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Regional logistics demand forecasting: a BP neural network approach

需求预测 人工神经网络 计算智能 运筹学 供求关系 计算机科学 业务 分布(数学) 营销 人工智能 经济 工程类 数学 数学分析 微观经济学
作者
Lijuan Huang,Guojie Xie,Wende Zhao,Yan Gu,Yi Jing Huang
出处
期刊:Complex & Intelligent Systems 卷期号:9 (3): 2297-2312 被引量:33
标识
DOI:10.1007/s40747-021-00297-x
摘要

Abstract With the rapid development of e-commerce, the backlog of distribution orders, insufficient logistics capacity and other issues are becoming more and more serious. It is very significant for e-commerce platforms and logistics enterprises to clarify the demand of logistics. To meet this need, a forecasting indicator system of Guangdong logistics demand was constructed from the perspective of e-commerce. The GM (1, 1) model and Back Propagation (BP) neural network model were used to simulate and forecast the logistics demand of Guangdong province from 2000 to 2019. The results show that the Guangdong logistics demand forecasting indicator system has good applicability. Compared with the GM (1, 1) model, the BP neural network model has smaller prediction error and more stable prediction results. Based on the results of the study, it is the recommendation of the authors that e-commerce platforms and logistics enterprises should pay attention to the prediction of regional logistics demand, choose scientific forecasting methods, and encourage the implementation of new distribution modes.
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