国内外物流需求预测研究趋势可视化分析

借助Scopus和CNKI检索了物流需求预测的相关文献，通过文献可视化软件CiteSpace对国内外研究文献进行关键词共现、突现、时区图等图谱分析。结果表明：研究热点方面，国内研究多集中于中微观层面，从经典统计学模型、优化算法到神经网络预测模型及其改进等方面对具体行业的物流量进行预测，而国外则更关注智能网络模型等方法在宏观区域物流上的应用。研究前沿方面，国内近三年在智能优化算法与多元回归模型的组合研究较多，国外则更关注大数据发展下人工智能方法及其组合的应用，且对物流供应链中企业库存、备件的资源优化配置较为重视。最后对新的研究方向提出了展望。