摘要
随着电子商务的快速发展和消费者生活水平的提高，生鲜电商行业近年来呈现出蓬勃发展的态势。
然而，生鲜产品的易腐性、配送时效性等特点对物流系统提出了更高的要求，准确预测生鲜电商物流需求成为提高物流效率、降低运营成本的关键。
本文首先阐述了生鲜电商物流需求预测的重要意义，并分析了其特点和面临的挑战。
其次，对现有的生鲜电商物流需求预测方法进行了综述，包括传统的统计学方法、机器学习方法以及组合预测方法，并分析了各种方法的优缺点。
在此基础上，重点探讨了组合预测方法在生鲜电商物流需求预测中的应用，并对不同组合策略和模型进行了比较分析。
最后，对生鲜电商物流需求预测未来的研究方向进行了展望，以期为相关研究提供参考。
关键词：生鲜电商；物流需求预测；组合预测；机器学习；时间序列分析
#1.1生鲜电商
生鲜电商是指利用互联网平台，向消费者销售生鲜农产品的电子商务模式。
其特点是商品的特殊性，包括易腐烂、保鲜难度大、对物流时效性要求高等。
#1.2物流需求预测
物流需求预测是指对未来一段时间内所需物流服务的数量、种类、时间和地点等进行预测。
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