木材物流运输量GM（1,1）预测程序的设计

发布时间：2022-02-11 21:48

　　为了帮助基层林区政府更准确地预测木材运输量,研究了GM（1,1）模型的预测算法,发现其误差略大,离基准年份越远的预测值高于实际值的情况越严重。对其预测模型略做改进,将基准年份后移,降低了误差率。采用GM（1,1）和改进后GM（1,1）两种算法,分别对某县的木材物流量进行预测,和生产真实数据比较,改进后的GM（1,1）方法预测的最大相对误差为2.37%,精度有所提高。采用该模型计算量少,过程简单,精度高,可为县级基层林业局制作木材物流发展政策提供决策依据。 

【文章来源】：信息通信. 2017,(08)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
0 引言
1 GM (1, 1) 模型概述
2 模型改进
3 开发界面
4 实例分析
5 结论与讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于AT89C2051的木材供应链手持机的设计[J]. 林宇洪,林敏敏,胡连珍,邱荣祖.  中南林业科技大学学报. 2017(03)
[2]基于K-means聚类的木材运输行为的可视化监管[J]. 林宇洪,陈清耀,邱荣祖.  青海师范大学学报(自然科学版). 2016(01)
[3]复合型RFID动物耳标及追踪系统的设计[J]. 林宇洪,陈清耀,胡喜生,邱荣祖.  四川农业大学学报. 2015(04)
[4]基于绿色消费心理木制品供应链追溯卡的设计[J]. 颜桂梅,胡连珍,巫慧丽,邱荣祖.  林业经济问题. 2015(05)
[5]基于交通量特性分析的山地城市交通发展策略[J]. 蓝岚,伍炜.  重庆交通大学学报(社会科学版). 2015(01)
[6]轨道交通客流预测的扩展反馈四阶段法研究[J]. 肖颖,刘晓建.  都市快轨交通. 2014(05)
[7]基于四阶段法的兰州市雁滩商业圈交通需求预测[J]. 孟博翔.  交通科技与经济. 2014(02)
[8]木材供应链追溯RFIC卡的设计[J]. 林宇洪.  西北林学院学报. 2013(05)
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本文编号：3620999