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论文运用物流需求理论,从需求量的角度对陕西省未来的物流需求水平进行了量化,旨在为陕西省物流产业规划提供参考性数据。首先以货运量衡量物流需求量,选取影响物流需求的八个经济指标,建立灰色关联度分析模型,探求影响陕西省货运量的主要因素。再次,结合1996—2009年陕西省物流数据,建立灰色预测模型,实现对陕西省未来物流需求量的预测。 相似文献
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以浙江省公路货运量历史数据为例,考虑到影响货运量主要因素,采用灰色神经网络模型GNNM(1,N)进行预测,并与灰色模型GM(1,N)和神经网络预测结果相比较。计算结果表明:该方法在预测公路物流需求量具有有效性;在灰色模型GM(1,N)预测时,通过比较紧邻均值生成序列的生成系数α对预测精度的影响,选取了最优值进行计算从而提高了灰色模型的预测精度。 相似文献
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呼和浩特市物流需求预测的实证分析 总被引：1，自引：0，他引：1
樊寒伟 《内蒙古科技与经济》2008,(5):24-26
文章分析了呼和浩特市经济发展和物流发展的实际情况,并运用灰色预测模型,选取货运量为指标,对呼和浩特市的物流需求规模进行了定量预测,同时,结合呼和浩特市的具体情况进行定性分析,修正了定量预测的结果,提出物流需求规模结论. 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(11)
本文分别采用了铁路5货运量预测传统的指数平滑法及当下运用较多的灰色预测方法,对于这种条件的某铁路集装箱专办站的集装箱运量进行对比预测,并简单分析了误差及误差产生的原因。 相似文献
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基于支持向量回归机的广西物流需求预测 总被引：2，自引：0，他引：2
传统的区域物流需求预测方法往往具有预测精度不高、数据处理效果不佳等不足,而基于支持向量回归机(SVR)的预测模型正好弥补其不足.基于SVR预测模型,以1985-2008年广西货运量为面板数据,选择合适的核函数及参数,并与灰色及一元回归预测方法相对比,发现其预测精度很高,预测值也吻合广西总体经济发展要求. 相似文献
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提出一种基于货运吞吐量的物流团区用地规模测算方法,该方法利用灰色理论对物流园区货运吞吐量进行预测,并在此基础上,通过参数设置,设计出一种能够估算不同货物品种用地规模的计算公式.该方法能够通过调整公式中相应参数取值,来计算不同货物品种的用地规模. 相似文献
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大力发展现代绿色物流全面构建生态型物流园区 总被引：1，自引：0，他引：1
大力发展现代绿色物流是实现物流产业可持续发展的必然要求,而物流园区的出现又是物流产业发展的一个新的趋势。该文以绿色物流与物流园区建设为结合点,以无锡新区规划建设中的五大物流园区为题材,探讨了构建绿色物流园区的实现途径。 相似文献
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营运资金风险是物流企业最主要的财务风险之一,怎样有效地预测和控制营运资金风险,是物流企业进行财务控制的重中之重。本文以马士基集团为例,运用灰色预测系统为理论基础,把灰色系统点预测和区间预测相结合,构建一套精度较高的营运资金风险预警模型,最后比拟上市公司风险预警*ST和ST方式,得出大型物流企业营运资金风险控制的最优途径,为企业资金风险管理提供了一种新方法。 相似文献
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做好需求预测,是制定好物流行业发展政策、调节物流管理活动并使物流运作实现效益最大化的前提和保证。本文从比较预测方法入手,重点分析了灰色模型预测方法在物流需求预测中的应用。 相似文献
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本文首先分析了物流与社会再生产流通循环关系,阐释了区域物流需求预测在区域物流规划中的作用,并以江西省为例,在分析江西省物流发展现状的基础上,运用灰色预测模型GM(1.1)对江西省物流发展需求进行了预测. 相似文献
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文章论述了物流园区在物流发展中究竟应当扮演什么角色,物流园区的需求从何而来等等这些实际的问题,并就区域性物流基地和产业园区的市场定位和经营方向做出探讨. 相似文献
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逆向物流量的有效预测有助于产业发展规划的制定和基础设施建设的可行性研究。针对逆向物流不确定性因素的特点采用灰色GM（1,1）模型和多元线性回归模型两种单项预测模型对数据进行建模,并结合组合预测理论,采用基于预测有效度的组合预测模型进行预测。结果表明组合预测模型的预测精度明显高于两种单项预测方法,证明了该方法用于逆向物流需求预测的可行性和有效性。 相似文献
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为分析我国物流运输模式的相互影响,选取我国1980-2011年公路、铁路和水路运输的货运量进行关系实证研究,应用ADF方法检验三个时间序列的平稳性,运用E-G两步法进行协整分析和误差修正模型建立,并进行格兰杰因果关系检验。研究结果表明,公路、铁路和水路三种运输方式的货运量之间在短期内出现波动,长期内存在稳定均衡关系,在长期稳定和短期波动中三变量之间均为正相关;铁路运输与公路、水路运输之间存在单向的因果关系,即铁路货运量的增加会促进公路、水路运输货运量的增加,但公路、水路运输货运量的增加不会促进铁路货运量的增加;水路运输与公路运输之间存在双向因果关系。 相似文献
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针对我国铁路货运量的特点,较全面的选取了铁路货运需求预测指标体系;基于粗糙集理论,建立了铁路货运需求预测的知识库,分别应用等距离法、属性约简进行数据离散化和提取关键指标;对我国铁路货运量进行了比较准确的预测,并计算出了各个关键指标的重要程度。结果表明,应用粗糙集理论进行铁路货运量预测时,可以直接从指标数据本身出发,有效避免了主观因素的影响,提高了预测的可靠性和有效性,为制定提升铁路货运量的政策提供了比较合理的理论依据。 相似文献