ARMA-BP物流需求预测模型及应用

摘要：

基于物流需求的实时性和不确定性,提出融合时间序列自回归-滑动平均模型A RM A和BP神经网络,构建了物流需求预测ARMA －BP模型,提出预测货物运输的ARMA －BP结合预测算法.以唐山市近几年物流运输数据为研究对象,分别运用ARMA模型、BP模型和ARMA －BP模型对物流数据进行预测分析,结果表明,与传统预测模型相比,ARMA －BP模型预测精度更高,具有一定的实用价值.

关键词：时间序列、神经网络、残差序列、物流需求预测

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金资助F2016209344,F2018209374

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：120-128