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基于LMD-XGBoost的短时生鲜物流需求预测: 2024年; 随着生鲜物流行业的蓬勃发展,消费者对生鲜物流的要求也在进一步提高,传统需求预测模型已经难以满足市场需求。为解决传统预测方式难以有效应对短期生鲜物流需求的非线性关系和动态变化等问题,文章提出了LMD-XGBoost组合模型预测方法,对输入的物流需求曲线进行LMD分解,然后对分解所得的各分量进行XGBoost预测,最后对预测得出的分量进行逐一求和以得到最终结果。以某连锁超市的生鲜物流需求为例,对其日物流需求进行预测,证明该模型具备有效性和可行性,为解决非线性、强突变性短时物流曲线预测问题提供了方法参考。; 薛皓予张志清; 关键词：生鲜物流物流需求预测信号分解

基于内容分析法的区域物流需求预测研究综述: 2024年; 以2004年10月至2022年9月发表在中国知网关于区域物流需求预测的文献为研究对象,通过内容分析法进行多维度编码,从现状研究、预测方法与模型研究、研究角度等三个方面进行文献梳理和总结。针对“影响因素的分析”“预测指标的选取”“预测方法和模型的使用”“国家重点投资和政策扶持的区域”等方面提出未来研究之关注点。; 张军玲赵艺婷周梦婷; 关键词：区域物流

基于BP神经网络的云南花卉物流需求预测被引量：4: 2024年; 文章首先对云南花卉市场进行现状分析,在此基础上以近10年来云南花卉总产值为变量依据,来预测云南花卉的未来物流需求量情况。文章提出了可能会影响花卉物流需求量的8个因素,运用BP神经网络预测法并结合近10年的云南花卉总产值对未来3年的需求量进行预测。预测结果表明,未来几年,云南花卉市场对于物流的需求不降反增。而作为鲜活植物产品,花卉的运输又对冷链物流提出了更高的要求。因此,提高冷链物流的技术势在必行。; 贺梦桐张凌; 关键词：云南花卉物流需求冷链物流

基于组合模型的四川省农产品冷链物流需求预测: 2024年; 冷链物流对保障居民饮食安全,满足市场多元化消费需求,提高农业高质量发展具有重要现实意义。四川省“十四五”规划提出,要推动邮政等服务网点向产业基地延伸,支持农业烘干冷链物流体系建设,打造国家骨干冷链物流基地。为此,对四川省农产品冷链物流需求进行预测,对农业烘干冷链物流体系建设提供前端趋势判断,为国家骨干冷链物流基地提供数据支撑,同时为政府部门出台相关措施提供参考。; 刘笑言; 关键词：冷链物流体系农产品冷链物流服务网点

基于BP神经网络的辽宁省物流需求预测研究: 2024年; 物流需求预测对经济发展具有重要作用。选取辽宁省2004—2021年的7个经济指标影响因素作为输入指标,货物运输量作为物流需求的输出指标,利用MATLAB R2022b软件,对辽宁省物流需求进行预测。利用灰色关联度分析法,对经济指标影响因素的关联度进行分析。结果认为,输入指标与输出指标具有较强关联度。随后,基于BP神经网络法构建物流需求预测模型,经过仿真预测,BP神经网络模型对物流需求预测具有有效性。; 王雨欣; 关键词：BP神经网络区域经济灰色关联分析物流需求预测

基于BA-SVR混合模型的果蔬生鲜物流需求预测模型研究: 2024年; 本文通过构建BA-SVR混合模型对果蔬生鲜物流需求进行预测研究。首先通过互联网大数据搜索技术构建果蔬生鲜需求指数相关网络关键词词库,进而采用皮尔森(Pearson)相关分析和逐步回归选择预测因子。其次,结合果蔬自身特点以及物流市场变动因素,提出了果蔬生鲜物流指数(Fruit&Vegetable Logistic Index, FVLI)概念,分析了FVLI变动的影响变量,使其成为反映物流市场信息变动的重要指标。再次,利用蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)自动更新迭代参数的优势,将其引入到支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型中,用于优化SVR模型中自由参数值,进而构建BA-SVR混合模型对北京市果蔬生鲜需求变化趋势进行模拟仿真及实证预测。最后根据构建的性能预测指标,通过确立的基准模型与其进行对比,评估BA-SVR混合模型性能的优劣,从而提出一种可以用于果蔬生鲜物流信息短期预测的改进方法。; 汪芸芳史意陈丽华; 关键词：物流需求预测

基于BP神经网络的上海生鲜农产品物流需求预测被引量：2: 2024年; 针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重、非对称学习因子提升粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的初始解质量,平衡算法的局部开发和全局搜索能力;利用IPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。通过上海生鲜农产品物流需求预测实例对模型的有效性进行验证,结果显示:IPSO-BP神经网络模型在预测精度及收敛速度上均明显优于传统PSO-BP神经网络和BP神经网络模型。; 郝杨杨邹宇; 关键词：冷链物流

LSTM和GRU模型对湖北省物流需求预测性能比较研究被引量：1: 2024年; 预测物流需求是提高和优化物流供应链效率和降低成本的关键因素。文中以湖北省物流需求为应用场景,采用LSTM和GRU网络对湖北省物流需求量进行预测,根据误差对比发现,LSTM网络的性能显著优于GRU网络,拥有更高的预测精度。; 王泽宇张志清; 关键词：物流预测

一种基于城市物流需求预测的绿色能源吸纳装置及方法: 本发明公开了一种基于城市物流需求预测的绿色能源吸纳装置及方法，该装置包括电力需求预测单元，用于通过云数据采集和大数据预测，进行物流需求预测、交通状况预测和电力需求预测；以及储能站点容量优化单元，用于根据电力预测数据调控单...; 傅少闻王益柏李力源纪捷刘志王志鹏章浩文陈孟繁张楚童黄慧夏奥运张楚彭甜黄小龙

基于模糊认知图和LSTM混合方法的H公司物流需求预测研究: 2024年; 鉴于传统的预测方法难以有效满足需求预测的非线性关系以及预测的精确度,文章提出了一种FCM-LSTM组合模型预测方法,首先对影响物流需求的关键因素进行模糊状态求解,然后对求解得到的各分量以及物流公司的历史货运量展开LSTM神经网络迭代预测,最终结合实例构建评价模型以评估算法的预测效果。该预测方法探讨了经济指标、季节性模式和假日对物流需求的重大影响,强调了将认知与神经网络模型结合应用的潜力,为控制物流行业的复杂动态提供了参考意见。结果表明,该组合模型可以提高预测精准度,具有有效性和可行性,为解决物流需求预测提供了可行的参考方法。; 朱源张志清; 关键词：遗传算法物流需求预测

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