基于季节性时间序列的物流需求综合预测模型文献综述

物流需求预测是物流管理中的重要环节，准确预测物流需求对优化资源配置、降低运营成本、提高服务质量至关重要。

季节性是影响物流需求的重要因素之一，针对物流需求的季节性波动，构建基于季节性时间序列的综合预测模型具有重要意义。

本文首先阐述了物流需求预测和时间序列的相关概念，并介绍了季节性时间序列的特点；其次，回顾了国内外物流需求预测的研究现状，从传统时间序列模型、机器学习模型和组合模型等方面进行了综述；然后，详细介绍了几种常用的基于季节性时间序列的物流需求预测模型，包括自回归移动平均模型(ARMA)、差分自回归移动平均模型(ARIMA)、季节性自回归移动平均模型(SARIMA)以及结合分解方法和机器学习的组合模型等，并分析了各种模型的优缺点；最后，对基于季节性时间序列的物流需求预测模型的未来研究方向进行了展望。

关键词：物流需求预测；季节性时间序列；综合预测模型；时间序列分解；机器学习

1.1物流需求预测物流需求预测是指在分析影响物流需求各种因素的基础上，对未来一定时期内物流需求的数量、结构和趋势做出科学的估计和判断。

准确的物流需求预测可以帮助企业更好地制定生产计划、合理配置资源、优化库存管理，从而提高企业的市场竞争力和经济效益。

1.2时间序列时间序列是指按时间顺序排列的一组数据，这些数据通常具有时间依赖性，即前后数据之间存在一定的关联性。

时间序列分析就是利用统计学和数学方法，从时间序列数据中提取有价值的信息，揭示数据变化规律，并预测未来趋势。

1.3季节性时间序列季节性时间序列是指在一定时间周期内呈现出规律性波动的時間序列，这种波动通常与季节、月份、星期或日期等因素相关。

例如，夏季的冷饮销量通常高于其他季节，这就是一种典型的季节性波动。