【摘 要】
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快递业务量的精准预测,对优化企业生产计划和资源配置至关重要。为实现对日均快递量快速、准确地预测,文章提出一种基于GRU深度学习算法的快递业务量预测模型。为验证其性能,利用511天的数据进行测试,并与ARIMA、LSTM等经典算法进行对比试验,同时讨论了该模型在平常日、节假日和电商节的有效性。结果表明,该算法的RMSE为23976.47,R-Squared为0.92,预测准确率为97.50%,性能均优于对比算法。
【基金项目】
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陕西省软科学研究计划重点项目(2018KRZ020)。
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快递业务量的精准预测,对优化企业生产计划和资源配置至关重要。为实现对日均快递量快速、准确地预测,文章提出一种基于GRU深度学习算法的快递业务量预测模型。为验证其性能,利用511天的数据进行测试,并与ARIMA、LSTM等经典算法进行对比试验,同时讨论了该模型在平常日、节假日和电商节的有效性。结果表明,该算法的RMSE为23976.47,R-Squared为0.92,预测准确率为97.50%,性能均优于对比算法。
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我叫黄昕,现为武汉建工(集团)有限公司副总工程师、项目经理.rn在一线耕耘三十余年,我先后主持过十余个大型项目,从大型公共场馆到重型机械厂房,无一不是武汉建筑业内影响深