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基于主成分分析-BP神经网络的风电备件需求预测 被引量：1
1
作者 李晓娟 张芳媛 喻玲 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第1期281-288,共8页
风电机组具有结构复杂,运维困难,且长期处于恶劣的工作环境的特点。风电备件的需求预测有助于为风电场配备最合适的备件数,以确保风电场的平稳、高效运行。构建主成分分析-反向传播(principal component analysis-back propagation,PCA-... 风电机组具有结构复杂,运维困难,且长期处于恶劣的工作环境的特点。风电备件的需求预测有助于为风电场配备最合适的备件数,以确保风电场的平稳、高效运行。构建主成分分析-反向传播(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)模型,针对受多因素影响的复杂备件,先利用PCA将影响风电备件的要素进行筛选,再利用BP神经网络算法,得到最为精确的预测结果。比较自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型、BP神经网络预测和PCA-BP神经网络预测的结果。结果表明:PCA能显著降低神经网络预测误差,预测的精度为93.94%,高于BP神经网络预测的88.39%和ARIMA模型的85.31%,所以PCA-BP神经网络模型的预测精度准确且有可靠结果,能够适用于风机备件的需求预测。 展开更多
关键词 主成分分析 神经网络 风电备件 需求预测
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基于组合预测法的云南省生鲜农产品冷链物流需求预测 被引量：1
2
作者 龚映梅 王宁 《江苏商论》 2024年第5期33-37,共5页
冷链物流需求预测是区域冷链物流基础设施规划的基础工作,建立合适的预测模型,较为准确地预测生鲜农产品冷链物流需求量具有重要的现实意义。该文章在单一预测模型的基础上,通过熵值法赋予灰色预测GM(1,1)、时间序列ARIMA法和二次平滑... 冷链物流需求预测是区域冷链物流基础设施规划的基础工作,建立合适的预测模型,较为准确地预测生鲜农产品冷链物流需求量具有重要的现实意义。该文章在单一预测模型的基础上,通过熵值法赋予灰色预测GM(1,1)、时间序列ARIMA法和二次平滑指数法三种单一预测模型权重建立组合预测模型,利用云南省2009—2020年六类生鲜农产品生产量数据对2021—2030年相关物流量进行预测,预测结果表明组合预测法的预测精度要优于三种单一预测方法。该研究选用组合预测模型预测云南省冷链物流需求量,结果显示云南省生鲜农产品冷链物流需求保持一定幅度的线性增长趋势,年均增长率将达到2.94%。通过冷链物流基础设施对比得到云南省冷链物流基础设施和其他省份存在较大差距,难以满足生鲜农产品冷链物流需求日益增长的速度。本文从云南省政府、企业和农民的角度,提出加速云南省冷链物流发展的对策建议。 展开更多
关键词 云南 生鲜农产品 冷链物流 需求预测
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基于BA-SVR混合模型的果蔬生鲜物流需求预测模型研究
3
作者 汪芸芳 史意 陈丽华 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期200-205,I0070-I0074,共11页
本文通过构建BA-SVR混合模型对果蔬生鲜物流需求进行预测研究。首先通过互联网大数据搜索技术构建果蔬生鲜需求指数相关网络关键词词库,进而采用皮尔森(Pearson)相关分析和逐步回归选择预测因子。其次,结合果蔬自身特点以及物流市场变... 本文通过构建BA-SVR混合模型对果蔬生鲜物流需求进行预测研究。首先通过互联网大数据搜索技术构建果蔬生鲜需求指数相关网络关键词词库,进而采用皮尔森(Pearson)相关分析和逐步回归选择预测因子。其次,结合果蔬自身特点以及物流市场变动因素,提出了果蔬生鲜物流指数(Fruit&Vegetable Logistic Index, FVLI)概念,分析了FVLI变动的影响变量,使其成为反映物流市场信息变动的重要指标。再次,利用蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)自动更新迭代参数的优势,将其引入到支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型中,用于优化SVR模型中自由参数值,进而构建BA-SVR混合模型对北京市果蔬生鲜需求变化趋势进行模拟仿真及实证预测。最后根据构建的性能预测指标,通过确立的基准模型与其进行对比,评估BA-SVR混合模型性能的优劣,从而提出一种可以用于果蔬生鲜物流信息短期预测的改进方法。 展开更多
关键词 果蔬生鲜物流指数 物流需求预测 支持向量机 皮尔逊交叉法 蝙蝠算法
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2025-2035年中国天然石墨资源需求预测
4
作者 刘超 赵汀 +2 位作者 刘胜前 马哲 江美辉 《中国矿业》 北大核心 2024年第7期78-88,共11页
天然石墨广泛应用于传统工业和战略性新兴产业,是支撑我国高新技术发展的重要原材料。本文论述了我国天然石墨资源现状,并通过分析天然石墨主要消费部门需求,预测了未来耐火材料、铸造、铅笔、密封材料、摩擦材料、润滑吸附材料、锂电... 天然石墨广泛应用于传统工业和战略性新兴产业,是支撑我国高新技术发展的重要原材料。本文论述了我国天然石墨资源现状,并通过分析天然石墨主要消费部门需求,预测了未来耐火材料、铸造、铅笔、密封材料、摩擦材料、润滑吸附材料、锂电池负极材料等产业对天然石墨的需求。研究发现:我国天然石墨资源丰富,未来需求量将快速增长,预计到2025年、2030年、2035年我国天然石墨的需求量将分别达到109.0万t、188.3万t和278.3万t。全球天然石墨供给侧正在重塑,我国在全球天然石墨产业链供应链中的地位正在下降。我国石墨消费重心正从传统产业向战略性新兴产业转移,高端石墨产业发展面临机遇,为天然石墨产业发展带来新的增长点。通过健全天然石墨产业链和加强天然石墨资源保护力度,使我国从石墨资源大国发展成为石墨资源强国,支撑我国未来在新能源、关键装备密封润滑材料、高温材料等高端领域的石墨产品需求发展。 展开更多
关键词 天然石墨 需求预测 负极材料 战略性新兴产业 转型升级
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重大传染病疫情下应急医疗物资需求预测和配置研究
5
作者 袁瑞萍 杨阳 +2 位作者 王晓林 多靖赟 李俊韬 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3201-3209,共9页
为了科学合理地进行应急医疗物资配置,提高重大传染病疫情防控效率,根据疫情演化不同阶段的特点开展应急医疗物资需求预测和配置研究。首先,根据疫情数据特征,提出传染病模型SEIR(Susceptible Exposed Infectious Recovered)和长短期记... 为了科学合理地进行应急医疗物资配置,提高重大传染病疫情防控效率,根据疫情演化不同阶段的特点开展应急医疗物资需求预测和配置研究。首先,根据疫情数据特征,提出传染病模型SEIR(Susceptible Exposed Infectious Recovered)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络相结合的模型(SEIR-LSTM)预测各需求点的应急医疗物资需求量,该方法利用LSTM对时间序列数据良好的学习能力预测感染率,输入SEIR模型提高预测准确率。然后,根据传染病疫情演化关键阶段的特点,考虑物资配送成本、需求紧迫度和分配公平性等因素构建分阶段多目标物资配置模型。最后,以上海新冠肺炎疫情进行实例分析,结果表明,基于SEIR-LSTM的应急物资需求量预测方法准确率较高,根据分阶段配置模型求出的方案能够满足各个阶段物资分配的要求,验证了提出的模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 公共安全 重大传染病疫情 需求预测 应急物资配置 传染病模型SEIR 长短期记忆(LSTM)
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基于太阳能和风能的无线充电站建模和电动汽车充电需求预测
6
作者 杨冬 蒋玲玲 王晓勇 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2024年第1期81-88,共8页
电动汽车(Electric vehicle, EV)和新能源发电相结合,有助于推动可持续能源转型,减缓气候变化,实现环境友好的能源利用和交通方式.为了在未来几年彻底取代传统燃油汽车,必须解决EV的充电和续航问题.为此,提出了基于太阳能和风能的EV无... 电动汽车(Electric vehicle, EV)和新能源发电相结合,有助于推动可持续能源转型,减缓气候变化,实现环境友好的能源利用和交通方式.为了在未来几年彻底取代传统燃油汽车,必须解决EV的充电和续航问题.为此,提出了基于太阳能和风能的EV无线充电仿真模型,利用太阳能和风能对无线充电站的电池进行充电,并通过2个互耦线圈之间的感应功率对EV进行无线充电.此外,提出了基于改进深度学习算法的EV充电需求预测模型.建立基于编码器-解码器结构的注意力双向门限递归单元(Attention-based Gated Reccurent Unit, Att-BiGRU)框架,对充电站的EV充电需求进行预测.结果表明,新能源无线充电站能够提高EV充电的安全性和舒适性,且所提方法能够准确预测不同时间间隔的EV充电需求.与传统模型相比,所提改进模型在充电需求预测任务中具有更快的收敛速度和更低的误差率,能够有效解决EV充电需求的随机性和波动性. 展开更多
关键词 电动汽车 无线充电 新能源发电 深度学习 需求预测 注意力门限递归单元
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基于需求模式自适应匹配的间歇性需求预测方法
7
作者 范黎林 曹富康 +2 位作者 王琬婷 杨凯 宋钊瑜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2747-2755,共9页
大型制造企业售后配件的需求分布稀疏、波动性大,需求频率和需求数量不确定性较高,序列呈现出典型的间歇性特点。在实际运维中,配件需求在频率和数量方面存在较大波动,从而产生变化多样的需求模式,而现有间歇性需求预测主要采用单一或... 大型制造企业售后配件的需求分布稀疏、波动性大,需求频率和需求数量不确定性较高,序列呈现出典型的间歇性特点。在实际运维中,配件需求在频率和数量方面存在较大波动,从而产生变化多样的需求模式,而现有间歇性需求预测主要采用单一或静态组合的固定预测模型,难以充分挖掘不同需求模式下需求序列的演化规律,预测精度和稳定性均难以保证。为解决上述问题,提出一种基于需求模式自适应匹配的间歇性需求预测方法,通过动态识别和匹配需求模式提升间歇性序列预测效果。该方法包括两个阶段:在模型训练阶段,首先,根据配件历史需求数据的间歇性特征,将它划分为需求量序列和间隔量序列,并对两类序列分别进行聚类,以捕获每类序列对应的不同需求和间隔模式;其次,建立包含统计学分析模型、浅层机器学习模型及深度学习模型的预测模型库,测试各模型对每种需求模式的预测效果,识别并标记每类需求模式的最优预测模型。在预测阶段,将待预测序列划分为需求量序列和间隔量序列,确定需求模式并匹配最佳预测模型,进而将需求量和间隔量的预测值合并,形成最终预测结果。在美国汽车公司和英国空军的间歇性配件需求数据集上的实验结果表明,所提方法可适用于不同需求模式的配件历史数据,通过自适应匹配需求模式和最优预测模型,有效提升了预测精度。 展开更多
关键词 间歇性序列 需求预测 时间序列预测 需求模式识别 配件管理
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基于ISSA-LSTM模型的可再生能源电力需求预测
8
作者 闫晓霞 刘娴 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期604-614,共11页
为了更精准地预测未来能源结构调整方向及成效,选用ISSA-LSTM组合预测模型对中国2023-2030年可再生能源的电力需求进行预测。首先,利用Circle混沌映射改进麻雀搜索算法(SSA)以提高搜索能力以及种群多样性;然后引入长短期记忆神经网络(LS... 为了更精准地预测未来能源结构调整方向及成效,选用ISSA-LSTM组合预测模型对中国2023-2030年可再生能源的电力需求进行预测。首先,利用Circle混沌映射改进麻雀搜索算法(SSA)以提高搜索能力以及种群多样性;然后引入长短期记忆神经网络(LSTM)以有效捕捉可再生能源电力需求随机波动性和时序性;最后,通过ISSA-LSTM模型预测长期可再生能源的电力需求,验证测试集数据,并与其他传统模型进行对比。结果表明:ISSA-LSTM模型预测结果能够满足对可再生能源电力需求预测的精度要求;在未来2023-2030年可再生能源电力需求稳定,波动幅度不大,可达到全国用电量的1/3;利用Circle混沌映射改进策略能有效提升SSA寻优能力。与PSO算法相比,SSA算法寻找LSTM超参数最优解的能力更优,ISSA-LSTM模型预测可再生能源电力需求精度更高。 展开更多
关键词 混合预测模型 麻雀搜索算法 长短期记忆网络 Circle混沌映射 电力需求预测
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一种用于季节性产品需求预测的多元化堆叠回归模型
9
作者 刘斌 丁昊 《物流技术》 2024年第6期15-30,共16页
产品需求预测是智慧供应链的核心环节。针对具有季节性的快消品的需求特点,设计了一种结合Blending线性与多机器学习模型融合的多元化堆叠回归模型RXOEL-X。首先,介绍了RXOEL-X模型的构建及运行步骤,然后基于一组公开数据将此模型与五... 产品需求预测是智慧供应链的核心环节。针对具有季节性的快消品的需求特点,设计了一种结合Blending线性与多机器学习模型融合的多元化堆叠回归模型RXOEL-X。首先,介绍了RXOEL-X模型的构建及运行步骤,然后基于一组公开数据将此模型与五种传统单一化模型进行比较,证明其在预测精度方面比其他模型更优。同时基于某饮料公司的实际销售数据,对模型性能进行进一步测试,证明RXOEL-X模型在预测精度、数据拟合能力、时间效率等方面整体表现最佳。RXOEL-X模型为季节性产品乃至更广泛的企业供应链管理中的需求预测问题提供了一种前沿的解决策略,有利于帮助企业在节省成本、减少库存积压的同时,提高对市场变化的响应速度和供应链的整体灵活性。 展开更多
关键词 季节性产品 需求预测 多元化堆叠回归模型 机器学习 智慧供应链
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基于时空注意力机制的网约车出行需求预测模型
10
作者 王宁 马洪恩 《汽车工程学报》 2024年第5期898-910,共13页
解决网约车运营中的乘客出行需求预测问题,以降低车辆空载率、减少乘客等待时间。在考虑乘客出行需求的动态时空依赖性的基础上,提出一种基于空间数据可视化和格兰杰因果检验的乘客出行需求空间依赖性分析方法,并结合卷积神经网络和注... 解决网约车运营中的乘客出行需求预测问题,以降低车辆空载率、减少乘客等待时间。在考虑乘客出行需求的动态时空依赖性的基础上,提出一种基于空间数据可视化和格兰杰因果检验的乘客出行需求空间依赖性分析方法,并结合卷积神经网络和注意力机制,建立了一种基于注意力机制的时空图卷积神经网络模型来预测乘客出行需求。实例研究表明,本模型能有效捕获乘客出行需求时空依赖性的动态特征,提升模型的预测性能,具有较高的准确性和实用性。 展开更多
关键词 出行需求预测 注意力机制 时空依赖性 时空图卷积神经网络
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高质量背景下长三角地区生鲜农产品冷链物流需求预测
11
作者 徐超毅 胡望敏 《枣庄学院学报》 2024年第5期25-32,共8页
以上海市、江苏省、浙江省、安徽省三省一市为研究对象,选取2000年至2022年三省一市生鲜农产品产量作为数据研究,采用长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型进行训练和验... 以上海市、江苏省、浙江省、安徽省三省一市为研究对象,选取2000年至2022年三省一市生鲜农产品产量作为数据研究,采用长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型进行训练和验证。结果表明,通过两种模型的训练计算,在精度相似的情况下GRU模型的参数测试时长、训练速度、内存消耗更小,比LSTM模型平均减少0.035 s、106.295 s、1.55 MiB。选取GRU模型对长三角地区生鲜农产品产量进行预测,进而判断长三角地区冷链物流服务的需求程度。结果显示,2023年至2025年长三角地区生鲜农产品冷链物流需求持续上升,最后针对长三角地区三省一市持续上升的冷链物流需求给出几点建议。 展开更多
关键词 高质量发展 长三角地区 GRU模型 LSTM模型 冷链物流 需求预测
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安徽省生鲜农产品冷链物流需求预测研究
12
作者 徐超毅 胡望敏 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第4期485-493,共9页
生鲜农产品等冷链产品市场需求快速增长,冷链物流的供给无法满足人们的需求给生鲜农产品带来新的挑战.安徽省作为一个农产品丰富的地区,生鲜农产品的供应对于满足市场需求至关重要.收集了2001~2022年生鲜农产品产量数据,采用反向传播神... 生鲜农产品等冷链产品市场需求快速增长,冷链物流的供给无法满足人们的需求给生鲜农产品带来新的挑战.安徽省作为一个农产品丰富的地区,生鲜农产品的供应对于满足市场需求至关重要.收集了2001~2022年生鲜农产品产量数据,采用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BP神经网络)、长短时记忆(long short-term memory,LSTM)、粒子群算法优化的长短期记忆神经网络(Particle Swarm Optimization-Long Short-Term Memory,PSO-LSTM)三种模型进行训练和验证,通过三种模型的对比分析,三种模型相对误差分别为0.13%、0.06%、0.02%.结果表明,PSO-LSTM模型预测精度最高,拟合效果最好,能够有效预测未来四年安徽省生鲜农产品冷链物流需求,以应对不断增长的冷链物流需求压力. 展开更多
关键词 BP神经网络 LSTM模型 PSO-LSTM模型 生鲜农产品冷链物流 需求预测
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基于改进灰色预测模型的港口物流需求预测研究——以上海港为例
13
作者 柳德才 张世林 《物流科技》 2024年第15期75-79,共5页
随着疫情防控政策的调整,我国外贸行业呈现快速增长态势。文章基于改进的灰色预测NGMG 1,(N)模型,运用MATLAB软件,以上海港2013至2022年的集装箱吞吐量为原始数据,预测未来五年上海港的集装箱吞吐量,并对改进的灰色NGMG 1,(N)模型预测... 随着疫情防控政策的调整,我国外贸行业呈现快速增长态势。文章基于改进的灰色预测NGMG 1,(N)模型,运用MATLAB软件,以上海港2013至2022年的集装箱吞吐量为原始数据,预测未来五年上海港的集装箱吞吐量,并对改进的灰色NGMG 1,(N)模型预测结果进行精度检验,结果显示该模型预测精度较高。最后基于预测结果,分析上海港未来五年物流需求趋势向好的主要原因并得出结论。 展开更多
关键词 灰色预测 NGMG 1 (N)模型 港口物流 需求预测
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生鲜农产品需求预测方法综述
14
作者 魏锋 郭校飞 《物流科技》 2024年第1期29-31,共3页
生鲜农产品对于我国经济发展和社会稳定具有重要影响,但生鲜易腐性结合需求的不确定性带来了巨大的损失,因此寻找合适的需求预测方法是有必要的。文章结合生鲜农产品需求预测相关文献,依据数据分析方式对其分类,梳理总结两类需求预测方... 生鲜农产品对于我国经济发展和社会稳定具有重要影响,但生鲜易腐性结合需求的不确定性带来了巨大的损失,因此寻找合适的需求预测方法是有必要的。文章结合生鲜农产品需求预测相关文献,依据数据分析方式对其分类,梳理总结两类需求预测方法的研究成果,进行系统性综述,最后给出未来发展方向,以期为新型市场环境下生鲜决策提供研究参考。 展开更多
关键词 生鲜农产品 需求预测法 发展方向
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基于二次指数平滑和多元线性回归的宁波市港口物流需求预测分析
15
作者 张志清 杜静 《物流科技》 2024年第17期78-82,共5页
随着经济全球化的发展,港口作为物流发展的重要环节,港口物流需求已经成为港口资源配置规划和进出口贸易的重要依据。为对宁波市港口物流需求进行科学合理的预测,文章借助SPSS等数据分析软件,使用二次指数平滑和多元线性回归分别对其物... 随着经济全球化的发展,港口作为物流发展的重要环节,港口物流需求已经成为港口资源配置规划和进出口贸易的重要依据。为对宁波市港口物流需求进行科学合理的预测,文章借助SPSS等数据分析软件,使用二次指数平滑和多元线性回归分别对其物流需求进行预测,通过对比两种预测方法的精度,最后发现,二次指数平滑法的预测精确度要优于多元线性回归法,并通过二次指数平滑法预测宁波市未来五年的港口物流需求量。 展开更多
关键词 二次指数平滑 多元线性回归 港口物流需求预测
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基于灰色回归模型广州市果蔬类生鲜农产品冷链物流需求预测 被引量：3
16
作者 刘子玲 谢如鹤 +2 位作者 廖晶 何佳雯 罗湖桥 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第3期243-250,共8页
目的通过对不同预测方法的误差进行对比研究,选取预测精度较高的方法,促进部门科学化决策。方法从农产品供给、社会经济水平、冷链物流保障、居民规模与消费能力四大维度选取15个指标来构建影响因素指标体系,对影响因素与冷链物流需求... 目的通过对不同预测方法的误差进行对比研究,选取预测精度较高的方法,促进部门科学化决策。方法从农产品供给、社会经济水平、冷链物流保障、居民规模与消费能力四大维度选取15个指标来构建影响因素指标体系,对影响因素与冷链物流需求进行灰色关联度分析。采用GM(1,1)、GM(1,6)与主成分-多元回归线性模型对果蔬类生鲜农产品冷链物流需求进行预测。结果GM(1,1)预测模型、GM(1,6)预测模型、主成分-多元回归线性预测模型的预测误差分别为2.97%、1.70%、2.53%。结论GM(1,6)预测模型预测精度最高,该模型适用于中短期的冷链物流需求预测,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 果蔬类生鲜农产品 灰色预测模型 主成分-多元回归线性 需求预测
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新型储能金属钒资源需求预测与供应分析
17
作者 陈仁凤 龙涛 +7 位作者 陈其慎 张艳飞 邢佳韵 刘敏 王琨 任鑫 商铖红 王晓 《中国工程科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期74-85,共12页
随着全球太阳能、风能等新能源的快速发展,储能作为解决其发电间歇性等问题的必备设施,未来也将迎来爆发式增长。钒液流电池具有本征安全、全生命周期经济性好及环境友好等特点,且已具备产业化应用条件,在储能领域的重要性不断凸显。本... 随着全球太阳能、风能等新能源的快速发展,储能作为解决其发电间歇性等问题的必备设施,未来也将迎来爆发式增长。钒液流电池具有本征安全、全生命周期经济性好及环境友好等特点,且已具备产业化应用条件,在储能领域的重要性不断凸显。本文分析了未来钒液流电池的发展趋势,设置了高速发展、参考和低速发展3种情景,结合钒液流电池单位钒用量,预测了未来不同情景下储能领域钒资源需求趋势。研究发现,未来钒资源需求将快速增长,尤其是在高增长情景下,全球2040年钒资源需求将较2021年增长276~338倍;分析全球钒资源的供应情况,认为随着钒液流电池的迅速发展,未来钒资源将供不应求。针对以上情况,研究提出:一是提高钒液流电池的技术研发力度;二是加大钒矿的地质勘查力度,积极探索新的钒矿资源;三是创新钒钛磁铁矿的提钒方法和技术,提高钒资源利用效率;四是加大钒资源的回收利用;五是重视境外钒钛磁铁矿的布局与开发。 展开更多
关键词 电化学储能 钒液流电池 钒资源 供应保障 需求预测
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面向“十四五”规划基于灰色GM(1,1)模型的沈阳市物流需求预测分析 被引量：1
18
作者 尹衍为 向尕 任亚唯 《物流科技》 2024年第10期51-55,共5页
“十四五”规划时期,推动东北全面振兴是重要的发展方向。其中物流的发展至关重要。东北地区因其地域特点,物流需求具有不确定性,亟待开展预测方法研究。文章以沈阳市为例,以2008—2022年货运量作为样本数据,提出基于灰色GM(1,1)模型的... “十四五”规划时期,推动东北全面振兴是重要的发展方向。其中物流的发展至关重要。东北地区因其地域特点,物流需求具有不确定性,亟待开展预测方法研究。文章以沈阳市为例,以2008—2022年货运量作为样本数据,提出基于灰色GM(1,1)模型的东北地区物流需求预测方法。通过仿真实验计算2008—2022年的物流需求,经过与实际值对比,对预测结果进行检验与分析,验证了文章所提出的模型是有效的;预测未来5年的物流需求量。实验结果表明,此方法能为沈阳市物流需求的定量分析提供较为准确的基础,同时为政府出台相关政策和企业进行物流规划建设提供参考价值。 展开更多
关键词 灰色GM(1 1)模型 物流需求预测 货运量 东北地区
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一种基于联邦学习的供应链需求预测方法
19
作者 李广昊 黄魁华 +2 位作者 杨耀东 张诚 彭一杰 《工程管理科技前沿》 CSSCI 北大核心 2024年第5期49-58,共10页
供应链需求预测是供应链管理的核心环节,直接影响着供应链的运作效率和成本控制。然而,在不确定的市场环境下,如何提高需求预测准确性一直是供应链管理的难题。尤其是在供应链中,各个企业出于保护自身利益和隐私的考虑,不愿意与其他企... 供应链需求预测是供应链管理的核心环节,直接影响着供应链的运作效率和成本控制。然而,在不确定的市场环境下,如何提高需求预测准确性一直是供应链管理的难题。尤其是在供应链中,各个企业出于保护自身利益和隐私的考虑,不愿意与其他企业共享自己的需求数据,导致了传统的基于单一数据源的预测方法存在较大的误差和局限性。针对这一问题,本文提出了一种基于联邦学习的供应链需求预测方法。该方法通过构建一个分布式的预测模型,使得供应链中同一层级的企业可以在不泄露自己数据的情况下,利用其他企业的数据来优化自身的预测模型,从而提高预测的准确性和效率。本文通过数值实验与传统方法对比分析,验证了基于联邦学习的供应链需求预测方法在提高预测准确性和缓解牛鞭效应方面的有效性,为供应链管理提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 供应链 需求预测 联邦学习 牛鞭效应
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基于多尺度时空图卷积网络的交通出行需求预测
20
作者 李欢欢 黄添强 +2 位作者 丁雪梅 罗海峰 黄丽清 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2065-2072,共8页
满足公众高质量出行需求是智能交通系统(ITS)的主要挑战之一。目前,针对公共交通出行需求预测问题,现有模型大多采用固定结构的图描述出行需求的空间相关性,忽略了出行需求在不同尺度下具有不同的空间依赖关系。针对上述问题,提出一种... 满足公众高质量出行需求是智能交通系统(ITS)的主要挑战之一。目前,针对公共交通出行需求预测问题,现有模型大多采用固定结构的图描述出行需求的空间相关性,忽略了出行需求在不同尺度下具有不同的空间依赖关系。针对上述问题,提出一种多尺度时空图卷积网络(MSTGCN)模型。该模型首先从全局尺度和局部尺度构建全局需求相似图和局部需求相似图,这2种图可以捕获公共交通出行需求长期内较为稳定的全局特征和短期内动态变化的局部特征。利用图卷积网络(GCN)提取2种图中的全局空间信息和局部空间信息,并引入注意力机制融合两种空间信息。为了拟合时间序列中潜藏的时间依赖关系,利用门控循环单元(GRU)捕捉公共交通需求的时变特征。采用纽约市出租车订单数据集和自行车订单数据集进行实验,结果表明MSTGCN模型在自行车订单数据集上均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和皮尔逊相关系数(PCC)达2.7886、1.7371、0.7992,在出租车订单数据集上RMSE、MAE、PCC达9.5734、5.8612、0.9631。可见,MSTGCN模型可以有效地挖掘公共交通出行需求的多尺度时空特性,对未来公共交通出行需求进行准确预测。 展开更多
关键词 公共交通出行需求预测 图卷积网络 时空数据挖掘 注意力机制 深度学习 智能交通系统
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