基于Adaboost回归算法的安徽省物流需求短期预测研究

【目的】物流需求预测有助于调整物流资源的分配，对促进物流业发展具有重要意义。【方法】选取安徽省1995—2022年与物流需求相关的指标数据为原始样本数据，用货运量来表征物流需求。通过XGBoost特征选择算法筛选出6个用于预测的指标。在此基础上，使用3种方法分别构建模型，并对这些模型进行对比分析。最终，选择精度最高的Adaboost回归算法来预测安徽省短期物流需求。【结果】2023—2026年，安徽省的物流需求预测值分别为402 942.428万t、369 877.222万t、380 884.375万t、382 319.5万t。【结论】未来四年，安徽省物流的货运量呈不稳定发展态势。根据安徽省的区位优势及疫情的全面开放，安徽省物流业表现出较大的发展潜力。