基于GM(1,1)模型的河北省冷链物流需求预测
发布时间:2021-12-17 23:46
京津冀一体化不仅促进了河北省经济快速发展,更带动了生鲜产品需求不断上涨。河北省作为京津两地"菜篮子",三大优势产业果品、蔬菜、畜牧总产值占农林牧渔业总产值近70%,冷链物流市场潜力巨大。本文以河北省2011-2018年的冷链物流需求量作为原始数据,应用GM(1,1)模型对2019-2023年河北省冷链物流需求量做出预测,以此为河北省冷链物流发展提供数据参考。
【文章来源】:价值工程. 2020,39(06)
【文章页数】:3 页
【部分图文】:
数据拟合结果
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于GA-BP模型的北京城镇农产品冷链物流需求预测[J]. 王晓平,闫飞. 数学的实践与认识. 2019(21)
[2]基于灰色马尔科夫模型的青岛冷链物流需求预测[J]. 崔毅,徐伟,张松涛. 物流科技. 2019(10)
[3]基于GM(1,1)模型的成都市物流需求预测分析[J]. 陈丹,朱萍. 物流科技. 2019(10)
[4]基于灰色模型的我国冷链物流需求预测研究[J]. 李海玲. 中国集体经济. 2019(28)
[5]基于灰色预测模型的我国水产品冷链物流需求预测[J]. 李伟莹,于洋. 农技服务. 2019(06)
[6]基于灰色-马尔科夫链的冷链物流需求量预测——以昆明市鲜切花为例[J]. 宋志兰,孔民警,黄益,周文婧,项祎麒. 物流工程与管理. 2019(02)
[7]基于PCA-RBF神经网络模型的果蔬冷链物流需求预测[J]. 郭明德,李红. 江西农业学报. 2018(10)
[8]基于多元线性回归的天津市农产品冷链物流需求预测分析[J]. 梁艳,杨慧慧,苏辉辉. 南方农机. 2018(18)
[9]基于支持向量机模型的北京城镇农产品冷链物流需求预测[J]. 王晓平,彭文凯,卢怀宇,闫飞. 湖北农业科学. 2018(15)
[10]基于灰色预测法的广西农产品冷链物流需求预测[J]. 杨筝,曹志强,黎嘉慧. 物流工程与管理. 2017(09)
本文编号:3541190
【文章来源】:价值工程. 2020,39(06)
【文章页数】:3 页
【部分图文】:
数据拟合结果
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于GA-BP模型的北京城镇农产品冷链物流需求预测[J]. 王晓平,闫飞. 数学的实践与认识. 2019(21)
[2]基于灰色马尔科夫模型的青岛冷链物流需求预测[J]. 崔毅,徐伟,张松涛. 物流科技. 2019(10)
[3]基于GM(1,1)模型的成都市物流需求预测分析[J]. 陈丹,朱萍. 物流科技. 2019(10)
[4]基于灰色模型的我国冷链物流需求预测研究[J]. 李海玲. 中国集体经济. 2019(28)
[5]基于灰色预测模型的我国水产品冷链物流需求预测[J]. 李伟莹,于洋. 农技服务. 2019(06)
[6]基于灰色-马尔科夫链的冷链物流需求量预测——以昆明市鲜切花为例[J]. 宋志兰,孔民警,黄益,周文婧,项祎麒. 物流工程与管理. 2019(02)
[7]基于PCA-RBF神经网络模型的果蔬冷链物流需求预测[J]. 郭明德,李红. 江西农业学报. 2018(10)
[8]基于多元线性回归的天津市农产品冷链物流需求预测分析[J]. 梁艳,杨慧慧,苏辉辉. 南方农机. 2018(18)
[9]基于支持向量机模型的北京城镇农产品冷链物流需求预测[J]. 王晓平,彭文凯,卢怀宇,闫飞. 湖北农业科学. 2018(15)
[10]基于灰色预测法的广西农产品冷链物流需求预测[J]. 杨筝,曹志强,黎嘉慧. 物流工程与管理. 2017(09)
本文编号:3541190
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/wuliuguanlilunwen/3541190.html