基于组合预测模型的快递需求预测研究

陈畴镛; 高明镜

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基于组合预测模型的快递需求预测研究

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考虑到快递需求受电子商务环境和季节性特征影响,文章将电子商务因素纳入快递需求预测指标体系中,采用灰色关联分析法确定关联度显著指标,采用GM(1,N)模型进行趋势预测,应用时间序列ARIMA模型预测季节性差异,并建立上述两类模型的GM(1,N)ARIMA权重组合模型以提升预测精度,运用组合预测模型对杭州市2021年4季度—2022年4季度的快递需求进行预测。研究结果表明,组合预测模型的预测误差显著优于所选单一模型;电子商务的发展对快递需求的影响将会逐渐增加;快递需求的季节性差异出现新特征。

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来源
《杭州电子科技大学学报：社会科学版》 |2022年第1期|1-9|共9页
作者
陈畴镛; 高明镜;
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作者单位

杭州电子科技大学管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类物资供应与需求;
关键词
快递需求; 电子商务; 灰色关联分析; ARIMA模型; 组合预测;

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