在中國經(jīng)濟的迅猛發(fā)展下,居民的消費水平日益提高,越來越要求高效、快捷、方便的服務(wù),而快遞業(yè)在電子商務(wù)和數(shù)字新基建的背景下,滿足了人們的這種消費需求,也越來越成為居民生活中不可或缺的服務(wù)性行業(yè)。對于監(jiān)管云南省內(nèi)所有快遞公司的云南郵政管理局而言,科學(xué)合理的預(yù)測云南省快遞業(yè)務(wù)量,是進行快遞行業(yè)設(shè)施規(guī)劃、投資決策、風險評估中的重要環(huán)節(jié)。因此,本論文旨在構(gòu)建云南省快遞業(yè)務(wù)量預(yù)測模型。按照鄉(xiāng)級、縣級、地級、省級的結(jié)構(gòu)框架,匯總得到了云南省郵政管理局的快遞業(yè)務(wù)量,并通過數(shù)據(jù)分析選擇使用Prophet模型、XGBoost模型、ProphetXGBoost組合模型來預(yù)測。在Prophet和XGBoost兩個單一模型的構(gòu)建上,通過調(diào)整參數(shù)構(gòu)建了Prophet模型,并計算了該模型在測試集上的平均絕對誤差為537.83;通過月份特征、滯后算子、一階差分運算構(gòu)建了XGBoost模型的特征,并計算了該模型在測試集上的平均絕對誤差為206.75。結(jié)果表明,XGBoost模型比Prophet模型更優(yōu)。由于單一模型的提升有一定的局限性,而模型融合方法可以產(chǎn)生比單一模型更低的平均絕對誤差。因此,本論文在單一模型的基礎(chǔ)上進...

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究動態(tài)
        1.2.1 基于統(tǒng)計學(xué)的國內(nèi)外研究動態(tài)
        1.2.2 基于灰色系統(tǒng)的國內(nèi)外研究動態(tài)
        1.2.3 基于機器學(xué)習(xí)的國內(nèi)外研究動態(tài)
        1.2.4 文獻評述
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)及技術(shù)路線
第二章 快遞業(yè)務(wù)量預(yù)測相關(guān)理論
    2.1 時間序列的相關(guān)理論
        2.1.1 時間序列預(yù)測的概念
        2.1.2 時間序列數(shù)據(jù)的分解
        2.1.3 時間序列成分的確定
    2.2 Prophet算法的理論
        2.2.1 Prophet算法的介紹
        2.2.2 Prophet算法的原理
    2.3 XGBoost模型的理論
        2.3.1 集成算法
        2.3.2 梯度提升決策樹
        2.3.3 XGBoost原理
    2.4 性能度量
    2.5 本章小結(jié)
第三章 建模準備
    3.1 實驗環(huán)境及編程語言
        3.1.1 實驗環(huán)境
        3.1.2 編程語言
    3.2 云南省郵政管理局概況
        3.2.1 結(jié)構(gòu)框架
        3.2.2 快遞行業(yè)發(fā)展狀況
    3.3 數(shù)據(jù)來源及相關(guān)分析
        3.3.1 數(shù)據(jù)說明及統(tǒng)計分析
        3.3.2 組成成分分析
    3.4 選擇算法的依據(jù)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 單一模型的構(gòu)建
    4.1 Prophet模型的構(gòu)建
        4.1.1 數(shù)據(jù)類型的修改
        4.1.2 參數(shù)說明
        4.1.3 參數(shù)調(diào)整及預(yù)測
        4.1.4 實驗結(jié)果分析
    4.2 XGBoost模型的構(gòu)建
        4.2.1 時間序列數(shù)據(jù)重組為監(jiān)督學(xué)習(xí)
        4.2.2 根據(jù)月份特征進行預(yù)測
        4.2.3 引入滯后算子進行預(yù)測
        4.2.4 加入差分進行預(yù)測
        4.2.5 實驗結(jié)果分析
    4.3 單一模型的實驗結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 Prophet-XGBoost模型的構(gòu)建
    5.1 模型融合的概念
    5.2 選擇模型融合的依據(jù)
        5.2.1 理論依據(jù)
        5.2.2 現(xiàn)實依據(jù)
    5.3 融合模型的構(gòu)建及結(jié)果分析
    5.4 模型效果驗證
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄 A 攻讀碩士學(xué)位期間成果
附錄 B 關(guān)鍵代碼



本文編號：3784308