基于改进IOWA算子的城市物流需求预测

张云川; 刘鑫源; 马云峰

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基于改进IOWA算子的城市物流需求预测

首发时间：2020-08-26

张云川 ^{1
2}
张云川（1972-），男，四川武胜人，教授，硕士生导师，研究方向：现代服务管理、项目管理
刘鑫源 ¹ 马云峰 ^{1
2}

1、武汉科技大学恒大管理学院
2、武汉科技大学服务科学与工程研究中心

摘要：为了进一步提高城市物流需求量相关预测模型的适应性和泛化能力，本文分别采用了BP神经网络、支持向量机、多元非线性回归构建单项预测模型，通过Shapley和MEM分别构建组合预测模型，并在此基础上结合改进的IOWA算子，得到混合预测模型。以泉州市次年货运量的预测为实例，对混合预测模型与其他预测模型进行对比，结果表明该混合预测模型预测精准度更高，相较于两个组合预测模型分别提升1.18%、0.47%。

关键词：物流工程混合预测模型改进IOWA算子次年货运量预测最大熵 Shapley值

For information in English, please click here

Urban logistics demand forecast based on improved IOWA operator

ZHANG Yunchuan ^{1
2}
张云川（1972-），男，四川武胜人，教授，硕士生导师，研究方向：现代服务管理、项目管理
LIU Xinyuan ¹ MA Yunfeng ^{1
2}

1、Hengda School of Management, Wuhan University of Science and Technology
2、 Service Science and Engineering Research Center, Wuhan University of Science and Technology

Abstract：In order to further provide the generalization ability of the freight volume-related forecasting model, this article uses BP neural network, support vector machine, and multiple nonlinear regression to construct a single-item forecasting model, and builds a combined forecasting model through Shapley and MEM, and combines on this basis. The improved IOWA operator results in a hybrid prediction model. Taking the prediction of the next year's freight volume in Quanzhou as an example, the hybrid prediction model is compared with other prediction models. The results show that the hybrid prediction model has higher prediction accuracy, which is 1.18% and 0.47% higher than the two combined prediction models.

Keywords： Logistics Engineering Mixed Forecast Model Improved IOWA Operator Forecast of Freight Volume in Next Year Maximum Entropy Shapley Value

基金：

1. 教育部人文社会科学规划基金（19YJA630054）

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张云川，刘鑫源，马云峰. 基于改进IOWA算子的城市物流需求预测[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2020-08-26]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202008-45.

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论文编号	202008-45
论文题目	基于改进IOWA算子的城市物流需求预测
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