导读:本文包含了区域物流需求论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:区域物流,灰色理论,支持向量机,遗传算法
区域物流需求论文文献综述
买书魁[1]（2019）在《基于灰色理论和GA-SVR模型的黑龙江省区域物流需求预测研究》一文中研究指出在国家积极推动“一带一路”战略建设背景下,黑龙江省以优越的区位条件,主动与国家的“一带一路”战略衔接,提出“龙江丝路带”建设规划,推进了“中蒙俄经济走廊”建设。物流业作为保障社会各项贸易活动正常运转的关键产业,促进区域经济健康平稳发展的新引擎。推动“龙江丝路带”的建设离不开物流业支持,更需要健全的商贸物流体系作为保障。黑龙江省区域物流需求预测为进行区域物流资源的合理配置和建设科学高效的区域物流系统提供支持,为政府治理能力的提升提供保障,对减少资源浪费、促进区域经济的持续健康发展、保障“龙江丝路带”建设具有现实的指导意义。该研究以区域物流需求预测的相关理论为基础,结合黑龙江省区域物流的实际发展状况,对黑龙江省区域物流需求的相关指标进行分析,利用熵权灰色关联分析法对区域物流相关指标进行筛选,建立黑龙江省区域物流预测指标体系。选择偏最小二乘法、BP神经网络以及支持向量机方法建立了偏最小二乘回归模型、BP神经网络模型、GS-SVR模型和GA-SVR模型四种预测模型,最终选择GA-SVR模型为黑龙江省区域物流需求预测模型。采用灰色预测方法对黑龙江省区域物流需求相关指标进行预测,并将预测结果代入到GA-SVR模型中对黑龙江省未来3年的物流需求数据进行预测。通过对黑龙江省区域物流需求预测的研究分析,获得主要的内容与结论如下:(1)该研究在对物流预测相关文献研究基础之上,结合对黑龙江省实际发展状况研究分析,分析总结黑龙江省物流需求预测指标及影响黑龙江省区域物流需求的主要因素,选取了货运量作为黑龙江省物流需求预测指标,最初选择了20个物流需求相关影响因素指标,利用熵权灰色关联分析法计算各影响指标的灰色关联度,对相关影响因素进行筛选。最终选取14个相关影响指标构建了黑龙江省区域物流需求预测的指标体系。(2)该研究在对区域物流需求相关预测方法研究的基础上,选取偏最小二乘、BP神经网络和支持向量机叁种预测方法,其中选取网格搜索和遗传算法对支持向量机的模型建立需要进行相关参数优化,结合所建立的黑龙江省区域物流需求预测指标体系,建立区域物流需求预测的偏最小二乘回归模型、BP神经网络回归模型、GS-SVR模型和GA-SVR模型。通过对比分析GA-SVR模型的预测结果的平均相对误差为1.70%,预测效果最佳。最终选取了基于GA-SVR模型的黑龙江省区域物流需求预测模型。(3)该研究根据黑龙江省区域物流需求各相关影响指标的变化规律特点进行分析,选择灰色预测方法作为合适的预测方法,建立黑龙江省区域物流需求相关影响指标的预测模型,对各相关影响指标未来3年的趋势进行预测。(4)该研究在所建立的黑龙江省区域物流需求预测指标体系和GA-SVR模型的基础之上,将灰色预测模型预测的区域物流各相关影响指标未来3年的预测值代入到GA-SVR模型中,对黑龙江省未来3年的物流需求进行了预测,为政府相关决策提供科学的数据支持。(本文来源于《东北农业大学》期刊2019-06-01）
牛娜[2]（2019）在《区域物流需求合理化预测与我国农业经济发展格局关系研究》一文中研究指出区域物流产业在我国发展层面占据着不可动摇的重要地位,在国家政策与相关政府的推动下,现代物流业已经成为区域规划与发展不可或缺的重要组成部分。但在区域物流发展规划制定方面,还需要根据各区域农业经济发展规模与现状对物流需求规模进行合理分析与严格预测。因此本文首先对区域物流的概念及特征进行了简要介绍,其次分析了区域物流发展与地方农业经济发展之间的关系,进而引出了影响区域物流发展的几大重要因素,以此为基础分析了区域物流合理化预测对地方农业经济发展的重要影响作用,最后总结性的分析了区域物流与农业经济发展之间的密切联系。(本文来源于《农业经济》期刊2019年03期）
任腾,黄嘉铭,刘洋,朱豫衡,贺碧清[3]（2018）在《电商促销井喷需求下区域物流末端配送问题与对策研究——基于消费者需求分析》一文中研究指出随着互联网技术及电子商务在中国的飞速发展,网购成为人们生活中常见的购物方式。电商促销期间,需求发生井喷,物流业务量剧增,引发网点爆仓、配送延迟等问题。文中通过对消费者需求进行分析,将消费者分为时间响应型和时间延迟型进行分类配送,从物流资源整合等方面对电商及物流企业提出建议,在缓解物流企业配送压力的同时提升消费者服务体验。(本文来源于《物流工程与管理》期刊2018年09期）
曹志强,杨筝,刘放[4]（2018）在《基于遗传算法优化支持向量回归机的区域物流需求预测》一文中研究指出本文采用支持向量回归机对物流需求进行预测,研究SVR在物流需求预测中的可行性。为了建立有效的SVR模型,SVR参数需要精心设置,针对物流需求非线性的特点,本文首次提出用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)机进行预测,采用最优参数构造SVR模型。以1990-2015年广西货运量为时间序列数据,实验结果表明,以平均绝对误差(MAPE)和均方差比值(MSE)为精度检验标准,GA-SVR比ARIMA和灰色预测具有更优的预测效果。(本文来源于《系统科学学报》期刊2018年04期）
韩瑞[5]（2018）在《基于集对分析的区域物流需求预测研究》一文中研究指出在现代大数据“互联网+”和电子商务快速发展、国内基础设施逐步完善、以及人民生活水平精神文明提高这样的综合环境下,为物流行业的发展提供了良好的条件。无论是国家,区域,企业还是个人对物流的需求都已经形成了一定的规模。对物流规模的了解有助于清楚经济的发展状况,政策的制定等,对未来物流规划具有一定的指导意义。因此可见对物流需求进行预测是至关重要的,从区域的层面来看物流,物流需求预测对本区域的物流产业发展、因时因地的资源配置、传统的产业优化以及区域整体规划是有一定意义的。论文在对国内、国外区域物流需求预测研究现状学习的基础上,考虑到影响物流需求因素的多样性以及物流需求环境的不确定性、非线性、复杂性等特点,利用满足这些特点的集对分析聚类预测算法对其进行研究,主要研究了以下内容:(1)介绍了关于物流需求的一些知识及其特点。对物流需求的研究学习后,本文选取了能够涵盖物流各个环节、充分体现物流需求量的社会物流总额来代替以往研究选择的货运量作为预测目标。(2)阐述了集对分析算法的基本理论知识。正是针对区域物流环境的不确定性,使与传统区域物流预测方法不同、具有不确定性系统理论和同异反系统理论的集对分析法能够研究物流需求预测。(3)分析了可能会对区域物流需求产生影响的各种因素,并通过能反映这些因素的指标来建立用于预测模型的指标体系。相对以往的集对分析预测区域物流的研究,通过相关分析以及集对势分析对各个指标的权重进行了确定。(4)并吉林省为例,进行了实证研究。做了单权重系数以及综合权重系数叁组实证,实证结果显示用综合权重系数的精度比其他两组单权重系数好。(本文来源于《河北大学》期刊2018-06-01）
李捷,陈彦如,杨璐[6]（2018）在《基于两阶段组合预测模型的区域物流需求预测》一文中研究指出基于支持向量机、遗传算法、粒子群算法和BP神经网络,提出了两阶段组合预测模型GSPS-BPNN,旨在将预测问题分为2个阶段.第1阶段预测为第2阶段预测提供更有效的样本数据特征,并降低数据维度,提高算法收敛性;第2阶段预测可以弱化第1阶段预测模型可能产生的过学习的影响.最后将GSPS-BPNN模型用于成都市和天津市物流需求预测中,结果显示GSPS-BPNN模型在预测精度及预测稳定性方面优于单阶段单一预测模型.(本文来源于《信息与控制》期刊2018年02期）
马欢,廖燕[7]（2018）在《基于遗传算法优化SVR的区域物流需求预测》一文中研究指出指出城市物流需求的影响因素多,具有非线性、随机性和样本量有限等特点,因此选择SVR算法处理这类回归问题时具有优势。基于SVR的性能依赖于关键参数选择的特征,利用遗传算法对支持向量回归模型的惩罚参数、核函数参数和不敏感损失函数进行寻优,使用优化后的参数建立支持向量回归预测模型。以武汉市为例,对武汉市货运数据进行实证研究,预测结果验证了模型的可行性和有效性。(本文来源于《物流技术》期刊2018年03期）
吕雅丽[8]（2018）在《基于支持向量机的区域物流需求预测研究》一文中研究指出基于支持向量机的区域物流需求预测是在追求更高的预测精度下提出的,首先选取非线性回归方法筛选影响区域物流需求的主要因子,然后用支持向量机模型对原始数据进行处理,并通过"影响区域物流需求因素"求解最优化的支持向量机核函数,最后构建影响区域物流需求的影响因子的非线性数据模型。结论表明,支持向量机模型相对多元线性回归、BP神经网络等,提高了区域物流需求的精确度,在之后的区域需求预测中将会有更加广泛的应用。(本文来源于《中国市场》期刊2018年02期）
张衡,金燕生,郭航[9]（2018）在《互联网环境下的区域物流需求分析研究》一文中研究指出本文基于互联网环境下的物流企业的基本特征,分析了影响区域物流需求水平的因素,构建相应的指标体系,采用协整分析方法,以上海市为研究对象,分析该区域物流需求情况。结果表明:该区域的第二产业、第叁产业和信息化水平叁项因素与物流产业发展之间存在长期的均衡关系,这些因素能够明显地推动物流产业的发展。(本文来源于《商业经济研究》期刊2018年01期）
张亚飞[10]（2017）在《基于耦合模型的区域物流供给和需求协调关系研究——以河南省为例》一文中研究指出根据河南省物流发展特点构建了物流供给和需求系统的评价指标体系。选取2009-2015年的统计数据,采用耦合模型进行实证分析,认为河南省物流供给和需求目前处于初级协调阶段。运用灰色GM(1,1)模型对二者的耦合协调关系进行预测,预计在2016-2018年从初级协调阶段,经历中级协调将达到良好协调。通过分析,提出了促进河南省物流供给与物流需求协调发展的对策:加强和优化交通枢纽建设,注重物流人才培养,实现资源合理优化配置,发挥政策优势。(本文来源于《中原工学院学报》期刊2017年06期）
区域物流需求论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
区域物流产业在我国发展层面占据着不可动摇的重要地位,在国家政策与相关政府的推动下,现代物流业已经成为区域规划与发展不可或缺的重要组成部分。但在区域物流发展规划制定方面,还需要根据各区域农业经济发展规模与现状对物流需求规模进行合理分析与严格预测。因此本文首先对区域物流的概念及特征进行了简要介绍,其次分析了区域物流发展与地方农业经济发展之间的关系,进而引出了影响区域物流发展的几大重要因素,以此为基础分析了区域物流合理化预测对地方农业经济发展的重要影响作用,最后总结性的分析了区域物流与农业经济发展之间的密切联系。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
区域物流需求论文参考文献
[1].买书魁.基于灰色理论和GA-SVR模型的黑龙江省区域物流需求预测研究[D].东北农业大学.2019
[2].牛娜.区域物流需求合理化预测与我国农业经济发展格局关系研究[J].农业经济.2019
[3].任腾,黄嘉铭,刘洋,朱豫衡,贺碧清.电商促销井喷需求下区域物流末端配送问题与对策研究——基于消费者需求分析[J].物流工程与管理.2018
[4].曹志强,杨筝,刘放.基于遗传算法优化支持向量回归机的区域物流需求预测[J].系统科学学报.2018
[5].韩瑞.基于集对分析的区域物流需求预测研究[D].河北大学.2018
[6].李捷,陈彦如,杨璐.基于两阶段组合预测模型的区域物流需求预测[J].信息与控制.2018
[7].马欢,廖燕.基于遗传算法优化SVR的区域物流需求预测[J].物流技术.2018
[8].吕雅丽.基于支持向量机的区域物流需求预测研究[J].中国市场.2018
[9].张衡,金燕生,郭航.互联网环境下的区域物流需求分析研究[J].商业经济研究.2018
[10].张亚飞.基于耦合模型的区域物流供给和需求协调关系研究——以河南省为例[J].中原工学院学报.2017