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| 內容簡介： |
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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。
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| 目錄：
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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
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