基于GM(1,N)-BP组合模型的区域物流需求预测实证研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

物流业作为国民经济的重要组成部分，其发展水平直接关系到一个国家或地区的经济运行效率和社会发展水平。

物流需求预测作为物流规划和管理的重要前提，对于优化资源配置、提高物流效率、降低物流成本具有重要意义。

近年来，随着我国经济的快速发展和产业结构的不断调整，区域物流需求呈现出快速增长、结构不断优化、空间分布日趋合理等特点。

2. 本选题国内外研究状况综述

区域物流需求预测是物流研究领域的热点问题，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在区域物流需求预测方面做了大量研究，主要集中在以下几个方面：
1.预测方法研究:国内学者较早地将计量经济学模型、时间序列分析方法等引入到区域物流需求预测中，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.区域物流需求概述:对区域物流需求的概念、特征、影响因素等进行阐述，为后续研究奠定理论基础。

2.gm(1,n)模型与bp神经网络模型:介绍gm(1,n)模型和bp神经网络模型的基本原理、优缺点以及应用领域，为构建组合模型提供理论依据。

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.文献研究：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.模型构建：在已有研究的基础上，结合gm(1,n)模型和bp神经网络模型的优点，构建gm(1,n)-bp组合模型，并对模型的构建步骤、参数设置等进行详细说明。

3.数据收集与处理：收集相关数据，对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等，以满足模型的要求。

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：将gm(1,n)模型和bp神经网络模型相结合，构建gm(1,n)-bp组合模型，以提高区域物流需求预测的精度。

2.方法创新：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，以更全面、深入地研究区域物流需求预测问题。

3.应用创新：将所构建的模型应用于实际案例分析，以验证模型的有效性和适用性，并为区域物流发展规划提供科学依据。

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] 孙畅,乔晗,谢如鹤,等. 基于组合模型的冷链物流需求预测[j]. 交通运输工程学报, 2022, 22(1): 212-221.

[2] 邓爱民,苏屹,周宇. 基于ceemdan-lstm-attention组合模型的航空物流需求预测[j]. 计算机应用研究, 2023, 40(1): 226-232.

[3] 张浩,王晓燕,胡乃静. 基于灰色关联-bp神经网络的区域物流需求预测[j]. 物流技术, 2017, 36(9): 14-17.