基于支持向量回归机的区域物流需求预测方法研究开题报告
2020-04-06 11:11:32
1. 研究目的与意义(文献综述)
1)研究的目的及意义
随着我国经济不断发展、科技不断进步、政策环境的不断改善,我国物流业在近几年的时间里得到空前发展。然而我国物流业虽已跻身于经济发展的首要战略地位,但物流行业仍然存在诸多问题。一方面表现为原有的交通运输基础设施以及园区建设缺乏协调性、规范性,已满足不了当前及未来区域物流多样化需求;另一方面,一些物流基础设施在建设之前没有了解该区域物流需求的发展趋势出现建设重复、资源浪费以及供需不平衡现象。针对我国当前各区域物流业发展趋势及存在的问题,科学实施区域物流规划、加快区域物流资源整合、优化区域物流网络系统是当前的首要任务,而对区域物流需求进行预测分析是其重要环节。
区域物流需求预测是研究学者依据先进科学技术及理论方法对某一区域的社会物流需求进行分析预测的过程,其准确度将决定区域物流的规划是否合理。所以对区域物流规模的预测是所属地区政府和企业都相当关心的问题。因此对区域物流的预测需求量进行研究具有十分重要的理论和现实意义,同时为当地政府建设物流基础设施及制定物流产业规划策略提供指导建议和理论的依据。
2. 研究的基本内容与方案
1)研究目标
本论文系统阐述了国内外关于区域物流需求预测的有效技术方法,并在此基础上,针对影响物流需求的相关因素进行分析,确定以湖北省的货运量及货物周转量等经济指标为研究对象,构建区域物流需求的评价指标体系,然后建立基于支持向量回归机的区域物流需求预测数学模型,利用matlab软件实现算法,以湖北省为例进行区域物流需求预测的实证研究。
2)研究内容
3. 研究计划与安排
第1-3周 收集相关资料,明确论文内容。
第4周 完成开题报告,并上传。
第5-6周 掌握相关理论知识,进一步理清论文内容及结构,学习相关软件。
4. 参考文献(12篇以上)
[1] minj h, lee y c. bankruptcy prediction using support vector machine with optimalchoice of kernel function parameters[j]. expert systems with applications,2005, 28(4):603-614.
[2] guanghuiw. demand forecasting of supply chain based on support vector regression method[j]. procedia engineering. 2012;29:280-284.
[3] sarhanim, el afia a. intelligent system based support vector regression for supplychain demand forecasting[c]. 2014 second world conference on complex systems(wccs). ieee; 2014:79-83.