我国农产品物流需求量组合预测分析—基于PLS、BP神经网络和ARIMA模型的实证

• 作者: 任贺松 刘晓琳 刘金培 郭健 郭艺
• 来源期刊: 佳木斯大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 组合预测 物流需求量 影响因素 PLS ARIMA
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 852-856
• 页数: 5页
• 分类号: F326.6|F229
• 字数: 2522字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2017.05.041

摘要

针对影响农产品物流需求的各种特定因素,提出基于偏最小二乘回归(PLS)、BP神经网络和ARIMA模型的我国农产品物流需求量最优组合预测分析方法体系,并基于1995-2015年中国农产品物流需求量相关数据对我国农产品物流需求进行预测分析.实证分析结果表明,预测方法不但能够有效预测农产品物流需求量的整体变化趋势和细节波动,具有更高的预测精度,而且能够反映粮食产量、粮食价格等影响因素对物流需求量的作用机制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭健	安徽大学商学院	2	3	1.0	1.0
2	刘金培	安徽大学商学院	31	183	8.0	12.0
3	任贺松	安徽大学商学院	3	10	2.0	3.0
4	郭艺	安徽大学商学院	3	10	2.0	3.0
5	刘晓琳	安徽大学社会与政治学院	3	4	1.0	2.0