基于机器学习组合模型的江西省物流需求预测及发展对策研究

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物流业作为保障社会各项经济活动正常运转的基础性行业,是促进区域经济持续健康发展的新引擎。近年来,江西省以优越的区位条件积极参与“长江经济带”、“一带一路”、“国家物流枢纽”、“粤港澳大湾区”的建设,为江西省物流业的发展提供了新一轮的发展机遇。然而由于江西省物流业起步较晚,物流供给和物流需求依然存在不平衡问题。为了能够更好地推动江西省物流业发展,实现物流资源有效配置和需求供给平衡,本文将对江西省物流需求预测进行研究。首先,以区域物流需求预测的相关理论为基础,结合江西省区域物流发展状况,选择相关指标初步建立江西省物流需求预测指标体系,然后运用熵权-灰色关联分析法根据关联度大小对相关指标进行筛选,最终建立江西省物流需求预测指标体系。其次,选取支持向量机、极限学习机、随机森林构建了支持向量机回归模型、极限学习机模型、随机森林回归模型、Shapley值组合预测模型。再次,采用GM(1,1)对江西省物流需求相关指标进行预测,并将预测结果代入组合预测模型中对江西省未来5年的物流需求进行预测。最后,依据SWOT矩阵策略提出江西省物流业的发展对策和建议。取得了以下研究成果:(1)支持向量机回归模型的平均相对误差率为6.6%,极限学习机模型的平均相对误差率为11.61%,随机森林回归模型的平均相对误差率为3.08%;组合预测模型的平均相对误差率为3.78%(2)江西省未来5年的物流需求预测值依次为143771.57、137672.49、137042.21、137745.96、138567.12万吨,预测结果表明2020-2024年期间江西省物流业将保持较平稳的发展趋势。
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