比较,实验结果表明RS-AIWPSO-LSSVM的预测精度最佳,学习泛化能力最好,预测误差最小,并将其作为最终的区域物流需求预测模型分别对四川省、浙江省2019年的货运量进行了预测。此外,本文为了实现对四川省和浙江省未来3年的货运量进行预测,运用二次指数平滑法对四川省、浙江省各影响因素未来3年的值做了预测并将其作为AIWPSO-LSSVM模型输入,实现了四川省和浙江省未来3年货运量的预测,并给出了区域相应的发展建议。可以看到,将粗糙集与最小二乘支持向量机引入到区域物流需求预测当中,降低了预测模型的复杂度和难度,具有一定的创新性,这对于区域物流需求预测问题提供了新的方法和思路。
李梦然[6]（2019）在《基于改进LSSVM的我国钼精矿物流需求预测研究》文中研究指明随着我国冶金行业、化学工业、农业和航空航天等领域的快速发展,作为重要合金材料,钼的需求量不断增多,钼精矿物流量迅速增加。此外,由于我国区域间钼资源产品流动规模大、区域广、距离长,更加大了对物流服务的需求力度。原有钼精矿物流服务体系的构建未能充分考虑未来钼精矿物流需求的态势,因此,准确把握钼精矿需求空间地理结构并预测其物流需求量,是实现钼精矿物流资源供需平衡的重要保障。目前,预测问题的解决大多以机器学习为主,其中LSSVM更适用于物流需求这种小样本复杂系统的预测研究。但LSSVM的预测精度取决于核参数和惩罚参数的设置,因此本文引入DACPSO、CAS、DE-BA算法进行LSSVM参数寻优,建立钼精矿物流需求预测模型,实现对我国未来三年的钼精矿物流需求预测。本文主要完成了以下工作:（1）详细分析了我国钼精矿物流现状以及钼精矿物流需求相关知识体系。包括:钼精矿物流及物流需求概念及特点分析,钼精矿物流节点职能、空间结构及运输格局分析。确定了钼精矿物流需求衡量指标和物流需求预测基本步骤。同时,收集各物流节点货运量、进出口量相关物流统计数据,为钼精矿物流需求预测打下坚实的理论基础和数据基础。（2）从产业链、经济、社会等宏观角度分析了影响我国钼精矿物流需求的主要因素,收集主要影响因素相关数据,在此基础上完成钼精矿物流需求预测指标体系的构建。在处理指标选择问题时,采用灰色关联方法分析了相关影响因素与钼精矿物流需求之间的亲疏关系,得出各影响因素的重要程度,然后通过核主成分分析消除各主要影响因素之间的多重相关性,为下一步物流需求预测模型建立提供必要的基础。（3）构建基于改进LSSVM的钼精矿物流需求预测模型。针对钼精矿物流系统具有的复杂性、非线性、随机性特征,采用LSSVM模型用于物流需求预测问题求解。在此基础上,针对LSSVM参数寻优耗时长且效果差的问题,分别采用DACPSO、CAS、DE-BA算法对LSSVM的核参数和惩罚参数进行优化,构建基于DACPSO-LSSVM、CAS-LSSVM、DE-BA-LSSVM的钼精矿物流需求预测模型。（4）对我国钼精矿物流需求预测进行实证研究。选取1991年-2018年共28组数据来预测未来三年的钼精矿物流需求量。将数据样本分为训练样本与测试样本并对数据进行预处理,选择泛化能力较强的RBF函数作为核函数,定义均方误差最小为适应度函数,调整参数设置,按照LSSVM基础模型以及优化模型建立流程,分别得出其对应训练结果及测试结果并进行对比,结果表明,DE-BA-LSSVM模型的预测效果明显较优。故最终确定DE-BA算法为LSSVM参数寻优方法,以DE-BA-LSSVM模型为钼精矿物流需求预测模型,建模时间低至13s,建成模型的预测准确率可达98.42%。此外,模型的外推应用表明,我国钼精矿物流需求在未来几年呈上升趋势。本文在钼精矿物流运输现状分析的基础上,立足钼精矿货运量预测,将LSSVM、群智能优化算法与现实中物流需求预测问题相结合,科学合理地提出了LSSVM参数寻优办法并建立了钼精矿物流需求预测模型。其预测结果作为钼精矿物流系统规划的基础,为政府把握钼精矿物流需求强度,保证钼精矿物流服务供需相对平衡以及未来钼精矿战略储备问题的研究提供合理的决策依据。
鲍璐媛[7]（2018）在《基于PCA-SVR的区域物流需求量预测研究 ——以安徽省为例》文中认为物流与经济的发展有着非常密切的关系,随着全球经济的快速增长,物流对经济的影响愈加显着。从长期来看,区域物流水平的提升在推动区域经济增长的过程中有着非常重要的作用。区域物流需求是地区制定物流发展战略的前提和基础,是对区域物流的功能定位、空间布局等进行全面规划的重要依据。通过对区域物流需求量进行预测,有助于更好的发挥区域竞争优势,促进地区的经济和物流业又好又快发展。本文从区域物流的发展与区域经济之间的关系出发,根据影响区域物流需求量的因素和指标体系构建的基本原则,建立了区域物流需求量预测的指标集,再通过灰色关联分析方法对指标体系的关联度进行计算,选出适合安徽省的区域物流需求量预测的指标体系。其次,本文从区域物流影响因素和物流需求预测方法两个方面对国内外研究现状进行了分析,然后选择了径向基（RBF）神经网络和支持向量机（SVR）模型作为预测模型。为了提高需求预测的准确性,本文采用主成分分析法（PCA）对数据进行了降维处理,建立了一种基于主成分分析法的支持向量机回归（PCA-SVR）预测模型。最后,本文以安徽省为例,使用PCA-SVR模型对安徽省区域物流需求量进行了预测,通过预测结果的对比分析,验证了该模型的有效性。并且利用灰色预测和PCA-SVR模型对安徽省2018年的区域物流需求量进行了预测,结果表明安徽省2018年货运周转量为12562.98亿吨公里,说明安徽省的物流需求量还在不断的增长,同时,分别从宏观、中观和微观层面对安徽省物流业的未来发展提供了政策建议。
朱勇[8]（2017）在《兵团物流基地布局规划研究》文中研究说明“丝绸之路经济带”战略提出后,为地处丝绸之路经济带核心区的兵团企业加速“走出去”带来了重大发展机遇,同时也吸引了更多的产业向兵团转移,打通了中国向西对外开放的大通道。规划建设物流基地,构建物流运输网络,完善物流综合运输体系是服务于区域经济建设和保障丝绸之路经济带战略实施的重要基础。而科学合理且具有一定前瞻性的物流基地布局能有效整合各师现有的物流资源,协调并指导各师物流产业沿着兵团物流总体战略的方向发展;更好的服务于兵团乃至全疆区域经济发展的同时支持丝绸之路经济带建设具有重要意义。本文以区域物流基地布局规划的理论为基础,分析兵团整体的经济状况并指出现阶段物流业发展面临的主要问题。通过定性与定量相结合的方法筛选出影响物流需求的主要因素;分别选取灰色预测模型、BP神经网络模型和灰色-BP神经网络组合预测模型对物流需求量进行预测,通过实证分析得出组合模型的精度最高,并应用组合模型预测了兵团各师未来3年的物流需求量。在物流基地布局指导思想、原则、方法和指标参数确定的基础上,应用因子分析法、引力模型和社会网络分析法,综合得出了兵团物流基地布局规划的层级。最后,结合兵团物流需求量的预测值、现有的物流通道和各师的区位优势等最终确定了兵团物流基地布局规划方案,并对兵团物流基地的发展提出相应对策。
杨鹏程[9]（2017）在《基于需求分析的电商物流节点分层布局研究》文中研究表明随着PC、智能手机以及互联网的不断普及,电子商务规模不断攀升,社会渗透率稳步提高,已经成为非常重要的社会零售方式。为提升电商物流效率,国家和电商企业愈加注重电商物流布局的合理化。然而高额的物流投入给企业带来了巨大压力,物流节点布局的不合理给企业长远发展埋下隐患。基于此,本文主要探究如何建立适应我国未来发展的电商物流节点布局,结合未来电商物流需求量变化,由宏观层面提出分层次、有顺序的电商物流节点发展建议。本研究结合之前学者研究成果,对电商物流布局的概念加以界定,并提出电商物流的分层布局思路;广泛收集电商物流需求影响因素,并分析与电商物流需求的相关性,选取与电商物流需求关联度较高的因素;采集关联度较高影响因素的数据,建立初始数据训练集,运用基于遗传算法的BP神经网络对数据进行训练,预测各区域电商物流需求;搭建电商物流节点分层布局模型,构建基于未来需求的电商物流节点分层布局规划,并结合国内电商物流发展现状,提出相应发展建议。根据分析结果得出研究结论:（1）区域内电商物流需求量与进出口总值、第三产业产值、邮电业务总量等7个因素关联度系数大于0.83,呈现出密切的相关性。（2）基于遗传算法BP神经网络的电商物流需求预测模型整体误差为66794万件,预测精度高于传统预测模型。（3）当电商物流中心分布在北京、浙江、辽宁、湖北、广东、陕西、四川等7区域时,整体费用最低。（4）全国66%的电商物流中心分布与结论一致,布局合理化程度有待提升。
赵丛丛[10]（2017）在《区域物流需求预测方法及实例研究》文中提出近几年来随着我国各区域经济不断发展、产业结构不断优化、人民消费水平不断提高以及物流技术不断进步,物流业已发展成为我国经济运行的重要支撑。然而,某些区域的物流行业仍然存在资源配置不合理、成本居高不下、服务水平相对较低、物流供需不平衡等众多问题。对此,加快区域物流资源整合、优化区域物流网络系统是当前的首要任务,而对区域物流需求进行预测分析是其重要环节。因此,本文在对区域物流需求预测问题进行系统阐述和深入分析的基础上,选择使用定性分析与定量分析相结合的方式对区域物流需求预测问题展开研究。主要工作如下:首先,基于区域物流需求预测指标的选取原则,结合区域物流需求的各种影响因素分析,本文分别从区域物流需求指标和区域经济指标两方面进行分析选择,构建了区域物流需求预测指标体系,为下一步构建区域物流需求预测模型提供必要的基础和前提。其次,在对预测方法及预测模型对比分析的基础上,结合区域物流需求预测的特点,提出了BP神经网络预测的优势,并在基本BP神经网络预测模型的基础上,利用组合模型原理,构建了灰色BP神经网络预测模型和遗传灰色BP神经网络预测模型。最后,基于山东省经济与物流发展状况分析,依次对BP神经网络预测模型、灰色BP神经网络预测模型以及遗传灰色BP神经网络模型进行实例研究,验证各预测模型的拟合性和稳定性。并通过对比分析,得出遗传灰色BP神经网络预测模型性能最好的结论,并以此模型为工具,展开对山东省未来五年物流需求量的科学预测。
二、区域物流需求量预测分析（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、区域物流需求量预测分析（论文提纲范文）
（1）不同类型城市的居民日用消费品物流需求量预测模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状小结 |
| 1.3 研究内容、方法和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究创新点 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 2 日用消费品物流需求预测体系 |
| 2.1 日用消费品物流需求相关概述 |
| 2.1.1 相关概念界定 |
| 2.1.2 预测思路 |
| 2.2 物流需求预测指标体系 |
| 2.2.1 相关影响因素分析 |
| 2.2.2 预测指标体系构建 |
| 2.3 基于灰色关联分析的预测指标筛选 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于数据包络分析的城市经济效率分类体系 |
| 3.1 日用消费品物流与城市经济发展的关联机理 |
| 3.2 基于城市经济效率的城市分类理论 |
| 3.2.1 城市分类理论 |
| 3.2.2 城市经济效率 |
| 3.3 城市经济效率分类方法及指标选择 |
| 3.3.1 城市经济效率分类方法选择 |
| 3.3.2 DEA方法概述 |
| 3.3.3 投入产出指标选取 |
| 3.4 城市经济效率的DEA测度模型 |
| 3.4.1 城市经济效率的分解 |
| 3.4.2 C~2R模型 |
| 3.4.3 BC~2模型 |
| 3.5 实证分析 |
| 3.5.1 研究对象与数据来源 |
| 3.5.2 DEA有效性分析 |
| 3.5.3 城市分类结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 发展型城市日常类物流需求量预测模型构建 |
| 4.1 发展型城市特点分析及预测方法比选 |
| 4.2 支持向量机预测模型 |
| 4.2.1 支持向量机方法的基本思想 |
| 4.2.2 支持向量回归机的基本理论 |
| 4.2.3 ε -支持向量回归机模型 |
| 4.3 支持向量回归机参数优化 |
| 4.3.1 基于交叉验证法寻优的CV-SVR预测模型 |
| 4.3.2 基于遗传算法参数寻优的GA-SVR预测模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 发达型城市日常类物流需求量预测模型构建 |
| 5.1 发达型城市特点分析及预测方法选择 |
| 5.2 灰色VERHULST预测模型 |
| 5.3 基于最优加权的SVR-VERHULST组合预测模型 |
| 5.3.1 组合预测方法概念 |
| 5.3.2 组合预测模型构建 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 实证分析 |
| 6.1 数据选取与处理 |
| 6.1.1 研究对象选取 |
| 6.1.2 数据处理 |
| 6.2 指标筛选 |
| 6.3 发展型城市居民日常类物流需求量预测实证分析 |
| 6.3.1 数据归一化 |
| 6.3.2 CV-SVR模型预测 |
| 6.3.3 GA-SVR模型预测 |
| 6.3.4 其他典型模型预测 |
| 6.3.5 预测模型性能对比 |
| 6.4 发达型城市居民日常类物流需求量预测实证分析 |
| 6.4.1 SVR模型预测 |
| 6.4.2 灰色Verhulst模型预测 |
| 6.4.3 最优加权组合预测 |
| 6.5 未来年份居民日用消费品物流需求量预测 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 实证分析部分Matlab程序代码 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于经济转型背景下的物流需求预测（论文提纲范文）
| 1 研究方法及数据 |
| 1.1 经济转型对物流需求的影响 |
| 1.2 物流需求预测 |
| 1.3 数据选取及来源 |
| 2 区域物流需求动力模型建立 |
| 2.1 经济转型的影响因素 |
| 2.2 因果关系图构造 |
| 2.3 模型构建 |
| 2.4 参数确定 |
| 3 中部六省实证分析 |
| 3.1 物流需求预测 |
| 3.2 模拟仿真分析 |
| 1)区域经济与物流供给能力分析 |
| 2)产业结构政策 |
| 3)技术进步与科技创新影响分析 |
| 4 结论与建议 |
（3）最优权值确定的区域物流需求组合预测方法（论文提纲范文）
| 1 区域物流需求组合预测模型 |
| 2 最优化权值组合的区域物流需求量预测 |
| 3 实证分析 |
| 4 结论 |
（4）基于多元回归和神经网络的江西省物流需求预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究工作和内容 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 物流需求预测的研究现状 |
| 1.4.2 多元回归在预测领域的研究现状 |
| 1.4.3 神经网络在预测领域的研究现状 |
| 第2章 相关方法介绍 |
| 2.1 回归预测法 |
| 2.1.1 多元回归预测简介 |
| 2.1.2 多元线性回归的计算模型 |
| 2.1.3 多元回归模型的检验 |
| 2.1.4 可行性分析 |
| 2.2 神经网络预测方法 |
| 2.2.1 神经网络概述 |
| 2.2.2 人工神经网络模型 |
| 2.2.3 BP神经网络模型 |
| 2.2.4 可行性分析 |
| 第3章 江西省物流需求预测指标体系构建 |
| 3.1 江西省物流及经济现状分析 |
| 3.2 影响江西省物流需求预测的因素 |
| 3.3 江西省物流需求预测指标的相关性分析 |
| 3.4 江西省物流需求预测模型指标的确定 |
| 第4章 实例研究 |
| 4.1 基于多元回归的江西省物流需求预测研究 |
| 4.2 基于BP神经网络的江西省物流需求预测研究 |
| 4.3 模型综合分析 |
| 第5章 结果分析及建议 |
| 5.1 基于多元回归的江西省物流需求预测的结果分析 |
| 5.2 基于BP神经网络的江西省物流需求预测的结果分析 |
| 5.3 政策建议 |
| 第6章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于粗糙集理论和最小二乘支持向量机的区域物流需求预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 物流需求预测指标的国内外研究现状 |
| 1.2.1.1 物流需求预测指标的国外研究现状 |
| 1.2.1.2 物流需求预测指标的国内研究现状 |
| 1.2.2 物流需求预测方法国内外研究现状 |
| 1.2.2.1 物流需求预测方法国外研究现状 |
| 1.2.2.2 物流需求预测方法国内研究现状 |
| 1.2.3 目前研究中存在的问题 |
| 1.3 研究的内容、方法和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究创新点 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 第2章 区域物流需求以及预测相关理论 |
| 2.1 区域物流需求相关概述 |
| 2.1.1 区域物流需求的内涵 |
| 2.1.2 区域物流需求的特点 |
| 2.1.3 区域物流需求分析的目的以及必要性 |
| 2.2 区域物流需求分析的内容 |
| 2.3 区域物流需求的量化指标研究现状 |
| 2.3.1 我国物流产业的统计现状 |
| 2.3.2 区域物流需求的量化指标研究现状 |
| 2.4 常用的物流需求预测的方法 |
| 2.4.1 区域物流需求预测的内涵 |
| 2.4.2 区域物流需求预测的步骤 |
| 2.4.3 区域物流需求的定性预测方法 |
| 2.4.4 区域物流需求的定量预测方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 区域物流需求的影响因素分析 |
| 引言 |
| 3.1 四川省社会经济与物流发展状况分析 |
| 3.1.1 四川省经济发展总体情况 |
| 3.1.2 四川省三大产业发展情况 |
| 3.1.3 四川省物流业发展状况分析 |
| 3.1.3.1 货运及其构成方面概况 |
| 3.1.3.2 社会物流需求规模持续扩大 |
| 3.2 浙江省社会经济与物流业发展状况分析 |
| 3.2.1 浙江省经济发展总体情况 |
| 3.2.2 浙江省三大产业发展情况 |
| 3.2.3 浙江省物流业发展情况 |
| 3.2.3.1 社会物流需求规模不断提高 |
| 3.2.3.2 区域货运以及基础设施情况 |
| 3.3 区域物流需求的影响指标的选取原则 |
| 3.4 区域物流需求的影响因素分析 |
| 3.4.1 影响区域物流需求的经济因素 |
| 3.4.2 影响区域物流需求的非经济因素 |
| 3.4.3 区域物流需求影响因素指标的初步构建 |
| 3.5 区域物流需求预测指标与其影响因素的相关性分析 |
| 3.5.1 四川省货运量与影响因素之间的Person相关性分析 |
| 3.5.2 浙江省货运量与其影响之间的Person相关性分析 |
| 3.5.3 相关性结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于粗糙集和支持向量机的区域物流需求预测模型的构建 |
| 引言 |
| 4.1 粗糙集理论简介 |
| 4.1.1 粗糙集的基本概念 |
| 4.1.2 属性约简与核 |
| 4.1.3 属性的离散化 |
| 4.2 ROSETTA软件介绍 |
| 4.2.1 ROSETTA简介 |
| 4.2.2 ROSETTA功能简介 |
| 4.3 支持向量机SVM模型原理 |
| 4.3.1 SVM简介 |
| 4.3.2 SVM的非线性回归原理 |
| 4.3.3 最小二乘支持向量机LSSVM原理 |
| 4.4 RS-LSSVM模型在区域物流需求预测中的适用性和优势 |
| 4.4.1 RS-LSSVM预测模型的适用性 |
| 4.4.2 RS-LSSVM模型预测区域物流需求的优势 |
| 4.5 RS-LSSVM区域物流需求预测模型的构建步骤 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 区域物流需求预测模型实证分析研究 |
| 5.1 区域物流需求影响因素的属性约简实证分析 |
| 5.1.1 四川省区域物流需求影响因素的属性约简 |
| 5.1.2 浙江省区域物流需求影响因素的属性约简 |
| 5.2 基于RS-LSSVM的区域物流需求预测的实证分析 |
| 5.2.1 四川省区域物流需求的RS-LSSVM预测模型的构建 |
| 5.2.2 浙江省区域物流需求的RS-LSSVM预测模型的构建 |
| 5.2.3 结论 |
| 5.3 基于RS-BP神经网络模型预测 |
| 5.3.1 四川省区域物流需求的BP神经网络预测模型 |
| 5.3.1.1 BP神经网络简介 |
| 5.3.1.2 RS-BP神经网络的建立与评价 |
| 5.3.2 浙江省区域物流需求的BP神经网络预测模型 |
| 5.3.2.1 BP神经网络的建立 |
| 5.3.2.2 浙江省RS-BP预测模型评价 |
| 5.4 基于PSO算法优化的RS-LSSVM模型 |
| 5.4.1 标准粒子群算法PSO以及改进算法 |
| 5.4.2 四川省基于AIWPSO算法优化的LSSVM预测模型的实证分析 |
| 5.4.3 浙江省基于AIWPSO算法优化的LSSVM预测模型实证分析 |
| 5.4.4 结论 |
| 5.5 未来3年区域物流需求预测 |
| 5.5.1 四川省未来3年货运量的预测 |
| 5.5.2 浙江省未来3年货运量的预测 |
| 5.5.3 区域货运量预测结果分析以及区域发展建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 指导老师对学位论文的学术评语 |
| 学位论文答辩委员会决议书 |
| 附录 |
| 致谢 |
（6）基于改进LSSVM的我国钼精矿物流需求预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 钼精矿物流需求预测指标体系构建研究现状 |
| 1.2.2 钼精矿物流需求预测方法及模型的研究现状 |
| 1.2.3 当前研究存在的不足 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 2 钼精矿物流需求相关分析 |
| 2.1 钼精矿物流分析 |
| 2.1.1 钼精矿物流概念 |
| 2.1.2 钼精矿物流特点 |
| 2.2 钼精矿物流现状分析 |
| 2.2.1 钼精矿物流节点职能分析 |
| 2.2.2 钼精矿物流空间结构分析 |
| 2.2.3 钼精矿物流运输格局分析 |
| 2.3 钼精矿物流需求分析 |
| 2.3.1 钼精矿物流需求概念及特点 |
| 2.3.2 钼精矿物流需求分析内容 |
| 2.3.3 钼精矿物流需求预测步骤 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 钼精矿物流需求影响因素分析及指标体系构建 |
| 3.1 钼精矿物流需求影响因素分析 |
| 3.1.1 产业链因素 |
| 3.1.2 经济因素 |
| 3.1.3 社会因素 |
| 3.1.4 政策因素 |
| 3.2 钼精矿物流需求预测指标体系构建 |
| 3.2.1 指标选取原则 |
| 3.2.2 物流需求预测指标体系 |
| 3.2.3 指标体系关联实证分析 |
| 3.2.4 指标体系核主成分分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 钼精矿物流需求预测模型的建立 |
| 4.1 LSSVM预测模型 |
| 4.1.1 LSSVM基本理论 |
| 4.1.2 LSSVM建模流程 |
| 4.2 DACPSO-LSSVM预测模型 |
| 4.2.1 动态加速粒子群算法描述 |
| 4.2.2 动态加速粒子群算法优化LSSVM的方法和建模流程 |
| 4.3 CAS-LSSVM预测模型 |
| 4.3.1 混沌蚁群算法描述 |
| 4.3.2 混沌蚁群算法优化LSSVM的方法和建模流程 |
| 4.4 DE-BA-LSSVM预测模型 |
| 4.4.1 蝙蝠算法描述 |
| 4.4.2 差分进化算法描述 |
| 4.4.3 差分进化蝙蝠算法优化LSSVM的方法和建模流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 我国钼精矿物流需求预测实证分析 |
| 5.1 数据来源与处理 |
| 5.1.1 数据来源 |
| 5.1.2 数据预处理 |
| 5.2 预测模型实证分析 |
| 5.2.1 LSSVM基础模型 |
| 5.2.2 LSSVM优化模型 |
| 5.2.3 仿真结果对比分析 |
| 5.2.4 模型评价 |
| 5.2.5 模型改善 |
| 5.3 我国钼精矿未来物流需求量预测 |
| 5.3.1 我国钼精矿未来物流需求影响因素预测 |
| 5.3.2 我国钼精矿未来物流量预测 |
| 5.4 我国钼精矿物流发展建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文主要研究成果 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读研究生期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（7）基于PCA-SVR的区域物流需求量预测研究 ——以安徽省为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 区域物流影响因素及指标体系构建的国内外研究现状 |
| 1.2.2 物流需求量预测方法的国内外研究现状 |
| 1.3 研究思路与内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法与创新尝试 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 创新尝试 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关理论综述 |
| 2.1 物流与区域物流 |
| 2.2 区域物流需求量 |
| 2.3 区域物流与区域经济的关系 |
| 2.3.1 区域经济对区域物流的影响 |
| 2.3.2 物流产业对经济的影响 |
| 2.4 区域物流需求量预测方法 |
| 2.4.1 定性分析法 |
| 2.4.2 定量分析法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 区域物流需求量预测指标体系与预测模型的建立 |
| 3.1 影响区域物流需求量的因素分析 |
| 3.2 区域物流需求量预测指标体系确定 |
| 3.2.1 指标体系构建原则 |
| 3.2.2 指标体系初选 |
| 3.2.3 指标体系关联度分析 |
| 3.2.4 指标体系确定 |
| 3.3 RBF和SVR预测模型分析 |
| 3.3.1 RBF预测模型及其特点 |
| 3.3.2 SVR预测模型及局限性 |
| 3.4 PCA-SVR预测模型构建 |
| 3.4.1 PCA-SVR模型的建模思路 |
| 3.4.2 运用PCA对数据进行降维分析 |
| 3.4.3 PCA-SVR模型预测步骤 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 物流需求量预测(以安徽省为例) |
| 4.1 安徽省物流发展现状分析 |
| 4.1.1 安徽省物流发展现状 |
| 4.1.2 安徽省物流发展存在的问题 |
| 4.2 基于RBF和SVR的安徽省物流需求量仿真预测 |
| 4.2.1 RBF的仿真预测结果分析 |
| 4.2.2 SVR的仿真预测结果分析 |
| 4.3 基于PCA-SVR的安徽省物流需求量预测 |
| 4.3.1 数据选取 |
| 4.3.2 运用PCA对数据进行降维分析 |
| 4.3.3 PCA-SVR的物流需求量仿真预测 |
| 4.3.4 仿真预测结果对比分析 |
| 4.3.5 2018年安徽省物流需求量预测 |
| 4.4 安徽省物流发展建议 |
| 4.4.1 宏观层面的物流发展建议 |
| 4.4.2 中观层面的物流发展建议 |
| 4.4.3 微观层面的物流发展建议 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
（8）兵团物流基地布局规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景、目的及意义 |
| 1.2 国内外发展现状综述 |
| 1.3 研究思路及技术路线 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 第2章 物流基地布局规划的基础理论 |
| 2.1 物流基地布局规划的相关概念 |
| 2.2 区域物流与区域经济 |
| 2.3 物流基地布局规划的理论基础 |
| 2.4 物流基地布局规划研究的方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 新疆生产建设兵团物流业发展系统分析 |
| 3.1 兵团物流业发展总体分析 |
| 3.2 兵团发展物流业的优势 |
| 3.3 兵团物流业发展面临的主要问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 新疆生产建设兵团物流需求量分析 |
| 4.1 物流需求量影响因素分析 |
| 4.2 物流需预测方法 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 兵团物流基地布局方法与应用 |
| 5.1 兵团物流基地的定位及类型 |
| 5.2 兵团物流基地布局方法 |
| 5.3 社会网络分析法(SOCIAL NETWORK ANALYSIS,以下简称SNA) |
| 5.4 兵团物流基地布局实证分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 兵团物流基地整体网络布局 |
| 6.1 物流基地网络布局 |
| 6.2 兵团物流基地发展的策略和建议 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）基于需求分析的电商物流节点分层布局研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究述评 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究框架及方法 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新点 |
| 第二章 电商物流节点分层布局理论基础 |
| 2.1 电商物流基础理论 |
| 2.1.1 电商物流概念界定 |
| 2.1.2 电商物流的特征 |
| 2.1.3 电商物流运营模式 |
| 2.2 物流节点 |
| 2.2.1 物流节点概念界定 |
| 2.2.2 物流节点分类 |
| 2.3 电商物流节点布局模式与分层布局 |
| 2.3.1 电商物流节点概念界定 |
| 2.3.2 电商物流节点布局模式 |
| 2.3.3 电商物流节点分层布局内涵 |
| 第三章 电商物流需求影响因素分析 |
| 3.1 主要影响因素 |
| 3.2 电商物流需求预测指标分析 |
| 3.2.1 指标体系建立原则 |
| 3.2.2 电商物流需求预测指标体系 |
| 3.3 指标体系关联度分析 |
| 3.3.1 灰色关联度模型 |
| 3.3.2 灰色关联度分析 |
| 第四章 电商物流需求预测 |
| 4.1 BP神经网络 |
| 4.1.1 BP神经网络界定 |
| 4.1.2 BP神经网络算法 |
| 4.2 遗传算法 |
| 4.2.1 遗传算法的概念界定 |
| 4.2.2 遗传算法的应用步骤 |
| 4.3 基于遗传算法的BP神经网络预测模型 |
| 4.3.1 基于遗传算法的BP神经网络预测模型建立基本步骤 |
| 4.3.2 基于遗传算法BP神经网络的电商物流需求预测模型 |
| 4.4 电商物流需求预测 |
| 第五章 电商物流节点分层布局模型与实证分析 |
| 5.1 基于未来需求的电商物流节点分层布局算法 |
| 5.1.1 基本假设 |
| 5.1.2 基本模型 |
| 5.2 电商物流节点分层布局模型构建 |
| 5.2.1 地区需求等级划分 |
| 5.2.2 电商物流节点分层布局规划 |
| 5.3 电商物流节点分层布局实证分析及发展建议 |
| 5.3.1 电商物流布局实证分析 |
| 5.3.2 电商物流布局发展建议 |
| 结论与展望 |
| 一、研究结论 |
| 二、研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（10）区域物流需求预测方法及实例研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 2 区域物流需求预测相关理论及方法概述 |
| 2.1 区域物流需求 |
| 2.1.1 区域物流需求的内涵 |
| 2.1.2 区域物流需求的特点 |
| 2.1.3 区域物流需求分析的主要内容 |
| 2.2 区域物流需求计量方式 |
| 2.3 区域物流需求预测 |
| 2.3.1 区域物流需求预测概念 |
| 2.3.2 区域物流需求预测步骤 |
| 2.3.3 区域物流需求预测一般方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 区域物流需求预测指标体系建立 |
| 3.1 区域物流需求影响因素分析 |
| 3.2 区域物流需求预测指标选取原则 |
| 3.3 区域物流需求预测指标体系的建立 |
| 3.4 预测指标评价及关联分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 区域物流需求预测模型的建立 |
| 4.1 区域物流需求预测方法选取和预测流程 |
| 4.2 BP神经网络预测模型 |
| 4.2.1 BP神经网络结构 |
| 4.2.2 BP神经网络计算步骤 |
| 4.3 灰色BP神经网络预测模型 |
| 4.3.1 灰色系统理论 |
| 4.3.2 基于灰色系统理论改进BP神经网络预测模型原理 |
| 4.3.3 灰色BP神经网络预测模型的建立 |
| 4.3.4 预测模型的网络过程 |
| 4.4 遗传灰色BP神经网络预测模型 |
| 4.4.1 遗传算法 |
| 4.4.2 基于遗传算法改进灰色BP神经网络预测模型原理 |
| 4.4.3 遗传灰色BP神经网络预测模型的网络过程 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实证分析 |
| 5.1 山东省经济与物流状况分析 |
| 5.2 数据选取与处理 |
| 5.2.1 数据选取 |
| 5.2.2 数据处理 |
| 5.3 预测模型实证分析 |
| 5.3.1 BP神经网络模型预测 |
| 5.3.2 灰色BP神经网络模型预测 |
| 5.3.3 遗传灰色BP神经网络模型预测 |
| 5.3.4 模型预测性能对比分析 |
| 5.4 山东省未来物流需量预测 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、区域物流需求量预测分析（论文参考文献）
- [1]不同类型城市的居民日用消费品物流需求量预测模型研究[D]. 苗艺菁. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]基于经济转型背景下的物流需求预测[J]. 康铁良,王向前. 哈尔滨商业大学学报(自然科学版), 2021(01)
- [3]最优权值确定的区域物流需求组合预测方法[J]. 贾少博. 机械设计与制造工程, 2020(08)
- [4]基于多元回归和神经网络的江西省物流需求预测研究[D]. 谭伟华. 江西财经大学, 2020(10)
- [5]基于粗糙集理论和最小二乘支持向量机的区域物流需求预测研究[D]. 张森. 深圳大学, 2020(10)
- [6]基于改进LSSVM的我国钼精矿物流需求预测研究[D]. 李梦然. 西安建筑科技大学, 2019(06)
- [7]基于PCA-SVR的区域物流需求量预测研究 ——以安徽省为例[D]. 鲍璐媛. 安徽工业大学, 2018(01)
- [8]兵团物流基地布局规划研究[D]. 朱勇. 新疆农业大学, 2017(02)
- [9]基于需求分析的电商物流节点分层布局研究[D]. 杨鹏程. 长安大学, 2017(03)
- [10]区域物流需求预测方法及实例研究[D]. 赵丛丛. 兰州交通大学, 2017(03)