【摘 要】
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由于传统的基于GM(1,1)的物流总额预测方法需假设其他因素变化对物流总额无影响,给预测结果带来较大误差,本文采用GM(1,1)-MLP神经网络组合模型对我国未来物流总额进行预测。
【基金项目】
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国家自然科学基金(71373157).
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由于传统的基于GM(1,1)的物流总额预测方法需假设其他因素变化对物流总额无影响,给预测结果带来较大误差,本文采用GM(1,1)-MLP神经网络组合模型对我国未来物流总额进行预测。将组合模型与GM(1,1)的2012—2016年物流总额拟合结果进行比较,发现组合模型的预测平均误差仅为2.3%,远低于GM(1,1)的预测平均误差(25.2%),精准度大大提高,可以被有效应用于我国未来的物流总额预测。
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