1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的蓬勃发展和人们生活水平的提高，生鲜电商行业近年来呈现出爆发式增长态势。
作为连接生鲜产品供应商和消费者的桥梁，生鲜电商物流在满足消费者对生鲜产品需求、促进生鲜电商行业发展方面起着至关重要的作用。
准确预测生鲜电商物流需求，对于电商平台优化物流资源配置、提高配送效率、降低运营成本、提升客户满意度具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
生鲜电商物流需求预测作为供应链管理和预测领域的重要研究方向，近年来受到学者们越来越多的关注，相关研究成果不断涌现。
1. 国内研究现状
国内学者在生鲜电商物流需求预测方面取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：
预测方法研究:部分学者将时间序列分析、回归分析等统计方法应用于生鲜电商物流需求预测，例如，利用ARIMA模型、灰色预测模型等进行需求预测。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将在分析生鲜电商物流需求特点和预测难点的基础上，研究构建基于组合预测的生鲜电商物流需求预测模型，并通过案例分析验证模型的有效性。
1. 主要内容
1.分析生鲜电商物流需求特点及预测难点:分析生鲜产品易腐烂、配送时效性要求高、冷链物流成本高等特点对物流需求预测带来的挑战，以及传统预测方法在预测精度、稳定性等方面的不足。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、案例分析法、定量分析法和模型构建法等相结合的研究方法。
1.文献研究法:通过查阅国内外相关文献，了解生鲜电商物流需求预测的研究现状、预测方法以及影响因素等，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.案例分析法:选取典型的生鲜电商平台作为研究对象，收集相关数据，分析其物流需求特点和预测难点，为模型构建提供依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对性构建组合预测模型:针对生鲜电商物流需求预测中存在的精度不足、稳定性差等问题，创新性地将组合预测方法引入到该领域，构建基于组合预测的生鲜电商物流需求预测模型，以期提高预测的准确性和可靠性。
2.考虑多种影响因素:在模型构建过程中，将综合考虑季节性、促销活动、天气因素等多种影响因素，以提高模型的预测精度和适用范围。
3.结合案例进行实证研究:选取实际的生鲜电商平台数据进行案例分析，验证模型的有效性和实用性，为生鲜电商企业提供决策参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈 冲,王 莹,王东梅.生鲜农产品冷链物流需求时空特征及驱动因素研究[J].物流技术,2021,40(10):15-21.
2.李 佳,郭 强,宋 斐.基于组合模型的生鲜电商物流需求预测[J].物流科技,2020,43(01):102-106.
3.李 想.基于K-means聚类和组合预测的生鲜电商物流配送路径优化研究[D].成都:西南交通大学,2021.
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