基于GRU深度学习算法的日均快递业务量预测模型

张明敏,薛蓉娜, 赵会娟, 南玉婷

Statistics and Decision（2021）

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摘要

快递业务量的精准预测,对优化企业生产计划和资源配置至关重要.为实现对日均快递量快速、准确地预测,文章提出一种基于GRU深度学习算法的快递业务量预测模型.为验证其性能,利用511天的数据进行测试,并与ARIMA、LSTM等经典算法进行对比试验,同时讨论了该模型在平常日、节假日和电商节的有效性.结果表明,该算法的RMSE为23976.47,R-Squared为0.92,预测准确率为97.50％,性能均优于对比算法.

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