1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着经济全球化和电子商务的迅速发展，物流行业经历了前所未有的变革和发展。
在这个过程中，物流管理面临着越来越多的挑战，例如如何准确预测物流需求、优化库存管理、提高运输效率以及降低成本等等。
而时间序列分析作为一门研究数据随时间变化规律的学科，为解决这些问题提供了强大的理论和方法支持，成为了物流管理领域的重要研究方向。
2. 本选题国内外研究状况综述
时间序列分析在物流管理中的应用研究已有一定的积累，近年来发展迅速，并在理论和实践上都取得了显著成果。
1. 国内研究现状
国内学者在时间序列分析应用于物流管理领域进行了一系列探索，主要集中在以下几个方面：
物流需求预测:国内学者利用时间序列分析方法对不同类型产品的物流需求进行了预测研究，例如，利用ARIMA模型对电商平台的商品销量进行预测，并取得了较好的预测精度。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:1.对时间序列分析的基本理论和常用方法进行系统阐述，包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等，为后续将时间序列分析应用于物流管理问题奠定理论基础。
2.探讨时间序列分析在物流需求预测中的应用。
分析不同时间序列预测方法的适用场景，并结合具体案例，展示如何利用时间序列分析方法对不同类型产品的物流需求进行预测。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解时间序列分析的理论基础、发展现状以及在物流管理领域的应用情况，为本研究提供理论依据和参考。
2.案例分析法：选取典型物流企业案例，收集相关数据，运用时间序列分析方法进行实证研究，分析时间序列分析方法在解决实际物流管理问题中的应用效果，并总结经验教训。
3.模型构建法：根据研究问题，选择合适的数学模型对物流管理问题进行描述和分析，例如，利用ARIMA模型进行物流需求预测，利用安全库存模型进行库存控制等。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.将最新的时间序列分析方法应用于物流管理领域，例如，将深度学习算法与时间序列分析方法相结合，提高物流需求预测的精度和效率。
2.结合具体案例，深入分析时间序列分析方法在解决实际物流管理问题中的应用效果，并总结经验教训，为其他企业提供参考。
3.构建基于时间序列分析的物流管理优化模型，为企业提供决策支持，帮助企业提高运营效率，降低成本，增强市场竞争力。
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. 陈荣. 基于时间序列的农产品冷链物流需求预测研究[D].昆明理工大学,2021.
2. 张栋,黄有锋.基于时间序列分析的电商物流需求预测[J].物流工程与管理,2022,44(06):80-84.
3. 王维佳. 基于ARIMA模型的跨境电商物流需求预测[D].上海交通大学,2020.
