物流预测方法研究报告
物流需求预测
第二节 定性预测方法
四、德尔菲预测法 （一）德尔菲预测法概述
德尔菲预测法又叫专家意见判断法或专家调 查法，是采用匿名的方式，用表格或问卷的方法 背对背地征求专家各自的预测意见，将得到的结 果进行汇总整理，再随表格或问卷发给专家，进 一步征求意见。这样经过几轮意见反馈，使专家 的意见趋于集中和一致。对最后一轮预测意见进 行整理分析，就得到预测结果。
第三节 定量预测方法
定量需求预测方法分为两大类：
（1）回归预测法。如果数据与时间的关系可以用 一个解析函数来近似描述，而数据之间的关系可 以用一种数学模型来近似描述，基于这种条件建 立的预测方法称为回归预测法。即根据事物之间 的因果关系来预测事物的发展和变化。
（2）时间序列预测法。它是根据市场需求的历史 统计数据，预测需求的未来发展和变化。
第三节 定量预测方法
六、多项式及指数曲线模型 时间序列是指一组按时间位序排列的数据。
第一节 物流需求预测概述
一、物流需求预测的意义
预测，是指对时间上比现在更远的未来的事物 和情况进行推测和估计。
需求预测是指估计未来特定时间内，整个产品 或特定产品的需求数量与需求金额。
物流需求预测就是根据物流市场过去和现在的需求 状况以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利 用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的 科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋 势进行预测。
权数，通过加权平均求得集体的预测意见，
F=ΣWiFi
（i=1，2，…，n）
第二节 定性预测方法
二、经营人员意见预测法
第二节 定性预测方法
二、经营人员意见预测法 特点是：
（1）比较简单明了，容易进行；
（2）适应范围广，无论是大型还是中、小型企业， 是经营工业品还是经营消费品都可以应用； （3）对商品需求量、需求额和花色、品种、规格 都可以进行预测，能比较切合实际地反映当地需 求；
城区货运流量需求预测方法研究——以重庆市中心城区货运为例
城区货运流量需求预测方法研究——以重庆市中心城区货运为例摘要：通过分析重庆中心城区货运车辆出行特征，掌握中心城区货物的移动规律、货运出行的主要通道和货运车辆与客运车辆的关系，以物流枢纽、产业园以及专业市场为主要货运流量发生源，研究其货运流量生成方法，得到的货运流量情况可以为中心城区货运物流评估提供定量依据。
关键词：货运交通；物流枢纽；产业园；专业市场1 引言城市的货运交通发生吸引源主要来自物流枢纽、产业园以及专业市场等物流节点。
其中，物流枢纽是物流系统中的基础设施，物流的集中、中转、发送基地；产业园是由制造企业和服务企业形成的企业社区；专业市场是专门性商品批发市场，生产、销售某类商品的场所。
通过研究这三类物流点货运的交通产生情况，可以掌握城区货物的移动规律，为后续城区货运交通系统评估提供定量依据。
2货运特征分析通过对重庆中心城区部分物流枢纽、产业园以及城区隧道和对外道口的货运调查，分析城区货运特征，以此作为城区货运需求预测的基础。
2.1主要货运通道货车与客车关系在调查的对外道口中，货车占客货车总量比例平均为40%，货车占比最小的为成渝环线高速，最大的是渝遂高速，所占比例分别为32%和52%。
在调查的隧道中，货车占客货车总量比例平均为37%，货车占比最小的为真武山隧道，最大的是南泉隧道，所占比例分别为13%和52%。
在调查的桥梁中，货车占客货车总量比例平均为24%，货车占比最小的为石板坡长江大桥，最大的是马桑溪大桥，所占比例分别为1%和49%。
总体上，都市功能核心区桥梁的货车占比较低，城市外围桥梁的货车占比较高。
2.2物流节点满载率、空载率根据物流枢纽和产业园进出货车的满载率和空载率调查，物流枢纽进出货车满载率平均为69.62%，空载率平均为44.21%；产业园区进出货车满载率平均为68.39%，空载率平均为50.18%。
总体上，中心城区物流节点进出货车空载率较高，产业园区空载率超过一半。
2.3物流节点车型结构分析物流枢纽车型结构，通过对中心城区物流枢纽货运调查，得到进出物流枢纽不同货车车型的结构比例，在进出物流枢纽的货车中，集装箱货车与拖挂车占50%以上，小货车所占比例不到20%。
基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析
24Economic & TradE UpdaTE一、研究背景物流是指物品从供应地向接受地转移的实体流动过程。
在这个过程中，为了满足客户的需求，以最低的成本，通过运输、储存、包装、装卸搬运、配送等方式，实现原材料、半成品、成品或相关信息进行由商品的产地到商品的消费地的计划、实施和管理的全过程。
现代物流是推动经济发展的重要服务业，我国物流业已经成为推动GDP增长和提高经济发展水平的关键产业。
在此背景下，为了持续稳定发展地区经济，优化地区产业结构，提升地区经济内涵，为政府和企业进行科学的目标和战略规划提供参考，很有必要对区域物流需求进行预测和分析。
大连作为东北亚的物流中心，现代物流业的发展挑战与机遇并存。
运用合理的方法对物流需求进行预测，对于大连市合理地规划物流产业和物流企业的发展，提高地区经济水平和减少不合理的投入，有着重要的作用和意义。
因此，物流预测已成为物流领域的重要研究内容之一，关于物流预测方法的研究也越来越显示出其重要性。
二、物流需求预测方法选取物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况，并综合考虑影响物流市场需求变化的因素之间的关系，结合一定的技术方法和预测模型，对有基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析文/李 宁本文选取货运量作为物流需求水平的指标，结合Eviews软件通过多元线性回归方法进行预测，并通过大连市2002-2018年的统计数据进行了物流需求；多元线性回归；实证分析；流通经济关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。
物流市场是个复杂开放的系统，受到国内外诸多因素的影响，如政治、经济、社会、环境等多方面综合因素。
国内外很多学者在此领域进行了多年的研究，将其它领域运用成熟的预测方法实践在物流需求预测上，并开发出多种模型和方法。
表1 2007-2018年大连市部分统计数据表注：表中，2017年，2018年人民币与美元的平均汇率为6.7518和6.6174，因此统计年鉴中年度进出口总额4132.2亿元和4701.4亿元折算为619.4亿美元和710.5亿美元。
物流系统规划与设计实验报告
重庆交通大学学生实验报告实验课程名称物流系统规划与设计开课实验室明德楼115、118学院2011 年级物流管理专业班3班学生姓名黄永恒学号************ 开课时间2014 至2015 学年第 1 学期实验一：利用Excel预测与EIQ分析一、实验目的利用EXCEL软件作移动平均预测、指数平滑预测、线性回归预测和EIQ分析，让学生掌握简单的预测方法，熟练操作EXCEL软件二、实验环境多媒体计算机WindowsXP操作系统Excel三、实验内容1、已知某运输企业某年度1月至11月的货运量，用二次移动平均预测法预测其12月的货运量。
2、根据数据，利用一次指数平滑法和二次指数平滑法预测2012年的货运量。
3、根据下表数据，利用线性回归预测预测下表是某城市家庭10个月人均收入与人均消费的有关数据统计情况，请用线性回归预测法预测当人均月收入为4000美元时的人均消费情况。
要求：（1）写出回归方程；（2）计算相关系数R；（3）计算：估计参数a的标准差、估计参数b的标准差；（4）写出估计参数a、b的t检验值及其对应的p-value，说明是a、b否通过置信系数（1-α）=95%的t检验。
α为显著性水平（level of significance）；（5）计算s2的无偏估计量。
（6）计算当人均月收入为4000美元时的预测人均消费值，及其标准差。
4、利用季节比例法预测某厂商根据销售情况作购买量据测，将一年分为4个销售季节:A、B、C、D。
该厂掌握了三年的销售数据，为保证足够的采购和生产提前期，需要对2013年的需求情况作预测。
分别用季节指数（季节比重）和季节指数（趋势比率）预测5、某产品2007~2011年销量如下表所示，利用Winter’s 模型对该产品2012年销量进行预测。
要求：（1）根据模型，完成表格的计算。
（2）作出销量xt和预测值Ft的趋势图（3）改变平滑常数α、趋势指数β和季节指数γ的大小，观察图形变化。
港口集装箱物流需求量预测方法研究
【 ｓ ａｔ ａｅ ｎ ｔ ｒｃｃｌｅｐ ｒ ｎｅａ ｄｄｔ ａ ａ ｓ ， ｅａｔ ｌ ｐｔｆ ｗ ｒ ｈｔｔｅｐｒ ｃｎａ ｅ ｌｇ ｔ ｓ Ａｂｔ ｃ 】Ｂ ｓｄＯ ｅｐａｔ ａ ｘ ｅｉ ｃ ｎ ａ ｎ ｌ ｉ ｔ ｒｃ ｕ ｏ ａｄｔａ ｏ ｏｔｉ ｒ ｏｉｉ ｒ ｈ ｉ ｅ ａ ｙｓ ｈ ｉｅ ｒ ｈ ｔ ｎ ｓｃ
箱生成量与货物 装箱 率。③根据 未来 外 贸进 出 口发展 水平 、 外贸货物的适箱率 、 每亿 美元 外 贸额的集 装箱 生成 量 以及集
装箱的装箱率 ， 运用 多 因 素 动 态 相 关 分 析 法 预 测 未 来 本 地 区
有集装 箱码头位于霞 山港 区。码 头 ２个 １５万 吨级集装 箱泊 ． 位年设计通 过能力 ２ ０万 Ｔ Ｕ，０ ０年完成集装箱 吞叶量 ２ ． Ｅ ２１ ７３
× 。 Ｋ ， Ｋ × ｚ ＸＫ 单位为 Ｔ Ｕ， 中 为所在地区外 贸进 出 日金 Ｅ 式 额（ 单位为亿 美元 ） 为每亿美元集装箱 生成量 （ ， 单位 Ｔ Ｕ Ｅ／ 亿 美元 ）Ｋ 为适箱率 ， 为外贸货物装箱率 。 ，２ 港 门外 贸集装箱吞吐量 （ 即港 口外 贸集装箱 生成 量 ） ｒ
Ｔｈ ｓ ａ ｃ ｆ Ｐｏ ｔＣｏｎ ａｉ ｅ ｇ ｓｉ ｓ Ｄｅ ｎｄ Ｆｏ ｅ ａ ｔｎ ｅ ｈｏ ｅ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｒ ｔ ｎ ｒ Ｌｏ ｉｔｃ ｍａ ｒ ｃ ｓｉ ｇ Ｍ ｔ ｄ
口 Ｋ ＡＮＧ ａ ｇ —ｑ ａ ＤＡＩ ｉ —ｓ ａｎ ， ＡＮＧ ｏ ， ＡＯ ｎ—ｂｎ‘ Ｇｕ ｎ ｕ ｎ 一， ｎ Ｊ ｈ 。Ｗ Ｔａ Ｘｌ Ｈａ ｉ
港 口集装箱 吞吐量 预测值 。
港 ｒ所 在地 区 外 贸 集 装 箱 生 成 量 预 测 公 式 为 ： 』 ：Ｖ
第05章 物流系统现状调查与预测
最低
期望值
500
0.3
150
680
【例5-2】某物流公司邀请三名统计员和两名计划员对 公司明年第一季度的营业收入额进行预测。三名统计员 的预测情况如表5-1所示；两名计划员预测的期望值分别 为950万元、750万元。根据过去经验，三名统计员之间 的判断能力不相上下，两名计划员之间的判断准确度也 基本相当；但是总体上讲，统计部门比计划部门的判断 准确性要更高一些。该公司明年第一季度的营业收入预 计是多少？
解： 取 N=3，计算 3 个月移动平均预测值，按下式进行预测：
ˆt 1 M t y
计算结果列入表 5-3 最后一行。实际数据及预测数据的折线如图 5-3 所示。 可见，实际销量的随机波动较大，经过移动平均后，随机波动明显减少，消 除了随机波动的干扰。 当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反 映实际情况，直接用第 t 周期的一次移动平均数就可预测第 t+1 周期之值。 但当时间序列出现线性变动趋势时，用一次移动平均数来预测就会出现滞后 偏差。因此，需要进行修正，修正的方法是在一次移动平均的基础上再做二 次移动平均， 利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势， 然后才建立直线趋势的预测模型。这种方法又称为趋势移动平均法。
833.330.6+8500.4=840（万元）
物流中心物流量预测及实例分析
摘要： 目前 物 流 是 世 界 各 国 经 济发 展 的 一 个 热 点 和 新 增 长 ． 我 国 也 开 始 日益 重视 物 流 产 业 的发 展 ， 仍 处 于起 步 阶段 ． 流 中 ・ 流 量 最， 但 物 物 的 科 学预 测 对物 流 园 区 的建 设 规 模 等 一些 重 要 的决 策意 义 重 大。 本 文 阐述 了物 流 量 和 物 流 预 测 的概 念 ， 点 讨论 了物 流 中 心 物 流 量 预 测 的 思 重 路 。 以 南京 市 某物 流 中ｔ 为 实例 进 行 了预 测 ， 证 了该 思路 在 物 流 中・ 求量 预 测 中的 可 行 性 并 验 ０需 关 键 词 ： 流 中心 ： 流 量 预 测 ： 运 量 物 物 货
Ｔｈ ｅ ｃｉ ｎ ｏ ｇｓｉｓＡｍ ｏ ｎ ｎ ｅＰｒ ｄｉｔｏ ｆＬｏ ｉｔｃ ｕ ｔａ ｄ Ｅｘａ ｐ ｅＡｎ ｌｓｓ ｍ ｌ ａｙ ｉ Ｗａ ｌ ｎｇ ｉ ｎｇ
（ ｈ ｒｎ ｐ ｒ ｔ ｎ ｎ ｏ ｉ ｃ ｎ ｎ ｅｉｇ ｃ ｄ ｍ ｆ ｒｍｃＣ ｌ ｇ ｏ ａ Ｕ ｉ ｒｉ Ｎ ｎｉｇ ｈ ａ １０ ８ Ｔ ｅ ａ ｓｏ ｔ ｉ ｄＬ ｇ ｔｓ ｇ ｅｒ ａ ｅ ｙｏ ａ ｏ ｅｅｏ Ｈ ｈ ｉ ｎｖ ｓ ｙ ａｊ Ｃ ｉ ２ ０ ９ １ Ｔ ａｏ ａ ｓ Ｅｉ ｉ ｎ Ａ Ｔ ｌ ｆ ｅ ｔ ｎ ｎ
Ａｂｓｒ ｃ： ｗ ｄ ｙ ｈ ｏ ｉｔ ｓｉ ｅ ｏ ｎ ｈ ｃ ｎ ｍｉａ ｅ ｅｏ ｎ ｏ ｕ ｎ ｅ ｉｃｅ ｓｎ ｃ ｎ ｍｉａ ｏｅ ｏ ｈ ｌ ｃ ｕ ｔ ｅ ｎ ｔｅ ｔａ ｔＮｏ ａ ａ ｓ ｔｅ ｌｇｓｉ ｓ ｂ ｃ ｍｉｇ ｔｅ ｅ ｏ ｏ ｃ ｌｄ ｖ ｌｐｉｇ ｆｃ ｓ ａ ｄ ｎ ｗ ｎ ｒａ ｉｇ ｅ ｏ ｏ ｃ ｌｐ ｌ ｆｔｅ ａｌ ｏ ｎｒ ｓｉ ｈ ｃ ｉ
物流需求预测方法探析
物流需求预测方法探析引言在当今全球化的背景下，物流行业起着举足轻重的作用。
准确预测物流需求对于提高物流运营效率、降低成本、满足客户需求至关重要。
因此，物流需求预测成为物流企业重要的研究课题。
本文将探析物流需求预测的方法，包括定量预测方法和定性预测方法，并分析各种方法的优缺点。
定量预测方法定量预测方法是通过数理统计的手段，基于历史数据对未来物流需求进行预测。
以下是当前常用的定量预测方法：时间序列分析时间序列分析是一种广泛应用的定量预测方法，它基于历史数据的时间模式和趋势，通过数学统计方法来进行预测。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、季节性分解法等。
时间序列分析方法简单易行，适用于稳定的需求模式，但对于非线性和高度波动的需求很难进行较准确的预测。
回归分析回归分析是建立因变量和自变量之间的关系模型，并通过模型对未来的自变量做预测。
在物流需求预测中，可以将需求量作为因变量，时间、季节、经济指标等作为自变量。
回归分析方法能够综合考虑各种因素对需求的影响，但前提是需要有足够的历史数据和有效的自变量。
Grey模型Grey模型是由灰色系统理论发展而来的一种预测方法，它适用于缺乏数据或数据不完备的情况。
Grey模型通过建立灰色微分方程，对数据进行处理和分析，并利用已有数据预测未来的需求量。
相比于传统的定量预测方法，Grey模型具有更强的适应性，但对数据的质量要求较高。
定性预测方法定性预测方法是基于专家经验和主观判断的预测方法，它不依赖于历史数据，而是通过专家意见和市场调研等方式进行预测。
Delphi法Delphi法是一种通过多轮专家调查和意见征询的方法，通过反复的集体讨论和修改，达成一致的预测结论。
Delphi法能够通过专家的知识和经验，对物流需求的未来趋势进行预测。
然而，Delphi法存在依赖于专家个体的主观判断，结果可能受到个体因素的影响。
场景分析场景分析是一种通过构建不同的预测场景，对物流需求进行预测的方法。
物流成本计算与预测方法
物流成本
3期移动平均/预测值
指数平滑 法a=0.4
22400
22400
21900
22400
22600 22300
22200
21400 21967 22300 22360
23100 22367 21967 21976
23100 22533 22367 22426
25700 23967 22533 22695
月份物流业务量x物流成本y140005402380051035300660443005705450056564800578最低点业务量最高点业务量最低点业务量的成本最高点业务量的成本???b最高点业务量最高点业务量的成本???ba二定量预测方法因果法二一元线性回归预测法?回归直线法是根据过去一定期间的物流业务量x与物流成本y的历史资料运用最小二乘法原理建立反映物流成本和物流业务量之间关系的回归直线方程建立物流成本模型的一种定量分析方法
物流成本计算与预测方法
物流成本预测与决策
1 物流成本预测 2 物流成本决策
1物流成本预测
一、物流成本预测的含义及作用 二、物流成本预测的内容与分类 三、物流成本预测的方法
什么是预测？
预测是人们根据事物之间的相互联系，事物发展 的历史及显示资料，利用已经掌握的科学知识和手段， 对客观事物的未来发展状况或趋势进行事前分析和推 断的科学与艺术。
预测的特点：
科学性：有科学基础，理论方法资料，认识掌握规律 艺术性：依赖于预测者的应用技巧和判别能力
根据过去和现在预测未来；根据已知预测未 知；重点在于认识掌握事物发展的规律性 ；
一、物流成本预测的含义
物流成本预测就是运用统计学和预测科学的方 法，根据历史和现在的成本信息资料，分析和 研究物流成本与各种技术经济因素的依存关系， 结合当前实际状况，对物流成本未来变动水平 及发展趋势进行估计和推测。
§3物流需求四阶段预测法
总结词：模型参数调整
04
详细描述：对所选模型进行参数调整和优化，以提高预测的准确性和 稳定性。
阶段三：预测结果评估和调整
总结词 详细描述
总结词 详细描述
预测结果评估
通过对比实际数据和预测结果，对预测模型的准确性和可靠性 进行评估，识别模型的优缺点。
预测结果调整
根据评估结果，对预测模型进行调整和优化，以提高预测精度 。
重要性
准确预测物流需求对于物流企业至关重要，有助于企业合理规划资源、提高运营效率、降低成本，从而在激烈的 市场竞争中保持竞争优势。
02
物流需求四阶段预测法的理 论框架
阶段一：历史数据收集和分析
总结词：数据基础
输标02入题
详细描述：收集历史物流需求数据，包括运输量、货 物种类、运输时间等，并对数据进行清洗、整理和分 类，确保数据的准确性和完整性。
总结词
数据收集与整理
总结词
数据分析与挖掘
详细描述
收集历史物流需求数据，包括订单量、货 物量、运输量等，并对数据进行清洗和整 理，确保数据的准确性和完整性。
详细描述
对收集到的历史数据进行分析和挖掘，找 出数据中的规律和趋势，为后续的预测提 供依据。
阶段二：选择和建立预测模型
01 02 03 04
总结词：模型选择
阶段四：预测结果应用和反馈
总结词
应用方案制定
详细描述
根据预测结果，制定相应的物流计划和调 度方案，确保物流活动的顺利进行。
总结词
反馈机制建立
详细描述
建立有效的反馈机制，收集实际执行过程 中的数据和信息，对预测结果进行持续跟 踪和评估，不断完善和优化预测模型。
03
物流需求四阶段预测法的实 施步骤
物流需求与预测
第四单元 物流配送法律法规
三、物流配送的类型
1.销售配送 在这种配送方式中，配送主体是销售企业，为了扩大销售量、扩大市场占有率、作为销售战略措施，进 行所谓的促销型配送。这种配送的对象一般是不固定的，用户也不固定，配送对象和用户取决于市场的 占有情况，其配送的经营状况也取决于市场状况，因此，配送的随机性较强，计划性较差。大部分商店 就属于这一类。 2.供应配送 用户为了自己的供应需要采取的配送方式。这种配送方式一般是由用户或用户集团组建的配送据点，集 中组织大批量进货，然后向本企业或企业集团内若干企业配送。商业中的连锁商店广泛采用这种配送方 式对本企业的供应。这种配送中，用户拥有自己的配送中心，可以提高供应水平和供应能力，可以通过 大批量进货取得价格折扣的优惠，达到降低供应成本的目的。该配送中心专为企业内部提供配送服务， 不存在外部配送法律关系。
阶段之分; • (3)事物内部是由许多小系统构成的，小系统之间相互联系相互制约。 • 3.连续性原则 • 任何事物的发展变化过程都要经历过去、现在、未来三个部分。必须
在了解事物过去和现在的基础上，依照这个原则预测事物的未来发展 趋势。 • 4.类推性原则 • 事物之间往往存在某些相似的结构和发展模式，可以根据已知的事物 的结构和发展模式来推断与它相似的事物的结构和发展趋势。
配送作为一种特殊的、综合的物流活动形式，几乎包括了物流作业的 所有职能。在某种程度上讲，配送作业是物流的一个缩影或在特定范围内 物流作业全部活动的体现。“配”包括了货物的分拣和配货活动，这一活 动又包含了加工和包装，它是根据用户的要求来“配货”的；而“送”则 包括各种送货方式和送货行为。配送中心则是专门从事配送工作的物流据 点，它集商流、物流、信息流于一体，具有物流的全部职能，是现代物流 的一种先进的货物配送组织形式。配送是物流企业经营活动的重要组成部 分，对于推动物流合理化、完善整个物流系统、充分发挥物流功能起到了 巨大的作用。
基于物流大数据的货物运输时间预测模型研究
基于物流大数据的货物运输时间预测模型研究随着物流行业的不断发展和互联网技术的迅猛进步，物流大数据逐渐成为推动物流业发展的重要驱动力。
货物运输时间作为物流过程中的关键指标之一，对于物流企业和客户来说具有重要意义。
因此，研究基于物流大数据的货物运输时间预测模型，对于提高物流运输效率和服务质量具有重要意义。
一、物流大数据在货物运输时间预测中的应用物流大数据是指通过对物流过程中产生的各种数据进行收集、整理和分析，从中提取有价值的信息和知识的过程。
在货物运输时间预测中，物流大数据可以提供丰富的信息，包括货物的起点、终点、运输方式、运输线路、运输工具等。
通过对这些数据进行分析和挖掘，可以建立起货物运输时间预测模型，为物流企业和客户提供准确的运输时间预测。
二、货物运输时间预测模型的研究方法1. 基于统计模型的货物运输时间预测统计模型是一种常用的货物运输时间预测方法，通过对历史运输数据进行统计分析和建模，来预测未来的货物运输时间。
常用的统计模型包括回归分析、时间序列分析等。
这些模型可以根据历史数据中的运输时间和相关因素，建立起预测模型，并通过对新数据的预测，得出货物的运输时间。
2. 基于机器学习的货物运输时间预测机器学习是一种通过对大量数据进行学习和训练，从中提取规律和模式，并用于预测和决策的方法。
在货物运输时间预测中，可以利用机器学习算法对物流大数据进行分析和挖掘，从而建立起预测模型。
常用的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
这些算法可以通过对历史数据的学习和训练，得出货物的运输时间预测结果。
三、货物运输时间预测模型的应用案例1. 基于统计模型的货物运输时间预测案例某物流企业利用历史运输数据，采用回归分析方法，建立了货物运输时间预测模型。
通过对运输时间和相关因素的统计分析，得到了运输时间的预测方程。
该企业将该模型应用于实际运输中，通过对新数据的预测，提前安排运输计划，有效减少了货物的运输时间。
2. 基于机器学习的货物运输时间预测案例某物流企业利用机器学习算法，对物流大数据进行分析和挖掘，建立了货物运输时间预测模型。
第二章 物流需求预测
第二章物流需求预测第一节物流需求预测概述物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。
目的：及时准确地掌握市场物流需求情况的变化规律，结合本企业的实际状况，采取一定的分析方法提出切实可行的需求目标，在此基础上制定需求计划，指导诸如原材料或货物的购进、库存的控制、必要设施的配备等企业物流工作的开展。
一、物流系统需求及物流需求分析（一）物流系统需求的含义物流需求即指对物流服务的需求。
对物流服务的需求是指一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、成品和半成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物在空间、时间和效率方面的要求，涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工、配送以及与之相关的信息需求等物流活动的诸方面。
物流系统需求分析是指用定性或定量的方法对物流系统要进行的运输、存贮、装卸搬运、包装、流通加工、配送等作业量进行预测分析。
此外，物流需求是流量而非存量，即是在一段时间内而非在某一事点上所发生的量，没有时间限制笼统的谈物流需求是没有意义的。
（二）物流需求的特征1.现代物流需求包括物流需求量和物流需求结构两个方面即从物流需求规模和物流需求结构综合表示出物流需求。
物流规模是物流活动中运输、储存、包装、装卸搬运和流通加工等物流作业量的总和。
物流需求结构可以有不同的表述：从物流服务内容上分，包括运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等方面的需求。
从物流需求的形态来说，包括有形的需求和无形的需求，有形的需求就是指对物流服务内容的需求，无形的需求是指对物流服务质量的需求，如物流效率、物流时间、物流成本等方面的需求。
2.物流系统的需求具有时间和空间特征物流系统的需求通常包含时间方面和空间方面的分析，即进行了物流系统的时间方面的需求分析后还要分解为不同的地区的物流需求。
物流需求预测方法介绍
2.4 带有需求趋势和季节性需求校正的指数平滑 法（Winter模型）
现假定需求的周期数为L，在t期，已给定实际值At 、初始需求水平 St
、初始需求趋势Tt 以及一个周期的初始季节性需求It ，It1，…
，It
的预测，
L1
则第t+1期的对需求水平、需求趋势、季节性需求以及总的需求预测做如下
校正：
归。
设y为因变量，
为自变量，并且自变量与因
变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：
其中，b0为常数项，
为回归系数 。
b1为
固定时，x1每增加一个单位对y的效应，即
x1对y的偏回归系数；同理b2为
固定时，x2每增加
一个单位对y的效应，即，x2对y的偏回归系数，等等。
3.2 多元线性回归的计算模型
Ft1 ：第t+1期趋势与季节性需求校正后的预测值。
三.因果分析法
• 因果分析预测法是一类对预测对象与其制 约因素的相互联系进行分析，从而建立预 测对象与其所能观察到的相关因素间因果 关系的预测模型进行预测的方法。
3.1一元线性回归预测法
一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的 相关关系，建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于 市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因 素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响 市场现象的多种因素做全面分析。只有当诸多的影响因素中 ，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量 ，也就是主要因素，才能将它作为自变量，应用一元相关回 归分析市场预测法进行预测。
Ft W1 At1 W2 At2 W3 At3 ... Wn Atn
2.1移动平均法 Ft W1At1 W2 At2 W3 At3 ... Wn Atn
L-OD预测理论与现代物流规划方法研究
L-OD预测理论与现代物流规划方法研究现代物流在日益显著的全球化、信息化的影响下，在美国、日本以及欧洲等发达国家发展迅速，同时在中国也成为政府、社会、专家十分关注的问题。
现代物流业已经和正在成为许多地区和城市的主要产业甚至支柱产业。
近十年来，中国对物流基础设施的投资大幅增加，国有物流行业固定资产的投资总额与新增投资，年均递增速度分别为24.3％和27％。
然而如何确定物流业的模式、如何把握物流需求的发展和变化规律、如何布局物流设施等等问题的深层解决需要建立一套现代物流规划的理论体系和方法。
这对目前我国许多正在开展物流规划的省、市，以及正准备积极发展第三方物流的企业来讲是十分迫切的。
国外一些专家学者对此做了不少探索和研究，特别是在物流需求分析上有不少模型和解法，国内近年也有一些针对物流需求预测与物流规划的研究。
但是这些研究与成果离建立科学的体系和可操作的方法上有一些差距。
本论文在广泛分析国内外已有研究成果的基础上从研究物流需求的特征、影响因素、预测思想入手，构建了基于L—OD的预测与规划体系，开发了相应的预测系统，提出了现代物流规划的基本原理和主要方法，并在科研实践中进行了应用，实践证明了思想方法的有效性和可靠性。
论文内容分为三大部分六章。
论文首先对物流的内涵、物流产业与物流学科的形成、发展、现代物流的作用与特征，物流规划的意义与特点、物流需求预测的作用等问题进行了分析与研究；并对国内外相关成果做了查新，分析了已有研究的特点与问题。
论文明确指出了现代物流研究的对象主体、对象特征、内容与目的；提出了根据物流研究范围、研究内容、研究深度和应用水平、社会重视程度等可把物流的发展大致分为概念形成期、军事后勤管理期、物流学诞生期、实物分销期、现代物流期五个阶段；描述了现代物流的作用，以及物流服务全程化，供应链一体化，物流活动社会化，物流管理信息化等特征，指出了现代物流不同于传统物流活动之处；分析了现代物流系统规划的意义、特点和作用，以及物流需求及其预测的作用；在全面分析国内外已有相关研究的基础上，分析物流需求预测和物流规划研究的动向、特点、不足，保证了论文的研究方向与研究重点的科学性。
国内物流需求预测方法文献综述
国内物流需求预测方法文献综述(河北工程大学管理科学与工程阮俊虎）物流需求是指一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、半成品和成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物在空间、时间和费用方面的要求，涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工以及与之相关的信息需求等物流活动的诸方面[1]。
物流需求的度量可以采用价值量和实物量两种度量体系。
实物量意义上的物流需求主要表现为不同环节和功能的具体作业量，如货运量、库存量、加工量、配送量等；价值量意义上的物流需求是所有物流环节全部服务价值构成的综合反映，如物流成本、物流收入、供应链增值等[2]。
物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况，以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的判断、技术方法和模型，对物流需求的变化及发展趋势进行预测。
国内外许多专家和学者都对物流需求的预测进行了研究，提出不同的预测方法和手段。
物流预测方法可以分为定性预测方法（如德尔菲法和业务人员评估法等）和定量预测方法，但多数是定量预测方法，因此，本文主要是对国内物流需求定量预测方法进行综述，归为时间序列预测方法、因果关系预测方法、组合预测方法等三类。
1．时间序列预测方法综述时间序列预测方法是依据从历史数据组成的时间序列中找出预测对象的发展变化规律，以此作为预测依据。
常用的时间序列预测模型有增长率法、移动平均法、指数平滑法、随机时间序列模型、灰色模型、以及在经济领域已经被广泛应用的混沌与分形等。
增长率法指根据预测对象在过去的统计期内的平均增长率，类推未来某期预测值的一种简便算法。
该预测方法一般用于增长率变化不大，或预计过去的增长趋势在预测期内仍将继续的场合。
刘劲等[3]（2002）在利用增长率系数法对百色地区港口货运量进行了逐一分析。
移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内产品的需求量的一种常用方法。
当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。
物流量预测
物流量的预测方法物流量作为物流学科中一个十分重要的概念，至今仍没有明确的定义，在我国现阶段，我国没有一个对物流量的统计指标，在进行区域及地方物流系统规划、物流园区及配送中心、物流接点的规划与建设时，一般把货运量作为进行物流量分析的类比指标，来进行物流量的预测与分析。
但是我们可以明确的知道，运输量，在一般情况下不等于物流量，只是物流量的一个重要组成部分。
因此，利用货运量来指导物流相关基础建设的科学性存在争议，实际上，定义及计算物流量必须从整个物流系统来把握，除了运输量外，物流量还包括库存量、终端配送量、内向物流量、装卸搬运量等。
从一般意义上说，物流量指的是实体的物流量，是实物运动的数量表现，而不把信息和其他无形的流量计算为物流量（笔者认为，可以对虚拟物流量进行单独提出，即信息及无形服务）。
根据以上的分析，本人对物流量的定义是：物流活动的各个作业环节产生的实物（物料、零部件、半成品、产成品等），在物流活动的整个过程中(包括静止与运动)的数量的总和。
1.1物流量具体内容从物流量的定义来看，物流量是一个复杂的指标，在分析物流量的时候，应首先分析清楚物流系统的各个作业环节，不同的作业环节采用不同的指标测量。
根据物流的七大作业环节，在确定物流结点规模时，通常需要的有关业务量有：运输、库存、配送和装卸搬运四项作业量。
1.11物流量运输作业量简称运输量，主要包括运量、周转量两个指标，它们可以用来统计铁路、公路、水路和航空等运输方式完成的运输工作量。
运量、周转量指标在区域物流系统规划设计中是不可缺少的基本参数。
一般而言，货物运输完成的运量用吨(t) 来测量，周转量用吨·公里(t·km)来测量。
轻泡货物可以将其体积折算成计费质量吨(t)，并按计费质量统计运输工作量。
1.12物流量库存作业量它通常通过物资仓储的各项指标得以体现，最常采用的有物资的最高储备量、物资平均库存量、仓库物资吞吐量等。
通常采用的单位为吨(t)。
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物流预测方法研究
报告
解析物流预测方法
解析物流预测方法
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发布时间: -11-3 来源:
引言
供应链管理专家们曾经预言:21世纪创造供应链价值最大化的武器将是基于需求的管理。
70年代是质量管理的时代,TQM是人们最常提到的话题;80年代追求的是精益制造,JIT、柔性生产、零库存成为时代的主旋;90年代,全球化、产品生命周期的缩短和产业细分使企业间的竞争转为供应链间的竞争,库存、客户服务、响应时间和运营成本的改进是这个时代的目标。
时至今日,需求管理已经成为企业持续成功的必要条件,拥有好的需求预测的公司的抗风险性明显较高。
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,电子企业承受了由严重反差的需求预测而带来的库存压力,这让我们不得不反思一个问题:为什么在的下半年,电子行业的预测会如此看走眼呢?事实上,从执行主管到营销经理以及供应链计划者,每个人都对其它制造行业几个月前已经发出的销售急速下滑的警报视而不见,即使是高级的软件工具也没能对过高的需求预计给予警告。
为什么会这样呢?
答案是复杂的。
既有人为的因素--不愿意接受繁荣就此结束的事实,也有技术上的因素--许多公司实施的SCM(供应链管理)软件和
CRM(客户关系管理)软件发出的信号不强,或是根本没有信号。
更糟的是,很多使用这些工具的人缺乏进行长期预测的能力,因而只有从最近的趋势外推预测需求。
历史的悲剧会重演吗?药方似乎只有一个--运用需求管理创造公司价值。
这里的需求管理已不在是营销和计划部门简单的运用软件工具进行的短期预测,而是贯穿于整个供应链、产品开发、技术战略、服务支持和组织设计这一系列领域的长期和短期的需求预测和管理。
第一步要做的是--改进短期生产进度安排和长期需求预测所需的服务平台。
1、需求预测平台
1.1 改进需求预测工具
时,很少有公司购买成套的供应链管理工具以有效地改进需求预测,许多公司还处于定单管理或运输管理自动化的早期阶段,供应链计划者常常使用已过时几个月的信息。
这些公司都觉得能够将制造的东西统统卖出去,或是她们产品的生命周期比她们做预测的时间段还短。
她们只是简单地将短期预测进行外推,即使有调整也是少量的,这就不可能预见到销售的下滑。
即便是现在,还有些客户完全依赖于与顾客的协作,收到的信息未加理解,或尚未弄清其
客户的预测方法就直接使用这样的信息。
很明显,企业对需求预测的忽视、落后的需求预测工具要为电子业的一败涂地负责。
软件供应商们分析说,由于客户不愿接受低调的预测,从而贻误了产能的调整。
当某些部件需求紧缺时,采购人员推迟下调部件需求预测,因为担心将来部件短缺会降低销售,使公司失去市场份额。
有些时候,这可能是合理的举动,因为风险隐藏于开拓新市场中。
但在有些情况下,这只是一厢情愿的作法。
另一方面,许多供应链计划软件并不能进行需求预测。
许多供应商只是开始将战略性预测所需的因果分析技术合并起来,这与短期的、详细的生产预测是不同的。
而且,尽管在分析最近或预测未来6~12个月的销售时,因果分析预测是需要的,公司能够借此准备投资资金和产能预测,但这一般是营销或财务部门的事,并没有引起生产计划者和采购者的很多注意。
需求计划者侧重于近阶段的预测,因为那是今天需要解决的问题,而且即刻能够减少库存。
好在供应链计划软件的出现已有时日,而且正日趋完善。
AMR调研公司估计,计划软件的销售达34.2亿美元,现已占供应链软件销售的51%,到将逐年递增26%。
这可是个好的征兆,相信随着电子制造企业对需求计划的重视和软件技术的提高,重蹈覆辙的可能性将降到最低点。
如今,供应链运作较好的公司正用专业计划和运行算法数据库替代电子表格,如Altera、Fairchild和东芝美国信息系统等,近来都从i2 技术公司那里购买了需求计划软件,以替代基于电子表格的计划系统。
比起实施前,差异就象是黑夜和白天。
比如,Altera公司现在有85%的预测是依赖于软件,只有15%使用人工计划进行决策。
结果,裸片存储从8.5周降到2.5周,成品库存周期从8周降到2周。
同样,供应链伙伴开始将其库存管理和计划系统,按照机器对机器的方式连接起来,以快速传递信息、作出反应。
库存管理的目标是根据需求和供应的历史变化而制定的,需求预测和生产进度安排要每日更新,而不是每月更新。
比如,Fairchild公司连续不断地更新需求预测,这样,供应链上的每个人都能使用最新信息。
1.2 短期需求预测
事实上,需求预测必须将短期需求预测或生产进度安排与长期战略性需求预测有机结合起来,才会真正地起作用。
短期预测是根据存储单位(SKU)水平做出的,它与销售、客户关系,以及依据预订库存或安排运输来实施计划的系统和软件等相互作用。