基于Grey-Markov的生鲜配送需求量预测系统

摘要：

对生鲜农产品配送需求量进行预测,实现按需配送,可以降低甚至实现生鲜农产品的零库存,减少生鲜农产品变质、腐烂等损耗.为了高效预测生鲜农产品配送需求量,提出一种基于Grey-Markov的生鲜配送需求量预测系统.系统以Grey-Markov为预测模型,对生鲜农产品下一日的配送需求量进行预测,与指数回归等预测模型相比,Grey-Markov模型具有更强的稳定性和更好的准确性.系统设计采用C/S架构,实现以按需配送为目标的原始数据导入、原始数据管理、历史销量分析、需求量预测等功能.详细介绍了系统的架构设计、功能设计、数据库设计和程序设计.测试与应用结果表明,系统实现了预期的功能,应用效果良好,可有效减少生鲜农产品的损耗.与使用系统前相比,日剩余未售出生鲜农产品总量可降低20百分点以上.

关键词：需求量预测、Grey-Markov、配送、生鲜农产品、C/S

所属期刊栏目：33

分类号：TP311.52(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金项目;广东省农产品保鲜物流共性关键技术研发创新团队项目;广东省重点领域研发计划项目;广东省普通高校特色创新项目

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：108-113