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基于深度学习模型的贵州省物流需求预测

【摘要】:文中基于ANN和LSTM深度学习模型,将货物运输量看作物流需求的替代变量,选取了与物流需求有关的10个指标,对1990-2019年的贵州省物流运输量的时间序列进行预测,并与传统时间序列的预测模型ARIMA进行对比,结果发现深度学习预测模型的平均百分比预测误差均小于传统的时间序列自回归模型。最后给出贵州省物流发展的政策建议。
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