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基于GMBP神经网络组合预测模型的区域物流量预测研究的中期报告 引言： 随着社会经济的不断发展，物流已成为支撑现代经济发展的重要产业和基础设施。现代物流业的核心是物流运输，尤其是区域物流运输量的预测和管理是物流行业的关键问题之一。因此，对区域物流量的精确预测具有重要的实际应用价值。 目前，区域物流量预测的研究主要依赖于传统的统计学方法和机器学习算法。这些方法各有优缺点，在实践中应用较广。最近，GMBP（Group Method of Data Handling Based on Probability）神经网络组合模型已被引入到物流量预测中，其预测精度优于传统的方法。 本文的主要研究内容是基于GMBP神经网络组合模型，建立一种新的区域物流量预测模型，并进行实证研究，以检验其预测精度。 研究方法： 本研究采用以下方法： 1. 收集区域物流量数据并进行预处理（包括数据清洗、缺失值填充、离散化等）。 2. 建立GMBP神经网络组合模型，该模型是一种融合了BP神经网络、RBF神经网络和GRNN神经网络的组合预测模型。我们将该模型应用于区域物流量预测中，用历史数据训练模型，并用测试数据检验其预测精度。 3. 比较GMBP神经网络组合模型与其他传统方法在区域物流量预测中的表现，并分析其优缺点。 实证研究： 我们以某一区域为例进行实证研究。首先，我们收集该区域近几年的物流量数据，包括进口量、出口量、运输量等，共计500个样本。 然后，我们对数据进行预处理，包括去除异常值、缺失值填充、数据离散化等，以减少数据的噪声和提高数据质量。 接下来，我们建立GMBP神经网络组合预测模型，并用历史数据训练模型，获得最佳模型参数。在测试集上测试模型，最终的预测结果表明，GMBP神经网络组合模型具有较高的预测精度。 最后，我们将GMBP神经网络组合模型与传统的灰色模型、时间序列模型、决策树模型等进行比较，结果表明，GMBP神经网络组合模型在区域物流量预测中具有更高的预测精度和更好的鲁棒性。 结论： 本研究建立了一种基于GMBP神经网络组合模型的区域物流量预测模型，并在实证研究中验证了其预测精度。同时，比较结果表明，该模型具有更高的预测精度和更好的鲁棒性。这些结果对于区域物流行业的实际应用和发展具有重要的参考价值。