基于Shapley-组合预测的区域物流需求预测及实证研究

发布时间：2017-04-01 07:16

  本文关键词：基于Shapley-组合预测的区域物流需求预测及实证研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：区域的经济发展可以带动一个国家乃至世界经济的发展,并且以军事后勤系统发展起来的物流对一个区域经济的发展起着坚实的保障作用,同时也是保持一个区域经济活力和企业利润来源的一个方面,一直被政府和企业所重视。无论是政府层面还是企业层面都在对物流活动进行着不同层次的设计和规划,而物流需求则是这些规划和设计的基础,同时对物流需求准确的预测是进行物流政策的制定和物流系统的规划设计的必备条件。 本文在阐述了论文研究的背景和意义的基础上,对关于区域物流需求预测的国内外研究现状进行了阐述。结合我国的物流发展现状,联系区域经济的相关理论和内容,对区域物流需求的影响因素进行了分析,并以此建立了预测指标体系,分析出区域物流预测是可行的和必要的,同时也说明了区域物流需求与区域经济及企业发展是紧密联系的,然后,在介绍了物流需求预测的定性模型和定量模型的基础上,阐述了区域物流需求预测的相关理论模型和预测的步骤,并根据实证研究的需要介绍了多元回归预测模型、指数平滑预测模型和灰色预测模型三种单项预测模型,结合对策论中Shapley值法和组合预测的相关原理对三种单项预测在组合预测中的权重进行确定,并建立三种方法的组合预测模型。在这些研究的基础上,对安徽省的区域物流需求量进行预测和分析验证,结果表明这种组合预测可以得到比较理想的预测效果,同时也验证了将Shapley值法应用于组合预测中权重的确定是比较科学的,为了保证对区域物流需求预测的准确性,该模型只适合做出中短期预测,而长期预测则会产生较大的误差。根据预测结果,发现安徽省在未来3至5年中货运量在逐年上升,说明安徽经济在稳步的向前发展,这与中国的中部崛起战略是相吻合的,进一步说明预测的可行性。最后,得出了本论文研究的主要结论,同时也提出了研究所存在的不足以及对后续研究的展望。
【关键词】：物流需求 组合预测 Shapley值法 区域物流
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F259.27
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 绪论14-22
• 1.1 研究的背景和意义14-16
• 1.1.1 研究的背景14-15
• 1.1.2 研究的意义15-16
• 1.2 国内外研究现状16-19
• 1.2.1 国外研究现状16-17
• 1.2.2 国内研究现状17-19
• 1.3 研究内容、方法和创新点19-21
• 1.3.1 本文主要研究的内容19
• 1.3.2 本文主要研究方法19-20
• 1.3.3 本文技术路线图20-21
• 1.4 主要创新点21
• 1.5 本章小结21-22
• 2 物流需求预测相关理论及其模型的建立22-36
• 2.1 区域物流需求预测的步骤22
• 2.2 常用的物流需求预测技术22-24
• 2.2.1 定性预测技术22-23
• 2.2.2 定量预测技术23-24
• 2.3 对物流需求预测模型的选取及建立24-32
• 2.3.1 多元回归预测模型的建立24-28
• 2.3.2 指数平滑预测模型的建立28-29
• 2.3.3 GM(1,1)灰色预测模型的建立29-32
• 2.4 基于shapley组合预测模型的建立32-35
• 2.4.1 组合预测方法原理32-33
• 2.4.2 Shapley值法的基本原理33-34
• 2.4.3 基于Shapley值法的组合预测方法34-35
• 2.5 本章小结35-36
• 3 区域物流需求及其影响因素和预测指标体系的建立36-46
• 3.1 区域物流需求的概念及特点36-37
• 3.1.1 区域物流需求的概念36
• 3.1.2 区域物流需求的特点36-37
• 3.2 区域物流需求预测的概念及其特性37-39
• 3.2.1 区域物流需求预测的概念37-38
• 3.2.2 物流需求预测具有可行性和必要性两个特性38-39
• 3.3 区域物流与区域经济及企业发展的关系39-41
• 3.3.1 区域物流与区域经济发展的关系39-41
• 3.3.2 区域物流的发展对企业的影响41
• 3.4 区域物流需求的影响因素及其预测量化指标41-44
• 3.4.1 区域物流需求的影响因素42-43
• 3.4.2 区域物流需求预测的量化指标43-44
• 3.5 本章小结44-46
• 4 安徽省区域物流需求预测实证研究46-66
• 4.1 数据来源及整理46-49
• 4.1.1 数据的来源46-47
• 4.1.2 数据的处理47-49
• 4.2 安徽省物流需求预测49-65
• 4.2.1 多元回归预测49-55
• 4.2.2 二次指数平滑模型预测55-57
• 4.2.3 GM(1,1)灰色模型预测57-60
• 4.2.4 基于Shapley值法的组合模型预测60-64
• 4.2.5 预测结果分析64-65
• 4.3 本章小结65-66
• 5 结论与展望66-68
• 5.1 主要研究结论66
• 5.2 不足与展望66-67
• 5.3 本章小结67-68
• 参考文献68-71
• 致谢71-72
• 作者简介及读研期间主要科研成果72

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 朱晓曦;张潜;;基于Shapley值的组合预测方法在福建省农业总产值预测中的应用[J];安徽农业科学;2010年09期

2 何国华;;区域物流需求预测及灰色预测模型的应用[J];北京交通大学学报(社会科学版);2008年01期

3 仲莉娜，申花实，，王胜美;曲线回归参数估计的改进与回归预测模型的校正[J];东北林业大学学报;1995年01期

4 初良勇,田质广,谢新连;组合预测模型在物流需求预测中的应用[J];大连海事大学学报;2004年04期

5 吴汪友;孙秋高;;曲线拟合度分析法在公路货运回归预测中的应用[J];海南大学学报(自然科学版);2011年01期

6 黄敏珍;冯永冰;;灰色预测模型在区域物流需求预测中的应用[J];物流科技;2009年03期

7 纪德云;N人合作对策的shapley值法[J];沈阳大学学报;2003年01期

8 黄虎;;区域物流需求预测模型研究[J];统计与决策;2008年17期

9 徐茜;黄祖庆;;区域物流与区域经济发展互动关系研究——以浙江省为例[J];统计与决策;2011年09期

10 彭晗;吴金妹;;基于组合预测模型的河南省物流需求分析[J];物流工程与管理;2013年06期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 黄虎;基于区域经济的区域物流需求分析及实证研究[D];西南交通大学;2008年

  本文关键词：基于Shapley-组合预测的区域物流需求预测及实证研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：280227