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第1章 研究的背景和意义1

1.1 研究的背景1

1.1.1 我国食品冷链物流的现状1

1.1.2 物流系统需求预测4

1.2 研究的目的和意义5

1.3 研究内容和创新之处6

1.3.1 研究内容6

1.3.2 创新点7

1.4 研究的思路及方法8

1.4.1 研究的思路8

1.4.2 研究方法8

1.5 研究的总体框架10

第2章 国内外研究现状11

2.1 国内外食品冷链物流的研究现状11

2.1.1 食品冷链物流概述11

2.1.2 食品冷链物流的运营管理18

2.1.3 食品冷链物流的技术创新23

2.1.4 湖北省食品冷链物流的发展24

2.2 国内外物流需求预测的研究现状27

2.2.1 物流需求的统计学意义27

2.2.2 物流需求预测的技术和方法30

第3章 预测原理及方法35

3.1 预测的基本原理35

3.1.1 惯性原理35

3.1.2 类推原理36

3.1.3 相关原理36

3.2 预测的原则37

3.3 预测的步骤38

3.4 预测的分类40

3.4.1 按照预测时间的长短跨度进行分类40

3.4.2 按预测的观察视角和研究层面进行分类41

3.4.3 按预测的方法进行分类42

3.5 食品冷链物流系统需求预测43

3.5.1 食品冷链物流系统需求预测的特点43

3.5.2 食品冷链物流系统需求预测的考虑因素44

第4章 常规预测方法及算例分析46

4.1 引言46

4.2 传统经典的定性预测法与方法分析47

4.2.1 市场调查法49

4.2.2 专家调查法51

4.2.3 类比法53

4.3 常规定性预测法的算例分析54

4.4 传统经典的定量预测法与方法分析54

4.4.1 回归预测法54

4.4.2 时间序列预测方法59

4.5 常规定量预测法的算例分析68

4.5.1 湖北省城乡食品冷链物流系统需求预测统计指标的确定68

4.5.2 基于指数平滑法的湖北省城乡食品冷链物流系统需求预测69

4.5.3 基于灰色预测法的湖北省城乡食品冷链物流系统需求预测74

第5章 基于优化神经网络的湖北省城乡食品冷链物流系统需求预测91

5.1 人工神经网络及算例分析91

5.1.1 人工神经网络概述91

5.1.2 人工神经网络的模型和结构97

5.1.3 基于多元回归和BP神经网络的湖北省城乡食品冷链物流系统需求预测106

5.1.4 基于时间序列和BP神经网络的湖北省城乡食品冷链物流系统需求预测120

5.2 基于AW-BP的预测方法及算例分析130

5.2.1 基于自适应权的BP神经网络预测优化算法（AW-BP）131

5.2.2 基于AW-BP的各种预测模型的算例分析133

5.3 基于AWNG-BP的预测方法及算例分析160

5.3.1 基于自适应权和小生境遗传算法的BP神经网络优化算法（AWNG-BP）161

5.3.2 基于AWNG-BP的各种预测模型的算例分析165

第6章 基于系统序参量的湖北省城乡食品冷链物流系统需求预测187

6.1 系统论基础187

6.1.1 系统和系统论187

6.1.2 系统构成189

6.1.3 动态系统理论192

6.1.4 系统的特征198

6.2 食品冷链物流的系统分析199

6.2.1 食品冷链物流系统199

6.2.2 食品冷链物流系统的状态参量和控制参量220

6.3 基于系统序参量的多元回归预测模型的算例分析223

6.4 基于系统序参量和AW-BP的非线性组合的预测模型的算例分析233

6.4.1 模型的结构设计235

6.4.2 数据的处理237

6.4.3 参数设定237

6.4.4 训练过程237

6.4.5 误差分析241

6.4.6 预测242

6.4.7 灵敏度分析244

6.5 基于系统序参量和AWNG-BP的非线性组合的预测模型的算例分析246

6.5.1 模型的结构设计246

6.5.2 数据的处理247

6.5.3 参数设定247

6.5.4 训练过程247

6.5.5 误差分析250

6.5.6 预测252

6.5.7 灵敏度分析253

第7章 分析与结论257

7.1 各种预测模型的性能比较与分析257

7.1.1 总体比较257

7.1.2 基于技术和方法的比较260

7.2 主要的研究成果及结论265

7.3 相关对策及建议267

参考文献270