【摘 要】
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在中国经济的迅猛发展下,居民的消费水平日益提高,越来越要求高效、快捷、方便的服务,而快递业在电子商务和数字新基建的背景下,满足了人们的这种消费需求,也越来越成为居民生活中不可或缺的服务性行业。对于监管云南省内所有快递公司的云南邮政管理局而言,科学合理的预测云南省快递业务量,是进行快递行业设施规划、投资决策、风险评估中的重要环节。因此,本论文旨在构建云南省快递业务量预测模型。按照乡级、县级、地级、省
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在中国经济的迅猛发展下,居民的消费水平日益提高,越来越要求高效、快捷、方便的服务,而快递业在电子商务和数字新基建的背景下,满足了人们的这种消费需求,也越来越成为居民生活中不可或缺的服务性行业。对于监管云南省内所有快递公司的云南邮政管理局而言,科学合理的预测云南省快递业务量,是进行快递行业设施规划、投资决策、风险评估中的重要环节。因此,本论文旨在构建云南省快递业务量预测模型。按照乡级、县级、地级、省级的结构框架,汇总得到了云南省邮政管理局的快递业务量,并通过数据分析选择使用Prophet模型、XGBoost模型、ProphetXGBoost组合模型来预测。在Prophet和XGBoost两个单一模型的构建上,通过调整参数构建了Prophet模型,并计算了该模型在测试集上的平均绝对误差为537.83;通过月份特征、滞后算子、一阶差分运算构建了XGBoost模型的特征,并计算了该模型在测试集上的平均绝对误差为206.75。结果表明,XGBoost模型比Prophet模型更优。由于单一模型的提升有一定的局限性,而模型融合方法可以产生比单一模型更低的平均绝对误差。因此,本论文在单一模型的基础上进行了Prophet模型和XGBoost模型的加权融合,加权融合后的平均绝对误差为201.53,均低于单个模型的平均绝对误差。因为昆明市快递业务量在云南各州市中占比最高,最具代表性,所以选择昆明市邮政管理局的快递业务量来验证Prophet-XGBoost模型的有效性。结果证明Prophet-XGBoost模型的泛化能力比单一模型更好。因此,在今后的发展规划中,云南邮政管理局可以应用Prophet-XGBoost模型进行快递业务量的准确估计,从而合理规划处理中心、配送人员、工单处理员等资源。
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