席元凯

内容摘要：本文利用2008-2013年闽赣粤三省货运量，通过灰色预测模型中的GM（1，1）预测模型对闽赣粤三省2014-2016年货运量进行预测，经过后验差比值和小误差概率检验，得出模型预测精度为优。同时，利用Markov模型对灰色模型予以改进，构建新的GM-Markov模型，对三省2014-2016年货运量进行预测，并将前后模型预测结果与实际值对比，指出GM-Markov模型比单纯的GM（1，1）预测模型预测更为精确。最后，以GM-Markov模型对闽赣粤三省2017-2021年物流需求量进行预测，得出未来这些地区物流需求总量呈现缓慢增长态势，并指出閩赣粤三省物流业的发展应重点做好产业结构调整，做好基础设施的建设和人才的引进培养等。

关键词：货运量 GM-Markov模型 物流需求量

相关文献综述

国外学者很早就开始运用各种方法对物流需求进行预测。早在20世纪70年代末，美国学者Bill就Minnesota州的最大城市Minneapolis与该州州府Saint Paul之间的水上货运量进行预测；20世纪80年代初，学者Wilson对Saint Lawrence的粮食运输进行预测；2006年，学者A·Andreoni和M·N Postorino构建基于时间序列的单因素和多因素ARIMA模型，估计卡拉布里亚地区机场（意大利南部）的航空运输需求水平。2010年，学者Kazemi等人提出了一种利用社会和经济方面的指标，如GDP、人口、车辆总数等进行能源运输年度需求量的神经网络预测算法。最后以伊朗1968-2007年的实际数据进行实证分析，论证了该模型预测与传统的回归预测模型相比较显示出其优越性。此外，还对伊朗2008-2020年的能源运输能源需求进行预测。

近年来，国内许多学者也开展了对物流需求量的预测。……