基于变权重组合预测模型的软土路基沉降预测研究

为建立更加符合软土路基沉降的预测模型与方法,以某公路工程实测沉降数据为研究对象,对软土路基沉降规律进行分析基础上,分别建立Logistic模型,双曲线模型,Gompertz模型,乘幂模型和对数模型5种预测模型.将5种单项模型预测值与实测值进行对比分析,得到3种优势模型.以组合预测模型理论为依据,赋予3种优势模型不同权重系数建立变权重组合预测模型.结果表明,模型预测值与实测值拟合程度更好,预测精度和可靠性都显著高于单项预测模型,具有明显的优越性.模型能准确地预测长期沉降,更适合于作为公路软土路基沉降预测模型.     

基于关联面积的变权组合预测方法及其应用

变权组合预测方法是一种应用非常广泛的组合预测方法,它能够有效提高组合预测方法的预测和拟合精度.为了提高拟合精度,利用各个单项预测方法与原始数据序列在两个相邻时刻的关联面积以及关联度,给出了一种确定变权组合预测模型变权重系数的方法.最后利用该变权重的组合预测模型建立了新疆建设兵团城镇化发展水平的变权组合预测模型,结果表明这类变权组合预测方法具有较高的预测和拟合精度.     

基于GM-ES-GASVR组合模型的丽江国内旅游需求预测

构建适合于预测丽江国内旅游需求的预测模型,对推动丽江旅游业的发展具有重要意义.研究发现灰色GM(1,1)模型、三次指数平滑模型与GA-SVR模型都适用于预测丽江国内旅游需求,且GA-SVR模型为这三个单项模型中的最优模型.在此基础上,利用变权方法建立GM-ES-GASVR组合预测模型.通过对拟合与测试结果的对比分析,表明GM-ES-GASVR变权组合预测模型比单一模型的拟合与测试效果都有较大改善.     

基于灰色残差马尔科夫模型的山西省农产品冷链物流需求预测

冷链物流的需求预测对于调节我国目前的市场结构、平衡供求关系、优化物流资源配置等方面具有十分重要的现实意义.以2011-2020年山西省主要农产品产量作为原始数据,利用传统灰色预测模型和灰色残差马尔科夫模型设计拟合分组试验,并对两种模型的预测效果进行对比.试验结果表明,灰色残差马尔科夫模型的预测结果相比于传统灰色预测模型更加精准,因此选择灰色残差马尔科夫模型预测山西省2021-2027年度冷链物流需求.预测结果显示,2021-2027年山西省农产品的冷链需求年平均增长6.12%,增速比较缓慢,有很大的进步空间.该预测结果对山西省冷链运输发展的相关规划和建设有一定的借鉴作用.     

正权重组合预测模型及其在经济中的应用

介绍了组合预测的方法,并利用最优组合和递归方差倒数方法对组合预测方法进行改进;提出通过GMDH方法首先对影响经济预测模型的各变量进行筛选然后再建立回归模型、神经网络模型等单项预测模型的思想;最后结合GMDH方法建立的时间序列模型,建立正权重组合预测模型．     

基于包容性检验的江苏省第三产业从业人数组合预测

利用包容性检验对6种单项预测方法进行分析,根据各单项模型的预测精度优劣进行排序,逐步进行包容性检验和组合,经过包容性检验后得到的单项模型进行最优加权组合.利用以上方法和1990-2013年江苏省第三产业从业人数数据,建立了组合预测模型,得到相对误差不超过1%的江苏省"十三五"期间第三产业人数预测值.     

组合预测模型在能源消费预测中的应用

能源的需求预测是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性,组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性.本文利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)模型、BP神经网络模型和三次指数平滑模型进行优化组合,建立了能源消费组合预测模型,实证分析结果表明预测值和实际结果有很好的一致性,可以作为能源消费预测的有效工具.     

组合预测模型在农产品价格短期预测中的应用——以苹果为例的实证分析

以我国苹果批发市场价格为研究对象,利用2006年7月7日至2012年3月30日期间的300个周数据作为分析样本,通过对时间序列的平稳性、趋势性、季节性、异方差等数据特征进行统计检验,筛选出双指数平滑模型、Holt-Winters乘法模型、ARIMA(1,1,4)模型为我国苹果市场价格短期预测的适用模型,以此为基础,以误差平方和最小为最优准则建立了组合预测模型.经对未来3期的苹果市场价格开展预测,结果表明,组合预测的精度要高于单项时间序列模型,组合预测方法完全适用于农产品市场价格的短期预测.     

不等时距灰色组合预测模型的研究

在不等时距序列灰色预测的基础上,建立了最优组合预测模型和BP神经网络组合预测模型.通过实例对比分析,表明这两种灰色组合预测模型都较各单项模型具有更高的预测精度和较高的理论实践价值.     

加权几何平均变权组合预测方法及其应用

加权几何平均组合预测模型是一种常用的非线性组合预测方法.为了提高加权几何平均组合预测模型的预测和拟合精度,给出了一类加权几何平均变权重组合预测方法.最后将该变权组合预测模型应用于我国天然气产量的预测.计算结果表明加权几何平均变权重组合预测模型在时间序列数据的预测中具有一定的优势.     

基于DEA-AHP的物流系统绩效评价研究

本文在建立物流系统综合评价层次模型的基础上,基于数据包络分析方法无法考虑决策者偏好及层次分析方法主观性影响过大的缺陷,提出了DEA和AHP相结合的方法对物流系统绩效进行了评价,不同于以往文献对两种方法结合的研究从本质上没有体现决策者偏好的问题,本文提出的方法首先使用AHP方法求出各一层指标的权重,再分别对每个一层指标下的因素使用DEA方法求出各系统的相对效率值,最后将各指标权重和相对效率值结合求出各物流系统的整体效率值并进行排序,该方法在有效地结合两种方法优点的同时,很好的弥补了两种方法的不足,最终的实例分析体现了该方法的适用性和可操作性。     

Industrial Logistics.

Journal of the Operational Research Society -     

基于体系工程与物流均衡的C2M服务制造物流体系结构模型

C2M服务制造是基于以顾客为中心的C2M(Customer to Manufacture)商业模式,是在服务型制造及生产性服务业为基础上而形成的一种新型产业模式。C2M服务制造要求构建合理的物流体系,而构建物流体系结构已经成为该研究的关键基础。本文基于体系工程和物流均衡理论,通过建立物流体系以解决C(客户)端与M(制造)端的短链式互联问题,在分析C2M服务制造物流体系特征和资源要素的基础上,给出了C2M服务制造物流体系的概念模型和结构模型,并运用价值函数分析体系状态是否优化,从而达到C端与M端快速互联的目标,进而解决了物流体系结构模型在C2M服务制造物流体系构建中的应用问题。     

基于Vague集的军队物流商选择

军队转型建设对物资保障能力提出了更高的要求, 选择优秀的物流商进行合作是重要的有效手段, 如何选择一个合适的物流商是一个亟待解决的问题。本文首先在综合分析军队需求之后, 构建了由6个一级指标, 20个二级指标组成的物流商评价指标体系, 在此基础上利用基于对应分析的分类方法将物流商初步划分为类, 从中选择较优的前两类企业作为考察的合作伙伴; 然后采用基于Vague集的方法进行进一步排序, 从中选择最合适的物流商; 最后结合实例证明了方法的有效性。     

基于改进鲸鱼优化算法的物流路径优化

针对物流配送车辆路径难以优化以至于影响物流配送系统效率和效益的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法.首先,建立物流配送系统数学模型.其次,针对传统鲸鱼优化算法易陷入局部最优的问题,采用随机惯性权重和非均匀变异策略对算法进行改进,并用过测试函数对比试验验证了所提方法的有效性.最后通过改进的鲸鱼优化算法进行物流路径优化实验,实验结果验证了所提出的改进鲸鱼优化算法能够高效的优化物流配送车辆路配送路径,降低了物流配送成本.     

乘用车物流运输装载模型研究

对乘用车物流运输计划问题进行了研究,首先,建立了以单辆轿运车实载率最大为目标的单车最佳装载方案模型,以该方案配送乘用车辆直到运输任务完成以获得初始轿运车数,其次以空载率最小为目标设计了数量调整模型对初始轿运车数进行优化,得到最优装载方案模型.基于上述优化模型计算最小的轿运车数,建立在轿运车数量限制下的最短行驶里程模型,选择总行驶里程最小的装载方案作为最优的配送方案.最后建立基于路径的物流运输装载模型,运用Floyd算法计算任意起讫点间的最短路径,设计了一种全局搜索算法得到一种合理的配送方案,并以空载率最小为目标对方案进行优化.     

乘用车物流运输计划问题的研究

针对我国汽车工业高速发展的趋势,对乘用车物流运输计划问题进行了数学建模分析.根据实际需求,把问题分为装载问题和运输问题进行分析,本着先装后运的原则,对全部轿运车和乘用车进行配载优化.用两种类型的轿运车,采用整数规划的策略,结合线性规划的理论建立数学模型,并利用lingo软件编程求解,得到最优装载方案.     

军事物流网络的性能指标体系研究

军事物流系统是建设现代化后勤的重要途径,而军事物流网络是军事物流系统运行的基础.针对军事物流网络的特殊性,结合现有的民用物流网络方面的研究成果,在分析军事物流网络性能指标选取原则的基础上,构建了军事物流网络的性能指标体系,并利用层次分析法建立了对军事物流网络的评价方法.     

基于灰色马尔可夫模型的物流配送需求量预测研究

研究可以较准确地预测物流配送需求量的数学模型,以服务于政府及企业的物流规划及其决策.将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM模型预测.