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基于GSO-GNNM模型的区域物流需求预测

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成果类型:
期刊论文
作者:
伍星华
作者机构:
[伍星华] 华南师范大学
衡阳师范学院
语种:
中文
关键词:
区域物流需求;萤火虫算法;灰色神经网络;预测
关键词(英文):
GSO algorithm;grey neural network model;forecast
期刊:
科技管理研究
ISSN:
1000-7695
年:
2015
卷:
35
期:
11
页码:
212-216
基金类别:
国家社会科学基金项目“战略性新兴企业价值网嵌入选择、战略定位与创业绩效”(12BGL005) 教育部人文社会科学研究项目“嵌入性、战略定位与成长后果--以战略性新兴智能物流企业为例”(12YJA630004) 湖南省社会科学规划项目“湖南省废旧家电逆向物流的系统结构与回收网络优化设计研究”(13YBA048) 湖南省教育厅青年项目“产业转移背景下湘南地区生产性服务业集聚、产业互动与区域经济发展”(148026) 湖南省区域经济学重点建设学科项目
机构署名:
本校为其他机构
摘要:
准确预测区域物流需求量是科学制定区域物流业发展规划,实现区域物流系统供需平衡的决策基础。在现有研究的基础上,考虑到区域经济发展水平与区域物流需求的相关性,提出一种区域物流需求预测的GSOGNNM模型,运用1999—2013年间湖南省货物周转量和相关经济指标的统计数据对所建预测模型的有效性进行检验并与其它预测模型进行比较,结果表明该模型具有较强的预测能力。
摘要(英文):
Accurate prediction of regional logistics demand is the basis of scientific planning of regional logistics industry development, realizing the balance of logistics service supply and demand of regional logistics system. Based on the availa- ble research, and considering the correlation between the level of regional economic development and regional logistics de- mand, the paper proposes a GSO - GNNM model for regional logistics demand forecast. The effectiveness of the proposed model is illustrated by the statistical data of Hunan province between 1999 -2013 cargo turnover and the relevant eco...

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