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基于ARIMA模型的物流网络中心货物量预测研究

Abstract

随着电商物流行业的兴起,物流网络中心的货物量预测对其发展至关重要。为了研究电商物流网络中心的未来货物量预测问题,建立AIRMA(p,d,q)货物量预测模型。以收集到的某物流网络中心的57个分拣中心,在2023年8月1日—2023年11月30日的货量,以及这57个分拣中心2023年11月1日—2023年11月30日23点的货量,建立ARIMA货物量预测模型,确定模型参数p、d、q的分别取值后,对序列数据进行白噪声检验,得到了未来30天每天及每小时的货物量,并应用ARIMA(p,d,q)模型得到了其他56个分拣中心的预测结果。结果表明:基于上述建立的ARIMA(p,d,q)模型,发现对于分拣节点的货物量的预测较为适用。

Keywords:
Autoregressive integrated moving average Mathematics Statistics Time series

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