1. 本选题研究的目的及意义

物流需求预测是区域物流系统规划和运营的关键环节，准确预测物流需求可以有效提高物流效率，降低物流成本，提升区域竞争力。

随着经济全球化和电子商务的快速发展，区域物流需求呈现出波动性、非线性、季节性等复杂特征，传统的单一预测模型难以准确捕捉这些特征，预测精度有限。

组合预测模型通过整合多种预测模型的优势，可以有效提高预测精度，为区域物流发展提供更科学的决策依据。

2. 本选题国内外研究状况综述

物流需求预测一直是物流研究领域的热点问题，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者对区域物流需求预测的研究起步较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕基于组合预测模型的区域物流需求预测展开，主要内容包括： 1.区域物流需求预测理论基础:阐述区域物流需求的概念、特征、影响因素，以及常用的预测方法，为构建组合预测模型奠理论基础。

2.组合预测模型构建:研究组合预测模型的基本原理、构建方法和评价指标，并选择合适的单一预测模型，构建用于区域物流需求预测的组合模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的研究方法，具体步骤如下： 1.文献综述：通过查阅国内外相关文献，了解区域物流需求预测的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.理论研究：在文献综述的基础上，对区域物流需求预测的相关理论进行深入研究，构建区域物流需求预测的理论框架，并选择合适的组合预测模型。

3.数据收集与处理：收集整理相关区域的物流需求数据，并对数据进行预处理，例如数据清洗、数据转换、缺失值处理等，为模型构建和预测提供高质量的数据基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面： 1.模型创新：本研究将组合预测模型应用于区域物流需求预测，构建了基于组合预测模型的区域物流需求预测体系，为提高区域物流需求预测精度提供了一种新的思路和方法。

2.数据创新：本研究将采用多源数据融合的方法，整合不同来源的物流需求数据，例如，政府统计数据、企业运营数据、互联网平台数据等，以构建更加全面和准确的区域物流需求数据库，为模型构建和预测提供数据支撑。

3.应用创新：本研究将以特定区域为例，进行实证研究，并将研究成果应用于区域物流规划和企业物流决策，为区域物流发展提供实际的指导和帮助。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘志宏,徐美芳. 基于arima-lstm组合模型的冷链物流需求预测[j]. 物流技术,2023,42(01):118-122 128.

[2] 孙宁,王佳欣,刘洋,等. 基于eemd-pso-lstm组合模型的区域物流需求预测[j]. 计算机工程与应用,2022,58(22):267-274.

[3] 陈志,李松,刘佳琪,等. 基于ceemdan-lstm-arma组合模型的区域物流需求预测[j/ol]. 中国管理科学:1-12[2023-03-06].