物流需求预测方法与模型
第2章-物流需求预测
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二、物流需求预测的内容
物流流量预测
(1)微观物流流量的预测
(2)宏观物流流量的预测 物流流向预测
物流成本预测
物流需求预测
3
三、物流需求预测的程序
确定预测目标
确定预测内容
选择预测方法
计算并做出预测
分析预测误差
4
第二节 物流需求预测方法
一、物流需求定性预测方法
经验预测法 专家会议法
确认问题
选择专家组
图 2-18 求解结果
31
• 步骤12: 计算拟合值
图 2-19 计算拟合数列值
32
• 步骤13: 需求预测
图 2-20 2017 年需求预测值
33
(二)因果关系预测法
一元线性回归分析预测法 (1)一元线性回归模型的估计。一元线性回归分析预 测模型为:
,
ˆi xi y
i 1,2,3,, n
图 2-10 基础数据表
24
• 步骤2: 计算原始数据级比。 • 步骤3: 计算上/下限。
图 2-11 级比和上下限的计算
25
• 步骤4: 判断可行性。
图 2-12 判断是否能使用灰色模型
26
• 步骤5: 计算数据累加。
图 2-13 计算需求量累加值
27
• 步骤6: 建立矩阵B
图 2-14 建立矩阵 B
54
第三节 预测误差分析与预测方法选择
一、预测误差产生的原因
信息(历史资料)的质量 对预测问题的分析与判断
预测理论与方法
55
二、预测精度
平均误差
1 n MAE ei n i 1
平均绝对误差
1 n MAE ei n i 1
物流需求预测指数平滑法
![物流需求预测指数平滑法](https://img.taocdn.com/s3/m/24e670356d85ec3a87c24028915f804d2a168741.png)
物流需求预测指数平滑法本文将介绍《物流需求预测指数平滑法》的作用和背景。
本文介绍了物流需求预测指数平滑法的基本原理和步骤。
基本原理物流需求预测指数平滑法是一种基于时间序列数据的预测方法。
该方法通过对历史数据进行加权平均,以获得预测结果。
其基本原理是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间的需求。
步骤物流需求预测指数平滑法的步骤如下:收集历史数据:收集过去一段时间的物流需求数据,包括时间和需求量。
计算加权平均权重:根据需求变化的趋势确定权重。
一般情况下,较近期的数据权重较高,较远期的数据权重较低。
计算加权平均值:根据权重,对历史数据进行加权平均计算。
加权平均值反映了过去一段时间的平均需求水平。
预测未来需求:利用加权平均值来预测未来一段时间的需求。
根据历史数据的趋势,可以推断未来的需求走势。
验证和调整:将预测结果与实际需求进行比较,验证预测准确性,并根据实际情况进行调整。
物流需求预测指数平滑法可以有效预测物流需求的走势,帮助物流企业合理安排供应链和资源配置,提高运营效率。
在物流需求预测中,指数平滑法是一种常用的预测方法。
以下是一些实际应用物流需求预测指数平滑法的案例,并介绍了它们的结果和效果:案例一:货物运输需求预测在某物流公司中,使用指数平滑法对货物运输需求进行预测。
利用历史数据进行模型训练,并通过指数平滑法对未来的货物运输需求进行预测。
结果显示,该方法能够准确预测货物运输需求的趋势和波动情况,帮助物流公司提前安排运力资源,提高了货物运输的效益。
案例一:货物运输需求预测在某物流公司中,使用指数平滑法对货物运输需求进行预测。
利用历史数据进行模型训练,并通过指数平滑法对未来的货物运输需求进行预测。
结果显示,该方法能够准确预测货物运输需求的趋势和波动情况,帮助物流公司提前安排运力资源,提高了货物运输的效益。
案例二:仓储需求预测一家大型仓储公司采用指数平滑法进行仓储需求的预测。
通过收集和分析历史数据,建立预测模型,并运用指数平滑法对未来的仓储需求进行预测。
基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析
![基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析](https://img.taocdn.com/s3/m/e0b7802ea22d7375a417866fb84ae45c3b35c2ff.png)
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。
物流园区规划中物流需求的预测方法
![物流园区规划中物流需求的预测方法](https://img.taocdn.com/s3/m/1aaa0d294b73f242336c5fdd.png)
物流园区规划中物流需求的预测方法一、引言物流园区作为物流基础设施网络中的节点设施之一,其规划和建设既是物流本身发展的需要,也是城市发展对物流提出的必然要求。
物流园区能有效整合物流资源,带动城市经济发展,成为商品周转、集散、配送和信息处理的中心,同时也可以促进多式联运的发展。
物流园区规划是物流基础设施网络规划中的一个重要方面,它的规划和建设逐渐成为我国现代物流快速发展的必然要求,在物流园区规划中必须解决物流园区的规模、数量、功能以及布局等关键问题;而这几个关键问题的解决都是建立在对物流需求分析的基础之上的。
很多专家和学者从理论和实践的角度对物流需求的分析和预测进行了研究,但目前还没有形成一套行之有效的物流需求预测方法来指导物流园区规划的实践。
为了解决上述问题,本文从物流需求的特性入手,利用物流与经济发展的关系,采用BP神经网络研究物流园区规划中的物流需求预测问题,从而为合理确定物流园区的规模、数量和布局奠定基础,避免出现有场无市、资源浪费等现象。
二、物流园区的概念在世界物流业的发展过程中,德国、日本等不少国家出现了物流园区这一概念,但叫法不一,或称物流园区,或称物流团地,或称物流中心。
我国物流标准化技术委员会、物流信息管理标准化技术委员会和中国物流与采购联合会等单位在GB/T18354-2006《物流术语》的基础上,对物流园区的概念进行了界定。
物流园区(Logistics Park)是指为了实现物流设施集约化和物流运作共同化,或者出于城市物流设施空间布局合理化的目的而在城市周边等各区域,集中建设的物流设施群与众多物流业者在地域上的物理集结地。
可以从以下三个方面理解物流园区的内涵[1]:(1)从性质上看:一方面物流园区是构成物流基础设施的重要组成部分,是一种社会公共基础设施;另一方面物流园区是地域的空间布局与综合服务功能融合在一起的物流节点或物流平台。
(2)从市场定位上看:一方面物流园区是物流企业与相关企业如运输、仓储企业和中介服务机构的积聚区;另一方面物流园区是有效整合物流资源、实施物流现代化作业、建立一体化运输体系、实现设施共享与高度信息化的物流市场载体。
物流系统预测
![物流系统预测](https://img.taocdn.com/s3/m/622ca8cdfc4ffe473268ab1c.png)
• 长 期 预 测
• 一般是指5年以上的预测,可 为制定国民经济,各行业以及 企业的发展规划提供依据。
• 通过预测把握主动,制定出 阶段性的发展规划,
• 以指导间序列分析预测法
因果关系预测法
定性预测法 (Qualitative)
利用判断、直觉、调查或比较分析, 对未来做出定性的估计。
因果关系预测
预测精度比较高
• 常用方法
弹性系数法
回归分析
投入产出分析
经济计量模型分 析
主要问题:
真正有因果关系的变量常常很难找到,导致 实际应用时预测误差可能较大。
预测的一般程序
• 确定预测目的 • 资料收集和数据分析 • 建立预测模型 • 模型检验与修正 • 预测结果分析与评价 • 提交预测报告
A.随机性或水平性发展的需求,无趋势或季节性因素
实际销售额 销售趋势 平滑趋势和季节性销售
B.随机性需求,呈上升趋势,无季节性因素
• ★ 导致需求模式规则性变动的因素:
• ▲ 长期趋势(Trend); • ▲ 季节性(Seasonal)因素; • ▲ 随机性(Random)因素。
•
• ★ 如果随机波动占时间序列中变化部分 • 的比例很小,利用常规预测方法就可 • 以得到较好的预测结果。
• 为了作出正确的决策,预测就显得特别重 要。
• 企业的市场需求、企业发展规划、物流园区、配送 中心规划、管理信息系统的规划和设计、供应链设 计、物流系统运营阶段的管理决策等,都离不开科 学的预测 。
• 预测是编制计划 的基础
• 预测是决策 的依据
• 预测资料的准 确与否,可直 接影响到计划 的可行性,进 而决定企业的 经营的成败。
等都需要知道需求的空间位置。因此,所选择的预测技术必须能反映影 响需求模式的地理性差异。
物流需求预测方法与模型
![物流需求预测方法与模型](https://img.taocdn.com/s3/m/75976430af45b307e9719715.png)
②多元线性回归模型。其模型如下:
P.or.A k0 k1 X 1 k2 X 2 kn X n
其中:P.or.A ——预测区的物流发生量或吸引量; Xi——影响物流产生的因素,如人口数、工 厂建筑面积、仓库面积、GDP、车辆数量、人均消费 水平、人均收入水平等。确定参数k时,Xi取现值; 预测P或A时,Xi取未来规划值; Ki——参数,根据资料由最小二乘法确定。
路的物流链、基于公路的物流链、基于航空的物流链、 基于水运的物流链)以及综合链两种基本形式。 物流链的选择会受到物品的自然属性、经济属性的 影响,也受到物流网络线路与节点的技术特征、经济特 征的影响,有时候还受到地区的消费水平、服务水平、 生产制造水平的影响。决策者选择物流链是遵循效用最
大化的行为假设来选择的,事实上每个决策者选择物流
链m的比重,也称为m链的分担率; ——待定系数; e ——自然对数的底, e 2.718281828459
以看成选择 m 链所支付的广义费用。
rijk ——分区 i 到分区 j 的第 m 个物流链的阻抗,也可
广义费用通常由时间、费用、服务水平等因素构成, 其计算公式可表达为:
rijm Tijm P ijm Sijm
式中:lij、loij——分别是为未来及现状i区到j区的物流分布量; Pi 、 Poi——分别为未来及现状分区物流发生总量; Ai 、 Aoi——分别为未来及现状分区物流发生总量。
②平均增长系数法 实际中,每个分区的发生率与吸引率不平衡,为了减少误差, 常采用平均增长系数法,计算公式为:
P Aj 1 1 l0 i 0 l lij a ij ij j 2 i 2 Pi 0 A0 j lij Pi lij Aj 、 用上式计算出的 lij 一般不会满足约束条件: j i k
物流需求分析
![物流需求分析](https://img.taocdn.com/s3/m/28d89b59fd4ffe4733687e21af45b307e871f9a8.png)
加大宣传力度
通过各种渠道宣传物流服务的优势和价值,提高客户对物流服务 的认知度和接受度。
提升服务质量
不断提高物流服务的质量和效率,树立良好的口碑和形象,吸引更 多客户选择使用物流服务。
加强合作与交流
加强与国内外先进物流企业的合作与交流,学习借鉴先进的管理经 验和运作模式,提升自身的竞争力和创新能力。
波动性
物流需求具有一定的波动性,受突发事件、季节性因素等 影响较大。
物流需求的影响因素
经济因素
经济发展水平、产业结构、消费水平等都 会影响物流需求。
技术因素
运输技术、信息技术、仓储技术等技术的 发展也会影响物流需求。
社会因素
人口数量、消费习惯、生活方式等也会影 响物流需求。
政策法规因素
政府政策、法律法规等也会影响物流需求 。
物流需求分析
汇报人:可编辑
2024-01-01
目录
• 物流需求概述 • 物流需求分析方法 • 物流需求分析过程 • 物流需求分析案例 • 物流需求分析与优化建议
01
物流需求概述
物流需求的定义
01
物流需求
指在一定时期内,社会经济活动中因生产、生活及其他活动而产生的对
物品在空间、时间上的需求,表现为各种运输和物流服务的需求总和。
03
物流需求分析过程
收集数据
01
收集历史物流数据
包括过去的运输量、运输路线、 运输时间等,以了解物流需求的 趋势和模式。
02
收集市场数据
03
收集行业数据
通过市场调查和预测,了解客户 的需求、购买习惯和未来发展趋 势。
了解行业的发展状况、竞争态势 和未来趋势,以便更好地预测物 流需求。
区域物流需求建模与预测仿真
![区域物流需求建模与预测仿真](https://img.taocdn.com/s3/m/9f6a3f2b192e45361066f552.png)
向量机提高 了区域物流需求 的预测精度 , 区域需要预测 中具有广泛的应用前景 。 在
关键词 : 支持 向量机 ; 蚁群算法 ; 影响 因子 ; 区域需求
中 图分 类 号 : 13 F 8 文 献标 识 码 : B
Re i na g s i s De a o ln n Fo e a tSi u a i n g o lLo itc m nd M de i g a d r c s m l to
AB T AC S R T:S d eo t i t npolm fe oa lg t s e n rcs h ae u f w r alg — t yt pi z i rbe so g n lo s c dmadf eat ep pr t o a i u h m ao ri i i o .T p r d os
求预测 的准确 性 , 具有 十分 现实的意义 。
果 的准确性难 以满足实 际需 的要求 J 世纪 8 年代 。上 0
以来 , 非线性 、 自组织和 自学 习的神 经 网络算 法不断 成熟 , 可
以任意非线性 函数进行逼近 和拟合非 线性 系统 , 为区域物 流 需求的预测研究开拓 了新 的空间 , 而神 经 网络 是基于经 验 然
目前 , 国内外 学 者对 区域物 流 需求 预 测 进行 了大 量研
风险最小化原则和大数定理 的机器 学习方 法 , 求数据样 本 要
收稿 日期 :0 1— 7— 3 修回 日期 :0 2— 3— 9 21 0 2 21 0 0
大 , 区域经 济发展 刚起步 , 得历史 数据 属 于典型 小样 本 但 获
领 域 。
束优化 问题 转变为无 约束对偶空间优化 问题 , : 即
L , , =1 + ∑ ∑ () (6 了 w , ) ÷c + ( X 一 i
§3物流需求四阶段预测法
![§3物流需求四阶段预测法](https://img.taocdn.com/s3/m/0cebe8a5534de518964bcf84b9d528ea81c72f28.png)
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
![物流需求与预测](https://img.taocdn.com/s3/m/cd83f701c4da50e2524de518964bcf84b9d52da4.png)
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。
物流预测方法总
![物流预测方法总](https://img.taocdn.com/s3/m/6ea3f6b782d049649b6648d7c1c708a1284a0ab5.png)
式中, Xt代表t期自变量的值; 代表t期因变量的值;
a、b代表一元线性回归方程的参数。 u为随机干扰项,与x无关,它反映了y被x解释的不确定性。
线性相关示意图
y
y
a
yˆ abx
a
yˆ abx
0
x
0
x
3.1一元线性回归预测法
• a、b参数由下列公式求得 用 代表 :
At
2.3 带有需求趋势校正的指数平滑法 Holt模型
当假设系统需求有需求水平和需求趋势而没有季节性变动时,选用带有需求 趋势校正的指数平滑法即Holt模型较为合适。 采用的系统需求公式为:
系统需求=需求水平+需求趋势 Holt模型只是在指数平滑法的基本模型基础上进行简单的修改,在观察完t期的实 际需求后,整个预测模型作如下修正:
1 确定各单项评价指标得分。 2 计算各组的综合评分和评价对象的总评分。 3 评价结果的运用。将各评价对象的综合评分,按原先确定的评 价目的,予以运用。
1.3 德尔菲法 最合适的预测期:中期到长期
基本程序: 由企业外的见识广博
,学有专长的专家作市场 预测。先请一组专家 10 ~50人 独立地对需要预 测的问题提出意见,公司 主持人把各人意见综合, 整理后又反馈给每个人, 使他们有机会比较一下他 人不同的意见。如仍坚持 自己的意见,可进一步说 明理由,再寄给主持人。 主持人整理后再次反馈给 每个人,如此重复三至五 次后,一般可得出一个比
则是:
•
1 自变量对因变量必须有显著的影响,并呈密切
的线性相关;
•
2 自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的
,而不是形式上的;
•
3 自变量之彰应具有一定的互斥性,即自变量之
一般预测方法
![一般预测方法](https://img.taocdn.com/s3/m/d0fec6ebaeaad1f346933f37.png)
一、物流需求预测指标如何选取?现代物流市场需求预测指标包括需求规模和需求结构两个方面,即应从需求规模和需求结构中综合反映出物流的市场需求:二、物流需求的常用预测方法及各自特点?习惯上我们把预测方法分为定性预测和定量预测两大类。
定量预测是指借助物理原型或数学方法建立定量化模型进行预测。
常见的定量预测方法有回归预测法、灰色预测法、指数平滑法等。
数据定性预测是以逻辑判断为主的预测方法。
这类方法主要是通过预测者所掌握的信息和情报,结合各种因素对事物的发展前景作出判断,并把这种判断定量化。
它普遍适用于对缺乏历史统计资料的事件进行预测,或对趋势转折进行预测。
比较常用的方法有德尔菲法、主观概率法、相互影响分析法、情景预测法和领先指标法等。
定性预测方法需要做大量的调查研究工作,受人为主观因素影响较大,方法很难标准化,准确性也很难把握。
经验定量预测方法:1.灰色预测法灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。
灰色系统是一种介于白色系统和黑色系统之间的系统,灰色系统内的一部分信息是已知的,另一部分是未知的,系统内各因素间具有不确定的关系。
灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律的数据序列,然后建立相应的微分方程模型来预测事物未来的发展趋势。
2.回归预测法回归分析是研究变量与变量之间相互关系的数理统计方法,应用回归分析可以从分析一个或几个自变量的值去预测因变量将取得的值。
回归预测中的自变量和因变量在时间上是并进关系,即因变量的预测值要用并进的自变量的值来旁推。
这一类方法不仅考虑了时间因素,而且还考虑了变量之间的因果关系。
具体方法有一元线性回归、多元线性回归和非线性回归等。
3.指数平滑法指数平滑法适用于具有或不具有季节型态的反复的短期预测。
它的优点在于容易根据过去的误差来修正模型,只要第一次预测作好以后,用它就能轻易地作出新的预测。
寄递物流数据预测分析
![寄递物流数据预测分析](https://img.taocdn.com/s3/m/e8e7f86de3bd960590c69ec3d5bbfd0a7956d51d.png)
寄递物流数据预测分析物流数据预测分析是指通过对历史物流数据的分析和建模,预测未来一段时间内的物流需求和运输情况,以帮助企业优化运输计划和资源配置,提高物流效率和降低成本。
以下是关于寄递物流数据预测分析的详细介绍。
一、物流数据的重要性物流数据是指与物流运输过程相关的各类信息,如运输量、运输距离、货物类型、运输时间等。
在物流领域,物流数据的收集和分析具有重要的意义:1. 提供决策依据:通过对物流数据的分析,可以为企业的运输计划和资源配置提供科学依据,降低运输风险,提高运输效率。
2. 优化物流网络:通过对物流数据的分析,可以发现潜在的物流问题和瓶颈,进而优化物流运输网络,提高整体运输效果。
3. 提高客户满意度:通过物流数据的分析,可以及时了解运输状况,提供准确的运输信息,提高客户满意度和忠诚度。
4. 降低成本:通过对物流数据的分析,可以优化运输计划和资源配置,减少运输中的浪费和冗余,从而降低运输成本。
二、物流数据的预测分析方法1. 时间序列分析:时间序列分析是指通过对历史物流数据的分析,建立数学模型来预测未来一段时间内的物流需求和运输情况。
常用的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
2. 回归分析:回归分析是指通过对物流数据中的自变量和因变量之间的关系进行建模,来预测未来的物流需求和运输情况。
常用的回归预测方法包括线性回归、逻辑回归等。
3. 人工智能方法:人工智能方法是指利用人工智能算法来对物流数据进行分析和建模,预测未来的物流需求和运输情况。
常用的人工智能算法包括人工神经网络、遗传算法、支持向量机等。
三、物流数据预测分析的具体步骤1. 数据准备:首先需要收集和整理物流运输过程中的各类数据,包括运输量、运输距离、货物类型、运输时间等。
然后对数据进行清洗和预处理,如去除异常值、填补缺失值等。
2. 数据分析和建模:根据需求选择合适的数据分析和建模方法,对物流数据进行分析和建模,得到一个预测模型。
四川省物流需求预测分析——利用优化时间序列模型
![四川省物流需求预测分析——利用优化时间序列模型](https://img.taocdn.com/s3/m/5687b109a6c30c2259019ea1.png)
4 . , 后其 开 始 回落 , 2 1 1I 之 至 0 0年 其 降至 3 . % 。从 整 46
预 测 中 要 遵 循 的具 体 步 骤 : 定 目 标 、 集 材 料 和 统 计 确 收
( ) 应 性 。 供 应 链 物 流 系 统 的 响 应 性 是 指 对 目标 市 场 的 指标反 映服 务提供商 的业 务研 发创 新能 力 , 3响 指标 值越 大 , 说 响 应 程 度 , 应 链 物 流 系 统 的 响 应 性 可 以 用 从 收 到 顾 客 订 明企业 的新业 务设计 、 供 开发能力 越强 。
京 交 通 大 学 学报 ( 会 科 学 版 ) 2 1 .4 . 社 ,0 0 ( )
现 代 商 贸 工 业 Mo enB s es rd n ut d r ui s T a eId s y n r
21 第 1 0 2年 期
3 模 型 介 绍
对 于 模 型 的 选 择 , 取 多 元 回归 方 法 和 时 间 序 列 方 法 选
四川 省 21 0 0年 四川 省 社 会 物 流 总 量 为 1 3 3 34万 吨 , 流 的态 势 由于产 业结 构 的 改变 , I 物流 需 求 总量 和需 I ,3 , 6 物 求 层级结构也 相应变化 。通过 产业 结 构的 调整带 来 的突 出 总 费 逐 年 递 增 , 着 电 子 商 务 的 快 速 发 展 , 流 需 求 也 随 着 随 物 使 上 升 , 此 时 四 川 省 的 物 流 成 本 仍 处 于 高 位 。 发 达 国 家 的 变 化就是现代 商业 不断发展 , 消 费领域 的物 流不 断发展 , 但 同时电子商务 的迅 速发 展对 物 流 配送 的 需求 也 不断 加剧 。 物 流成本 一般 为 GD P总量 的 1 , 四川 省 2 1 O 而 0 0年 物 流
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物流需求预测方法与模型
➢ ①常增长系数法
增长系数法是在现状分布量的基础上按一定的增长率推算未 来的分布量。此法简单、方便,常见的有常系数法和平均系 数法。当经济发展、土地使用、物流源布局、物流设施等有 较大变化时,此法误差较大。
常增长系数法利用全规划区现状物流发生总量或吸引总 量与未来物流发生总量或吸引总量之间的增长率,计算分区 之间的物流分布量,计算公式为:
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物流需求预测方法与模型
四、基于L-OD的物流需求预测主要模型
1、物流生成预测
物流生成预测是分析计算各分区的物流生成量,即根据
当前各分区的物流发生量与吸引量、当前的社会经济特征值等,
找出它们之间的相互关系,然后根据未来各区的社会经济发展
值,预测出各分区的发生物流量、吸引物流量
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•式中:lij、loij——分别是为未来及现状i区到j区的物流分布量;
• Pi 、 Poi——分别为未来及现状分区物流发生总量;
•
Ai 、 Aoi——分别为未来及现状分区物流发生总量。
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物流需求预测方法与模型
②平均增长系数法
实际中,每个分区的发生率与吸引率不平衡,为了减少误差, 常采用平均增长系数法,计算公式为:
——分区i到分区j的第m个物流链的阻抗,也可以看 成选择m链所支付的广义费用。
• 广义费用通常由时间、费用、服务水平等因素构成, 其计算公式可表达为:
•式中:a、b、g —— 为待定系数,可由调查所获得的若干组测量
数据按最小二乘法来确定;
•
Tijm —— 分区i到分区j,物流链m所消耗的时间;
•
Pijm —— 分区i到分区j,物流链m的费用;
物流链的选择会受到物品的自然属性、经济属性的影响, 也受到物流网络线路与节点的技术特征、经济特征的影 响,有时候还受到地区的消费水平、服务水平、生产制 造水平的影响。决策者选择物流链是遵循效用最大化的 行为假设来选择的,事实上每个决策者选择物流链的标 准是不相同的。
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物流需求预测方法与模型
化,可分为直接与间接影响区,一般间接影响区得划分可粗一些,
尽量按方向合并成大一些的区域。
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物流需求预测方法与模型
2、 物流需求预测的调查
(1)物流需求预测所需基础资料
自然环境资料 社会经济资料 城市总体规划或区域规划资料 土地利用规划或土地规划资料 物流基础设施状况与物流相关企业的现状及未来发展情况
§ 最短路分配是一种静态的单一路径的物流分配方法,在进 行分配工作时,取两节点间的广义费用(出行时间或费用) 为常数,即假设在两节点间的速度不受网络负荷的影响, 运输、装卸和存储费用保持不变。空间上的L-OD量被全 部分配在连接该起点和终点的最少费用的路径上,即最短 路上,其他路径分配不到L-OD,其分配计算的框图如图 所示:
(D点)的位置。
物流区划的原则如下:
① 尽量按照行政区划进行划分,以利于调查资料的收集;
② 必要的话,也可以将人工边界(铁路线、隧道等)、自然边 界(河流、山脉等)作为小区的边界;
③ 小区数量要与规划预测工作相协调,合理安排工作量;
④ 每个物流区的用地性质尽量一致;
⑤ 以调查区为研究重点,结合调查点的分布情况将物流分区细
物流需求预测方法与模 型
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2020/11/22
物流需求预测方法与模型
第一节 物流需求特征与需求预测方法 第二节 地区间的物流量需求预测方法 第三节 制造企业的物流需求预测方法 第四节 物流企业的市场需求预测方法与模型
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物流需求预测方法与模型
第一节 物流需求特征与需求预测的作用
(2)全年物流量调查
为了把握全年物流总输入量和总输送量,应以企业为单位对全年分种类的 出入货重量、输送方式的使用比例、发货的重量比例、月发货的重量比例等 进行逐一统计并汇总。
(3)三日流动抽样调查
为了详细把握货物的流动情况,对近期某连续的3个平常日内的物流企业的 发货情况包括每件货物的品名、收货人企业种类、收货地、发货重量、运输 路线、发货时间、在途时间、运输费用等进行调查。
在物流链选择的方法中有多种模型,如比例模型、
分对数模型和概率模型。概率模型也称为Probit Model,
是选择决策中的一种比较常用的模型其函数形式可表达
为:
式中: ——分区i到分区j,在l种物流链中选择物流
链m的比重,也称为m链的分担率; ——待定系数; ——自然对数的底,
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物流需求预测方法与模型
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物流需求预测方城市及区域的物流需求
城市及区域物流需求的产生与社会经济活动(制造、 消费)相关联,其分布受生产力布局、生产资源分布、生 产制造模式、消费者分布、运输仓储设施布局等影响,且 呈现特定空间形态,同时物流需求与供给相互影响互相制 约。
➢ 常用的重力模型如下:
式中: ——分区i到j分区的物流分布量 ——分区i的社会经济、资源分布、生产力布局等情况 ——分区j的社会经济、生产力布局、消费分布等情况
——重力模型系数 ——分区i与分区j之间的阻抗参数.
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物流需求预测方法与模型
双约束重力模型要求在每一次计算过程中向发生量趋近的 同时也向吸引量趋近,目前在规划中应用最广泛、精度亦最好。
2、物流分布预测
物流分布预测是分析计算各分区之间的物流交 换量,即根据各分区现状的物流交换量以及未来 的发生、吸引量,找出各分区未来的空间交换量。 影响分区之间物流交换量的因素很多,如:两个 分区自身的经济发展水平,生产与消费水平,两 个分区之间的资源、生产、消费的互补性,两个 分区之间的空间距离和物流通道的能力与费用等。 物流分布预测常用的方法有增长系数法和重力模 型。
•用上式计算出的 一般不会满足约束条件: 、 因此, 需要进行反复迭代计算,在第 次计算出 之后,得出,新的增 长系数:
•则第 次的计算公式为:
• 如此反复计算,直到 、 收敛到等于或接近1为止。
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物流需求预测方法与模型
③重力模型
重力模型是运用物理学知识,模仿万有引力定律构造的模拟 模式,它是反映i区与j区的物流交换量与i区和j区的社会经济活动 的乘积成正比,而与i区及j区之间的阻抗成反比的一种空间模拟 模型。
•物流生成量的影响因素示意图
物流需求预测方法与模型
①回归分析法——根据因变量和自变量的因果关系
来预测事物未来的因变量。
一元线性回归模型。一元线性回归是描述一个自 变量与一个因变量之间线性关系的分析模型,又称 回归方程或回归直线。一般形式是:
• 其中: • • •
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——预测区的物流发生量或吸引量 ——常数; ——回归系数。 ——影响货源产生的因素。
•
Sijm —— 分区i到分区j,物流链m的服务水平,可以是该物
流链在安全、可靠、准确、信息等方面的状态。
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物流需求预测方法与模型
4、物流网路分配
§ 物流网络分配是指确定物流网络上的各线路与各节点的物 流量。物流网络的分配问题是一个复杂的动态的网络优化 问题,理论上讲有两类分配方法,一类是利用数学规划模 型来寻找分配量,例如使用最大割最小权的多商品流模型 (MCFP)来求解网络上的物流分配量,另一类是网络分 配中常用的模拟方法,一般有最短路法、静态多路径法、 概率分配法、动态多路径法等,这里介绍最短路分配法。
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物流需求预测方法与模型
•生产地 A
•地货站 B
•地货站 C
•消费 地D
•公路运输 •10吨 •发货
•铁路运输 •10吨
•公路运输
•10吨
•总流动30吨 •周 转
量
2300t.km
•10吨
•收货
• 纯流动概念示意图
•纯流动10吨 •周 转 量 2300t.km
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物流需求预测方法与模型
3.物流企业的物流需求
物流企业的物流需求与市场需求和企业发展目标关联。物 流市场需求主要由行业(产业)需求量、需求结构、需求种类 等体现,企业发展目标决定着企业物流服务对象、物流服务范 围、物流服务水平与物流服务规模。
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物流需求预测方法与模型
三、物流需求预测的意义
1.物流需求预测是分析物流业发展变化规律的基础 2.物流需求预测是制造企业及物流企业经营管理决策 的依 据 3.物流需求预测是物流规划与设计的依据 4.物流需求预测是物流技术设备配置设计的依据
• 2、物流期望线与LOD
表
图示为期望线图,实线部分代表物流出行的期望线,线条
的宽度代表起点i与迄点j间的物流交换量lij。
1、2……、n等代表小区号;其中
•n-1
n-1、n-2等代表外区号。
•1 •2
•…n
•n-2
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•3
•外 区
•6
•5
•4
物流需求预测方法与模型
下表所示为物流出行的矩阵表,简称LOD表。
物流需求预测方法与模型
②多元线性回归模型。其模型如下:
其中:P.or.A ——预测区的物流发生量或吸引量;
Xi——影响物流产生的因素,如人口数、工
厂建筑面积、仓库面积、GDP、车辆数量、人均消
费水平、人均收入水平等。确定参数k时,Xi取现值; 预测P或A时,Xi取未来规划值;
Ki——参数,根据资料由最小二乘法确定。
•
•(i=1,2,3,…,n)
•(j=1,2,3,…,n)
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物流需求预测方法与模型
二、基于L-OD的物流需求预测基本原理与过程