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云南省快递业务量DGM(2,1)预测模型 被引量:6

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摘要 文章首先分析云南快递行业发展现状,总结云南快递业发展现状的特点。其次,根据快递业务量数据序列特点,为提高计算精度,运用DGM(2,1)预测模型,利用2012-2016年间各个季度的云南快递业务量数据,对未来5年间各季度的快递业务量进行预测和分析。最后,对DGM(2,1)模型预测结果与GM(1,1)模型计算结果进行对比分析。
作者 李正娇
出处 《商场现代化》 2017年第5期99-101,共3页
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参考文献5

二级参考文献37

  • 1方威,肖衡,任湘郴.基于线性回归模型的物流需求预测分析[J].生产力研究,2009(12):94-95. 被引量:32
  • 2贾星辰,王铁宁,裴帅.基于BP神经网络的物流需求量预测模型研究[J].物流科技,2006,29(4):3-5. 被引量:17
  • 3DISMUKES J P, MILLER L K, BERS J A. The industrial life cycle of wind energy electrical power generation: ARI methodology modeling of life cycle dynamics [J ]. Technological Forecasting and Social Change,2009, 76( 1 ) : 178-191.
  • 4Global Wind Energy CounciLGlobal Wind Energy Outlook [EB/OL]. [ 2010-05-23 ]. http ://www.gwec.net/index.php?id=92.
  • 5DELARUE E D, LUICKX P J, D'HAESELEER W D. The actual effect of wind power on overall electricity generation costs and CO2 emissions[J]. Energy Conversion and Management,2009, 50(6): 1450-1456.
  • 6ZHAO Z Y, Hu J, ZUO J. Performance of wind power industry development in China: a diamond model study [J]. Renewable Energy,2009, 34(12): 2883-2891.
  • 7HAN J, MOL A P J, LU Y, et al. Onshore wind power devdopment in China: Challenges behind a successful story[J]. Energy Policy, 2009, 37(8 ) : 2941-2951.
  • 8Changliang X, Zhanfeng S. Wind energy in China: Current scenario and future perspectives [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2009, 13 (8) : 1966-1974.
  • 9黄茂:历史与现实的呼应:21世纪海上丝绸之路的复兴[M].北京:经济科学出版社,2015.
  • 10Younkyoo Kim, Fabio Indeo. The new great game in Central Asia post 2014 : The US "New Silk Road" strategy and Sino - Russian rivalry [ J ]. Communist and Post - Communist Studies,2013,46 (02) :275 - 286.

共引文献33

同被引文献47

引证文献6

二级引证文献25

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