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朱东红 (朱东红.) [1] (Scholars:朱东红) | 钱叶霞 (钱叶霞.) [2] | 陈东清 (陈东清.) [3]

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CQVIP

Abstract:

物流景气指数反映了一个国家物流业发展运行的总体情况,是衡量物流业活跃程度的关键指标,它与货运量、港口货物吞吐量、快递业务量等众多物流相关指标有着密切联系.对于物流景气指数的预测分析,有助于一国宏观经济政策的制定和实施.以物流景气指数为对象,使用GM(1,1)预测、BP神经网络预测和ARIMA预测三种模型对物流景气指数进行建模分析,通过三种模型的误差比较,结果发现ARIMA模型预测拟合度最佳,LPI的预测值通过二次差分转换后几乎落入到95%的置信区间内,真实值和预测值吻合度最高,很好地拟合了物流景气指数在时间序列上的变化趋势,最后以该模型预测分析2018年8月到12月的LPI数值.

Keyword:

ARIMA模型预测 BP神经网络预测 GM(1,1)预测 建模分析 物流景气指数

Community:

  • [ 1 ] [朱东红]福州大学
  • [ 2 ] [钱叶霞]福州大学
  • [ 3 ] [陈东清]福州大学

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Source :

物流技术

ISSN: 1005-152X

CN: 42-1307/TB

Year: 2019

Issue: 1

Volume: 38

Page: 88-93

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