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我国农产品物流需求量组合预测分析一基于PLS、BP神经网络和ARIMA模型的实证

作者:郭健; 刘金培; 任贺松; 郭艺; 刘晓琳组合预测物流需求量影响因素plsarima

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。

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佳木斯大学学报

《佳木斯大学学报》(CN:23-1434/T)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《佳木斯大学学报》发表文章主要包括机械工程、农业机械工程、材料科学与工程、电气工程、计算机科学与技术、土木工程、基础科学以及其它相关自然科学领域内容。

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