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Prediction of logistics demand via Least Square Method and Multi-Layer Perceptron

Journal of Donghua University(English Edition) 2020年第6期37卷 526-533页

作者： WEI Leqin ZHANG Anguo School of Humanities and TeachersEducation Wuyi UniversityWuyishan 354300China College of Physics and Information Engineering Fuzhou UniversityFuzhou 350108China

To implement the prediction of the logistics demand capacity of a certain region,a comprehensive index system is constructed,which is composed of freight volume and other eight relevant economic indices,such as gross domestic product(GDP),consumer price index(CPI),total import and export volume,port's cargo throughput,total retail sales of consumer goods,total fixed asset investment,highway mileage,and resident population,to form the foundation for the model *** on the least square method(LSM)to fit the parameters,the study obtains an accurate mathematical model and predicts the changes of each index in the next five *** artificial intelligence software,the research establishes the logistics demand model of multi-layer perceptron(MLP)neural network,makes an empirical analysis on the logistics demand of Quanzhou City,and predicts its logistics demand in the next five years,which provides some references for formulating logistics planning and development strategy.

关键词： logistics demand least square method(LSM) multi-layer perceptron(MLP) prediction strategic planning

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Prediction of the logistics demand for Heilongjiang Province Based on Radial Basis Function Algorithm

Prediction of the Logistics Demand for Heilongjiang Province...

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第24届中国控制与决策会议

作者： Yanhong Chen, Shengde Hu, Haijun Liu 1. Economy Management College, Northeast Agricultural University, Harbin, 150030, China2. College of Economics & Management, Heilongjiang Bayi Agricultural University, Daqing, 163319, China3. Food College, Heilongjiang Bayi Agricultural University, Daqing, 163319, China

In order to predict the logistics demand accurately, neural network model based on radial basis function （RBF） algorithm is used. The data of 1991 to 2005 are chosen as training samples. The samples from 2005 to 2008 as input variant are used to test the data from 2006 to 2009. The results shows that the maximal relative error is 2.14% （＜4%）. RBF network model through training can predict the logistics demand exactly with better generalization in addition. The results showed that the established neural network model have both satisfying fitting and predicting precision. Conclusions can be drawn that the model is more accurate. It has certain practical value according to the establishment of RBF neural network model for predicting logistics demand.

关键词： Prediction logistics demand RBF Algorithm BP neural network

来源： cnki会议评论

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供应链网络设计问题中的物流需求研究

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物流管理 2012年第7期

作者：甘蜜

对供应链网络设计问题中涉及的物流需求进行合理的梳理、分析和描述，是供应链网络设计模型的基础，可以帮助供应链网络设计模型的建立和优化。对物流空间需求和时间需求进行分析，针对现有空间需求的误差和局限性，提出基于地理信息处... 详细信息

对供应链网络设计问题中涉及的物流需求进行合理的梳理、分析和描述，是供应链网络设计模型的基础，可以帮助供应链网络设计模型的建立和优化。对物流空间需求和时间需求进行分析，针对现有空间需求的误差和局限性，提出基于地理信息处理工具描述的区域面随机需求和节点集聚需求，利用期望值函数描述不确定性物流需求，并构建表述时间需求的需求点不被覆盖函数，指出各种需求描述在供应链网络设计问题中的应用方向。

关键词：物流需求描述供应链网络设计设施选址空间时间 logistics demand representation supply chain network design facility site selection space time

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物流服务创新与物流需求关系研究

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物流管理 2011年第6期

作者：罗永泰刘刚

物流服务与物流需求之间的关系日益紧密，本文从生态学共生理论视角分析物流服务创新与物流需求之间的关系。在对相关理论进行分析的基础上，以无水港为服务创新案例，提出了基于共生关系的物流服务创新与物流需求之间的相互作用机制，... 详细信息

物流服务与物流需求之间的关系日益紧密，本文从生态学共生理论视角分析物流服务创新与物流需求之间的关系。在对相关理论进行分析的基础上，以无水港为服务创新案例，提出了基于共生关系的物流服务创新与物流需求之间的相互作用机制，并结合共生理论，分析了在不同共生模式下，物流需求与物流服务创新之间的关系。研究发现，在互惠型共生关系下，物流服务创新与物流需求达到良性互动，实现物流企业与客户的共同发展。

关键词：物流服务创新物流需求共生理论互惠共生 logistics service innovation logistics demand symbiosis theory reciprocal symbiosis

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我国国民经济发展与社会物流需求及其弹性分析

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物流管理 2017年第8期

作者：付新平田丹樊东方

选取我国1991年-2015年GDP和货运周转量数据进行相关性分析，结果表明：1991年-2015年我国物流需求量随着GDP的增长而增长，但是物流增长速度低于GDP增速，国民经济的物流弹性大于1，物流业的发展对国民经济增长的拉动作用更强。

关键词：国民经济物流弹性物流需求物流效率 national economy logistics elasticity logistics demand logistics efficiency

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