基于加权马尔科夫-ARIMA修正模型的区域物流需求预测

为准确预测区域物流需求，采用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型建立具有线性关系的时间序列，考虑时间外的非线性影响因素，基于加权马尔科夫模型修正残差状态，构建加权马尔科夫-ARIMA模型，以我国1990—2021年月度货运周转量为物流需求数据来源，验证加权马尔科夫-ARIMA模型的预测精度。结果表明：单一ARIMA模型和加权马尔科夫-ARIMA模型对12期货运周转量预测结果的平均绝对百分误差分别为3.15%、2.22%,后者的预测精度优于前者。