山西省工業(yè)物流需求預測.pdf

1、2014年山西省工業(yè)總產(chǎn)值占比達到42.9％，工業(yè)作為山西省的支柱產(chǎn)業(yè)，在山西省的經(jīng)濟發(fā)展中起著非常重要的作用，因而對山西省工業(yè)物流需求進行預測是工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與物流管理工作中的重點。工業(yè)物流需求預測結果將影響交通網(wǎng)絡布局、工業(yè)物流基礎建設和工業(yè)企業(yè)未來的發(fā)展，所以山西省工業(yè)物流需求預測是物流企業(yè)健康發(fā)展的前提。通過對山西省工業(yè)物流進行預測，可以及時了解省內工業(yè)物流的需求量，進而可以合理調配資源，保證物流服務供給與需求的平衡，從而提升經(jīng)濟

2、活動的效率。工業(yè)物流需求預測作為工業(yè)經(jīng)濟與物流活動規(guī)劃的前提，一直以來都是學者們關注的熱點問題。他們使用不同方法構造預測模型并對當?shù)匚锪餍枨箢A測，其中用貨運量表示物流量的預測居多。最初的研究多采用單一的預測方法，包括移動平均、增長率、灰色模型和隨機時間序列等，隨著社會進步，經(jīng)濟活動更加復雜，準確預測需求量也越來越困難，單一建模方法已經(jīng)無法滿足人們對精度的要求，所以現(xiàn)在的研究更多轉向多種方法的結合使用，將原先的基礎模型與一些先進的模型結合

3、對物流需求量進行預測?，F(xiàn)在機器學習的模型得到了眾多學者的追捧，考慮因變量與影響因素的關系，通過歷史數(shù)據(jù)與機器學習的結合推導出相對更加準確的變化趨勢，其中最常用的是支持向量機（SVM）與BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法。
　　在回顧國內外作者對于該問題研究結論的前提下，首先總結了當前研究中存在的缺陷；然后對相關概念和山西省工業(yè)現(xiàn)狀進行了闡述；其次，根據(jù)山西省工業(yè)產(chǎn)品結構特點和工業(yè)產(chǎn)品運輸特點，并依據(jù)強相關性原則、可獲取性原則、全面性原則、實用性原則