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简介
本书综合利用定性分析与定量计算相结合的方法，建立了熵值法组合预测的核心概念和模型；创新性地将组合预测和神经网络方法相融合，较系统地形成了基于神经网络的非线性组合预测的理论框架，为解决非线性的经济系统的预测问题提供了新思路。针对组合预测方法，较完备地分析、整理和改进了解决区域物流需求预测的各种理论和方法，建立了组合预测有效度的概念，并在定性分析选择单项预测模型的基础上，进行了重要的改进与创新：构建了定量计算选择单项模型的方法，最终形成了基于组合预测二阶有效度的单项模型筛选的新方法。数据的分析与处理对于预测工作是非常重要的一个环节，本书将控制论的观点应用于数据的分析与处理，提出了改进的回归数据、改进的指数平滑数据、改进的灰色预测数据，有效减小了由于误差累计扩大效应而产生的数据偏差，使预测结果更准确，更贴近于实际发展规律。
目录
1导论
1．1区域物流概述
1．2区域物流需求预测的常用模型
2区域物流需求预测指标的选择
2．1 区域物流需求预测指标的选择
2．2两类区域物流需求预测方法
3基于组合预测有效度的单项模型筛选
3．1组合预测基本内容
3．2组合预测的有效度
4区域物流需求组合预测模型结构设计
4．1组合预测方法研究
4．2基于神经网络的非线性组合预测
5区域物流需求组合预测的设计实现
5．1单项模型选择方法
5．2基于信息熵组合预测权值的确定
5．3基于神经网络的非线性组合预测结果
6区域物流需求预测的实证研究
6．1广州市南沙区经济基本情况
6．2南沙区物流需求预测
6．3南沙区物流规划建议
7结论
参考文献
1．1区域物流概述
1．2区域物流需求预测的常用模型
2区域物流需求预测指标的选择
2．1 区域物流需求预测指标的选择
2．2两类区域物流需求预测方法
3基于组合预测有效度的单项模型筛选
3．1组合预测基本内容
3．2组合预测的有效度
4区域物流需求组合预测模型结构设计
4．1组合预测方法研究
4．2基于神经网络的非线性组合预测
5区域物流需求组合预测的设计实现
5．1单项模型选择方法
5．2基于信息熵组合预测权值的确定
5．3基于神经网络的非线性组合预测结果
6区域物流需求预测的实证研究
6．1广州市南沙区经济基本情况
6．2南沙区物流需求预测
6．3南沙区物流规划建议
7结论
参考文献
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