基于季节性时间序列的物流需求综合预测模型开题报告

2020-04-11 17:50:25

1. 研究目的与意义（文献综述）

1）研究目的

物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的判断、技术方法和预测模型以及合适的科学方法，对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。

通过合理预测，物流企业可以有效利用各种资源来降低成本，在满足顾客需求的前提下获得最大利润。

而对于市场波动较大的季节性产品如空调来说，物流需求预测就更为重要。

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2. 研究的基本内容与方案

本文将主要以企业季节性商品空调的物流需求为研究对象，结合案例从实证分析的角度，重点从以下五个方面进行分析和探讨：

（1）季节性需求及其构成的时间序列的特点分析；

（2）常用的季节性时间序列预测方法和模型进行比较；

（3）构建组合预测模型；

（4）对季节性产品物流需求进行月度及年度预测；

（5）对比单一预测与组合预测的预测精度。

本文拟采用的技术方案及措施：

（1）分析季节性需求及构成的时间序列的特点，对常用的需求预测方法进行简要概述，重点放在季节性时间序列预测方法；

（2）收集整理对企业季节性商品的物流需求数据，建立适用的季节性时间序列的单一预测模型，在此基础上再构建组合预测模型；

（3）通过matlab软件求解，得出单一预测模型以及组合预测模型的预测值；

（4）数值分析，将单一预测方法得出的预测值与组合预测方法预测值进行对比分析，比较单一与组合模型的预测精度；

（5）对全文的总结及进一步的研究方向。

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3. 研究计划与安排

周次	目标任务
1-3	接受任务书；查阅文献资料，完成开题报告；
4-5	查阅文献，完成专业外文文献翻译；
6	论文构思，确定论文提纲；
7-11	进一步完善具体研究内容，完成毕业论文初稿；
12-14	修改、完善毕业论文；
15-16	论文提交评阅；准备答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 赵钰坤,蔡臻,窦万峰. 基于季节性时间序列模型的公共自行车使用量预测研究[j].产业与科技论坛,2016 ,15(07):49-51.

[2] 王腾龙.季节性多元回归模型与时间序列分解模型在内陆用箱需求预测中的应用比较[j].集装箱化,2016,27(08):1-4.

[3] 郑淦文.季节性时间序列预测方法选择[j].齐齐哈尔大学学报,2010,26(6):90-94

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