摘要
物流需求预测是物流管理中的重要环节，准确的预测可以有效降低库存成本、提高配送效率。
随机时间序列模型作为一种经典的预测方法，在处理具有随机性和波动性的物流需求数据方面展现出独特的优势。
本文首先介绍了物流需求预测的相关概念，包括其定义、特征、意义以及常用的预测方法。
然后，重点阐述了随机时间序列模型，包括AR、MA、ARMA、ARIMA等模型的原理、特点和适用场景。
在此基础上，对国内外学者利用随机时间序列模型进行物流需求预测的应用研究进行了综述，分析了不同模型在实际应用中的优缺点以及改进方向。
最后，总结了随机时间序列模型在物流需求预测中的应用现状和未来发展趋势。
关键词：物流需求预测；随机时间序列模型；ARIMA模型；预测方法；文献综述
#1.1物流需求预测概述物流需求预测是指利用历史数据和相关信息，对未来一段时间内物流服务的需求量进行估计和判断。
准确的物流需求预测是企业进行物流规划、优化资源配置、降低运营成本、提高服务质量的关键。
物流需求具有以下特点：随机性:物流需求受到多种不确定因素的影响，如市场波动、客户行为、季节变化等，呈现出明显的随机波动特征。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
