高?？爝f業(yè)務(wù)量預(yù)測及對策研究--以安徽理工大學(xué)為例.pdf

1、快遞行業(yè)作為“新經(jīng)濟”的代表，是中國今后要重點發(fā)展的行業(yè)之一。如今，快遞的發(fā)展日新月異，但與其相關(guān)的學(xué)術(shù)研究還遠遠不夠，尤其是在快遞中占比越來越大的高?？爝f方面研究不足。高校師生是網(wǎng)絡(luò)購物的重要客戶群體，對這個特殊群體的快遞服務(wù)質(zhì)量將直接影響高校的教學(xué)秩序和師生的校園生活質(zhì)量。
　　本研究選擇對高校快遞業(yè)務(wù)量的預(yù)測作為研究方向，以安徽理工大學(xué)為例進行實證研究。選取安徽理工大學(xué)快遞服務(wù)中心2017.9-2018.1每日快遞業(yè)務(wù)量情況

2、（包括日接駁量和日攬收量）作為原始數(shù)據(jù)，針對其隨機波動性較大，內(nèi)在規(guī)律不明顯，以及歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)較少的特點，選擇傳統(tǒng)灰色預(yù)測模型、改進型灰色預(yù)測模型和灰色馬爾可夫模型三種方法，進行2018.9-2019.1每日快遞業(yè)務(wù)量的預(yù)測。其中，改進型灰色預(yù)測模型的改進方法是調(diào)整傳統(tǒng)灰色預(yù)測模型的背景值，灰色馬爾可夫模型是將灰色預(yù)測理論與馬爾可夫預(yù)測理論結(jié)合起來。
　　本研究應(yīng)用的三種預(yù)測模型對隨機性數(shù)據(jù)和歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)量較少的數(shù)據(jù)都具有較好的預(yù)

3、測效果，所選數(shù)據(jù)在檢驗中也顯示能夠通過灰色預(yù)測理論的級比檢驗和馬爾可夫鏈理論的馬氏性檢驗。因此，本研究對預(yù)測模型的選擇是科學(xué)合理的。預(yù)測結(jié)果顯示，灰色馬爾可夫模型是上述三種預(yù)測模型中預(yù)測質(zhì)量最高的方法，即最適合高校情境下的快遞業(yè)務(wù)量預(yù)測。
　　由于高?？爝f企業(yè)普遍面臨業(yè)務(wù)量劇烈波動問題，常常出現(xiàn)業(yè)務(wù)量不足引起的資源閑置浪費現(xiàn)象和業(yè)務(wù)量暴增導(dǎo)致的服務(wù)質(zhì)量下滑以及擾亂校園秩序現(xiàn)象同時并存?；谝陨犀F(xiàn)實問題，本研究基于快遞業(yè)務(wù)量預(yù)測提出