基于物流需求的实时性和不确定性,提出融合时间序列自回归-滑动平均模型ARMA和BP神经网络,构建了物流需求预测ARMA-BP模型,提出预测货物运输的ARMA-BP结合预测算法。以唐山市近几年物流运输数据为研究对象,分别运用ARMA模型、BP模型和ARMA-BP模型对物流数据进行预测分析,结果表明,与传统预测模型相比,ARMA-BP模型预测精度更高,具有一定的实用价值。
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