基于TOPSIS准则和SARIMA模型的江苏省快递业务量短期预测
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Short-term Forecast of Express Business in Jiangsu Province Based on TOPSIS Criteria and SARIMA Model
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    摘要:

    物流产业与诸多产业都有非常密切的联系,在推动GDP增长和提高社会经济发展方面具有不可忽视的作用。利用过去的快递业务量预测未来值,有利于反映物流产业的发展趋势。基于江苏省2013年5月至2021年4月的快递业务量数据,选用简单季节ARIMA(差分自回归移动平均)模型和乘积季节ARIMA模型以及基于TOPSIS(逼近理想解排序)准则的两种ARIMA组合模型进行拟合,并预测2021年5月至2022年2月的快递业务量数据。发现3种模型预测的平均相对误差均较小,且组合预测模型的预测效果优于其他两种季节ARIMA模型。

    Abstract:

    Logistics industry is closely related to many industries, and it plays an important role in promoting GDP growth and improving social and economic development. Using the past express business volume to forecast the future value is helpful to reflect the development trend of logistics industry. Based on the express business volume data of Jiangsu province from May 2013 to April 2021, a simple seasonal ARIMA(autoregressive integrated moving average)model and a multiplicative seasonal ARIMA model as well as two combined ARIMA models based on TOPSIS (technique for order preference by similarity to ideal solution)criterion are selected to fit and forecast the express business volume data from May 2021 to February 2022. The average relative errors of the three models' forecasts are found to be smaller, and the combined forecasting model outperform the other two seasonal ARIMA models.

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引用本文

周翔宇,李思.基于TOPSIS准则和SARIMA模型的江苏省快递业务量短期预测[J].科技与产业,2023,23(17):136-142

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