【摘 要】
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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
【机 构】
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安徽大学商学院; 安徽大学社会与政治学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71501002,71371011,71301001);教育部人文社会科学研究青年基金(13YJC630092);安徽省自然科学基金(1508085QG149,1608085QF133);安徽省社科规划项目(AHSKQ2014D13,AHSKQ2016D13);安徽大学国家级大学生创新训练计划项目(201610357093)
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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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