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开 本: 128开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787030495846
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内容简介
《物流需求的智能预测方法》针对现有物流需求智能预测方法的局限性与不足，将灰色预测法、新型神经网络、支持向量机等引人物流需求预测中，提出新型的物流需求智能预测方法，并以我国物流市场为研究对象，选取不同的物流需求量化指标及预测性能评价标准，检验新型智能预测方法的有效性和适用性。研究内容涵盖理论研究、方法提出、实证分析等各个阶段，通过这些内容的有机融合，形成一个系统、完整的物流需求智能预测方法的理论研究与实证分析体系。《物流需求的智能预测方法》可作为物流管理、物流工程领域科研工作者及管理者的参考书，也可作为高校相关专业研究生和本科生的工具书。
目 录
第1章 绪论
1．1 物流需求相关理论
1．2 物流需求预测相关理论
1．3 物流需求预测方法研究现状
1．4 物流需求智能预测方法研究的意义
参考文献
1．1 物流需求相关理论
1．2 物流需求预测相关理论
1．3 物流需求预测方法研究现状
1．4 物流需求智能预测方法研究的意义
参考文献
第2章 物流需求的灰色预测方法
2．1 引言
2．2 灰色预测方法
2．3 精度检验方法
2．4 实证分析
2．5 本章小结
参考文献
第3章 物流需求的新型神经网络预测方法
3．1 引言
3．2 神经网络
3．3 灰色神经网络预测方法
3．4 模糊神经网络预测方法
3．5 小波神经网络预测方法
3．6 本章小结
参考文献
第4章 物流需求的数据降维一支持向量机预测方法
4．1 引言
4．2 支持向量机回归原理
4．3 主成分分析——支持向量机预测方法
4．4 核主成分分析——支持向量机预测方法
4．5 灰色关联分析——支持向量机预测方法
4．6 实证分析
4．7 本章小结
参考文献
第5章 物流需求的改进粒子群优化算法LSSVM预测方法
5．1 引言
5．2 LSSVM回归原理
5．3 粒子群优化算法
5．4 LSSVM-AIWPSO预测方法
5．5 LSSVM-SIWPSO预测方法
5．6 LSSVM-PSOTVAC预测方法
5．7 LSSVM．TOOPSO预测方法
5．8 LSSVM-DACPSO预测方法
5．9 实证分析
5．10 本章小结
参考文献
第6章 物流需求的智能组合预测方法㈠
6．1 引言
6．2 组合预测原理
6．3 ANFIS智能组合预测法
6．4 SVM智能组合预测法
6．5 LSSVM智能组合预测法
6．6 本章小结
参考文献
第7章 总结与展望
7．1 研究总结
7．2 研究展望
前 言
物流需求预测对国家制定宏观物流发展政策，规划物流基础设施建设，引导物流业健康发展具有重要的理论和实际应用价值。物流需求的准确预测，不仅可以为物流发展战略规划、物流基础设施规模及物流管理方案的制订提供重要依据和可靠的数量支持，而且有助于政府部门合理规划和控制物流业开发规模和发展速度，对发展国家经济和减少浪费具有现实的指导意义。为进一步提高物流需求的预测精度，本书针对现有物流需求智能预测方法的局限性与不足，基于灰色预测方法、神经网络和支持向量机（supportvectormachine，SVM）等现代智能理论与控制方法，提出新型的物流需求智能预测方法。选取不同的物流需求的量化指标，通过对我国物流市场的实证分析，以不同的预测性能评价标准检验智能预测方法的有效性和适用性。
本书是在作者多年来对物流需求智能预测方法所进行的一系列深入研究的基础上撰写而成的，同时吸收了国内外一些具有代表性的预测方法的新研究成果。本书的特色在于理论研究与实证分析相结合、多种学科互相融合，研究内容涵盖理论研究、方法提出、实证分析等各个阶段，通过这些研究内容的有机融合，形成一个系统、完整的物流需求智能预测方法的理论研究与实证分析体系。
全书共分7章，各章内容概括如下。
第1章介绍物流需求、物流需求预测相关理论，分析物流需求预测方法研究现状，阐述物流需求智能预测方法研究的意义。
第2章介绍三种灰色预测方法的建模原理及精度检验方法，并将三种灰色预测方法应用于物流需求预测研究，分别以年度货运量、年度社会物流总额、年度社会物流总费用为物流需求的量化指标，检验三种灰色预测方法的拟合精度，并利用三种灰色预测方法对我国物流需求进行外推预测。
第3章介绍神经网络建模原理以及常见的神经网络方法，针对神经网络自身的局限性，利用灰色神经网络（grey neural network，GNN）、模糊神经网络和小波神经网络（wavelet neural network.WNN）预测物流需求，选取年度货运量、年度货物周转量和月度货运量作为物流需求的量化指标，检验三种预测方法的有效性和适用性。
本书是在作者多年来对物流需求智能预测方法所进行的一系列深入研究的基础上撰写而成的，同时吸收了国内外一些具有代表性的预测方法的新研究成果。本书的特色在于理论研究与实证分析相结合、多种学科互相融合，研究内容涵盖理论研究、方法提出、实证分析等各个阶段，通过这些研究内容的有机融合，形成一个系统、完整的物流需求智能预测方法的理论研究与实证分析体系。
全书共分7章，各章内容概括如下。
第1章介绍物流需求、物流需求预测相关理论，分析物流需求预测方法研究现状，阐述物流需求智能预测方法研究的意义。
第2章介绍三种灰色预测方法的建模原理及精度检验方法，并将三种灰色预测方法应用于物流需求预测研究，分别以年度货运量、年度社会物流总额、年度社会物流总费用为物流需求的量化指标，检验三种灰色预测方法的拟合精度，并利用三种灰色预测方法对我国物流需求进行外推预测。
第3章介绍神经网络建模原理以及常见的神经网络方法，针对神经网络自身的局限性，利用灰色神经网络（grey neural network，GNN）、模糊神经网络和小波神经网络（wavelet neural network.WNN）预测物流需求，选取年度货运量、年度货物周转量和月度货运量作为物流需求的量化指标，检验三种预测方法的有效性和适用性。
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