典型文献
基于BP神经网络的港口物流需求预测研究
文献摘要：
为构建港口物流需求预测指标体系,将经济发展规模、产业结构、进出口贸易情况、社会消费状况等腹地经济指标作为输入指标,将港口货物吞吐量和集装箱吞吐量等港口物流需求指标作为输出指标,应用Pearson相关分析法对输入和输出指标的相关性进行分析,得出所有指标的相关性均大于0.83,P值均小于0.01,表明上述指标之间存在强相关性和高显著性.在此基础上,建立由上述指标组成的物流需求BP神经网络预测模型.最后以泉州港为例,采用BP神经网络模型预测泉州港的港口物流需求,并与多元线性回归预测模型预测的结果进行比较,结果表明BP神经网络预测模型的精准性和稳定性更高.
文献关键词：
港口物流;物流需求预测;预测指标体系;泉州港
中图分类号：
作者姓名：
陈雄寅
作者机构：
黎明职业大学,福建 泉州 362000;浙江师范大学,浙江 金华 321004
文献出处：
引用格式：
[1]陈雄寅-.基于BP神经网络的港口物流需求预测研究)[J].物流工程与管理,2022(12):11-14,20
A类：
B类：
港口物流,物流需求预测,预测研究,预测指标体系,发展规模,进出口贸易,腹地经济,经济指标,港口货物吞吐量,集装箱吞吐量,相关分析法,强相关性,高显,神经网络预测模型,泉州港,多元线性回归预测,回归预测模型,精准性
AB值：
0.24019
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