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优组合预测模型在换算周转量预测中的应用研究的开题报告

开题报告

一、选题背景和意义

随着电子商务的快速发展，物流行业作为其中重要的一环，也得到了迅速的发展和普及。同时，物流企业在快速增长的同时，也面临着巨大的竞争压力。在实际的物流业务中，预测周转量是一个非常重要的问题。周转量预测可以帮助物流企业做到合理的物流规划和资源调配，在保证物流质量的同时降低成本，提高效率。

为了解决物流企业中的周转量预测问题，本文选择了优组合预测模型，并将其应用于换算周转量预测中，以期能够提高预测准确率，为物流企业做出合理的物流规划和资源调配提供依据。

二、研究内容和主要技术路线

本文的研究内容主要包括：选择适合的优组合预测模型，应用该模型进行换算周转量预测，并对预测结果进行分析和评估。

优组合预测模型是一种基于时间序列分析的预测模型，被广泛应用于各行各业的预测问题中。在本文中，我们将首先对优组合预测模型的基本原理和算法进行研究和分析，然后选择适合的优组合预测模型进行换算周转量预测，并对预测结果进行分析和评估。

技术路线：

1.了解优组合预测模型的基本原理和算法；

2.收集周转量预测的样本数据，并进行数据处理；

3.基于样本数据，选择适合的优组合预测模型进行换算周转量预测；

4.对预测结果进行分析和评估，探讨模型在预测中存在的问题和解决方案。

三、预期研究成果

预计本文将达到以下研究成果：

1.对优组合预测模型的基本原理和算法有深入的了解；

2.对换算周转量预测的样本数据进行处理和分析，并得出预测结果；

3.对预测结果进行分析和评估，找出模型在预测中存在的问题和解决方案；

4.提出一种基于优组合预测模型的换算周转量预测方法，提高预测准确率。

四、可行性和必要性分析

通过对物流企业中的周转量预测问题进行研究和探讨，本文将提出一种基于优组合预测模型的换算周转量预测方法，从而提高了企业的物流规划和资源调配的准确度和效率。该研究方法具有一定的可行性和必要性。

五、研究计划安排

时间节点|研究内容

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2022年6月-2022年8月|收集样本数据，了解优组合预测模型

2022年8月-2022年10月|进行数据预处理，选择适合的预测模型，完成预测并进行数据分析和评价

2022年10月-2022年11月|提出基于优组合预测模型的换算周转量预测方法并进行实验验证

2022年11月-2022年12月|完善论文和答辩准备

六、参考文献

[1]王鹿威.经济与管理预测学[M].上海:上海财经大学出版社,2007.

[2]黄志红,张峰.基于Grey-FNN集成模型的宏观经济预测研究[J].中国工程科学,2014,16(11):5-10.

[3]Durango-CohenPL,PassinoKM.Time-seriesforecastingusingdecompositionandLSTMneuralnetworks[J].JournalofProcessControl,2019,78:50-57.