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文檔簡介
1、貨運量是確定物流需求的一個重要指標,是為確定物流基礎設施建設規(guī)模和制定各項相關政策決策的一個主要依據(jù)。貨運量預測結果的合理性和可靠性將直接影響到物流基礎設施的投資收益和相關物流企業(yè)的發(fā)展,并對地區(qū)資源合理的分配以及物流發(fā)展戰(zhàn)略的制定都具用非常重要的意義。 目前的預測方法有很多,除了傳統(tǒng)、經典的時間序列平滑預測法、趨勢外推法、回歸預測法等方法以外,許多學者將神經網(wǎng)絡、蟻群算法等新型智能算法都應用到預測中來。但通過本文的分析可知,一
2、味的追求算法的復雜性和先進性并不能提高預測的精度。在預測過程中由于受到預測方法的局限性和預測者認識的不足,往往會造成預測結果不令人滿意。因此要通過分析預測對象,根據(jù)各種預測算法的適用范圍及優(yōu)缺點,合理的選擇預測方法,這樣才能夠保證預測結果的可靠性。在這種情況下如何選擇合適的預測方法對貨運量進行預測就十分重要了。 本文分為五個部分,第一部分是緒論部分,闡述了本論文的研究背景、選題的意義、研究內容和研究方法,并分析了國內外的研究現(xiàn)狀
3、,使讀者了解了撰寫本文的意義及相關研究的發(fā)展水平;第二部分,概述了預測的相關基本理論,重點介紹了預測的基本概念、預測的基本原則、預測的分類以及預測的基本步驟為后續(xù)章節(jié)的撰寫做出了鋪墊;第三部分,分析了影響貨運量變化特點及影響貨運量變化的相關因素,并重點介紹了可以應用到貨運量預測的方法,在此基礎上分析了各種方法的使用范圍以及優(yōu)缺點,為后面的實證研究提供了理論依據(jù)。第四部分是案例分析,結合前面預測方法的分析,選取了移動平均模型、指數(shù)平滑模型
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