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基于灰色神经网络模型的煤炭物流需求预测研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着经济的发展和社会的进步，煤炭作为我国重要的能源资源，在国民经济和社会生活中具有重要的地位和作用。然而，随着煤炭需求的不断增加和供给的日益紧张，煤炭物流需求量难以满足市场需求，煤炭物流业面临着巨大的压力和挑战。因此，煤炭物流需求预测研究具有重要的现实意义和战略意义。
二、任务目的
本次煤炭物流需求预测研究的任务目的是，基于灰色神经网络模型，建立合理的预测模型，通过对煤炭需求的预测，为煤炭物流企业制定科学的物流策略提供参考，进一步提高煤炭物流行业的服务质量和管理水平，促进煤炭资源的合理利用和行业可持续发展。
三、任务内容
1.收集煤炭物流需求数据，包括历史数据和当前数据，并对数据进行预处理和分析。
2.建立灰色神经网络预测模型，选择合适的模型参数，采用预测误差最小化和模型拟合度最优化原则优化模型。
3.通过建立的灰色神经网络预测模型对煤炭物流需求进行预测，并分析预测结果的合理性和可行性。
4.根据预测结果，提出合理的煤炭物流策略和管理建议，促进煤炭物流企业可持续发展。
五、任务要求
1.收集数据的来源必须可靠，数据的质量必须经过严格的检验和分析。
2.研究人员要灵活运用灰色神经网络预测模型，建立准确可靠的预测模型。
3.研究人员要对预测结果进行充分的分析和解释，提出合理的煤炭物流策略和管理建议。
4.任务完成后要撰写一份完整的研究报告，报告要包括研究背景、任务目的、任务内容、研究方法、研究结果和结论等内容。
五、任务时间
本次煤炭物流需求预测研究的任务时间为半年，任务开始时间为2022年1月，结束时间为2022年6月。
六、经费预算
本次煤炭物流需求预测研究的经费预算为10万元，经费用于数据采集、实验设备和材料购买、研究人员工资等方面。
七、参考文献
1.Xue,Y.,Li,Z.,&Yu,D.(2016).CoalLogisticsDemandForecastingBasedonImprovedGrayNeuralNetworkModel.InternationalJournalofSmartHome,10(4),147-156.
2.Tian,H.,Wang,Z.,&Zhao,Y.(2017).CoalSupplyChainOptimizationBasedonGreenLogistics:ACaseStudyoftheYang–Ping–HuaRailway.Energies,10(2),214.
3.Lai,X.-you.,&He,Y.-l.(2019).PredictionofcoaldemandforsustainabledevelopmentintheconstructionindustryinChinabasedontheimprovedGM(1,1)greymodel.JournalofCleanerProduction,236,117508.
4.Chen,X.-l.,Li,Y.,&Wang,Y.-p.(2019).GreyForecastingforTransportDemandofCoalLogisticsinChina.IOPConferenceSeries:EarthandEnvironmentalScience,301,012066.
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