大数据驱动的物流需求预测模型构建与验证

王 珊
山东交通职业学院

摘要

随着物流行业数字化进程的加快，传统的需求预测方法已难以满足复杂多变的市场环境。大数据技术为预测模型提供了丰富的数据支撑与智能分析能力。本文围绕物流需求预测展开研究，构建了基于多源数据的预测体系，选取XGBoost与LSTM模型进行建模，并通过真实订单数据进行验证。结果表明，大数据驱动的模型在预测精度和稳定性方面优于传统方法，能有效应对促销、节假日等突发需求变化。研究为物流企业提升运营效率与智能决策能力提供了理论支持与实践路径。

关键词

大数据；物流需求预测；预测模型；特征工程；模型验证

参考

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