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快递揽件需求的时空预测方法研究

引言

时空模式识别是通过分析快递需求在时间和空间维度上的分布规律，揭示其内在变化规律的一种方法。该方法结合时间序列分析、空间分析以及大数据挖掘技术，从多维度分析快递需求的动态变化趋势，以便为资源调度、运输优化等决策提供依据。时空模式识别不仅能揭示需求的变化趋势，还能帮助企业识别潜在的高峰需求时间段和区域，从而优化服务策略。

建立有效的预测模型是时空特征分析的重要环节。常见的时空预测模型包括自回归综合滑动平均模型（ARIMA）、支持向量机（SVM）、神经网络模型等。这些模型通过对历史数据的学习，能够精准地预测未来一