回归预测物流需求matlab

回归预测在物流需求方面通常用于估计未来的货物运输量、库存水平或其他依赖于历史数据的趋势。在MATLAB（一种常用的数据分析和数值计算软件）中，可以使用多种回归模型来完成此任务，如线性回归、多元回归、岭回归或神经网络回归等。

1. **线性回归**：如果物流需求与一些因素（如时间、季节、经济指标等）成线性关系，可以使用`fitlm`函数建立线性模型。

data = readtable('logistics_data.csv'); % 读取数据
model = fitlm(data, 'Demand ~ Time + Seasonality'); % 建立模型
futureDemand = predict(model, futureData); % 预测未来需求

2. **多元回归**：如果考虑多个自变量的影响，可以使用`fitlm`处理多个输入变量。

model = fitlm(data, 'Demand ~ [Time, Seasonality, EconomicIndicators]'); 

3. **非线性回归**：如果需求与因素的关系不是简单的线性，可以尝试使用`fitnlm`或`fitrsvm`等函数，特别是对于非线性复杂的问题。

4. **时间序列分析**：对物流需求而言，时间序列数据可能会有趋势和周期性变化，可以使用`arima`或`forecast`包进行ARIMA模型或指数平滑等方法预测。

tsModel = arima(data.Demand);
[forecast, CI] = forecast(tsModel, numPeriods);

完成预测后，别忘了评估模型的性能，比如查看残差图，使用R方、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）等指标。