物流需求预测模型

2020/11/22
物流需求预测模型
• t检验：当H0为真，由公式（2-21）得 t=13.424，t0.025（10）=2.228<13.424
• D-W检验：由公式（2-22）得 D-W=2.218>2
5.预测计算
由回归方程得
即该码头集装箱的预测吞吐量为252.35*104TEU.
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物流需求预测模型
一元线性 回归预测
多元线性 回归预测
应用
非线性 回归预测
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Excel 软件
物流需求预测模型
2.5.1 回归分析预测步骤
相关关系 即相关程 度
线性或 非线性
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物流需求预测模型
2.5.2 物流需求相关因素
影响物流预测的客观因素主要有：
（2-23） （2-24）
（2-25）
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（2-26）
相关性检验
其中
置信区间估计
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R称为xi对于y 的全相关系数
（2-27） （2-28）
（2-29）
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2.5.5非线性回归预测
令x=x1， x2=x2,… xm=xm
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两边取对数
换元法
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物流需求预测模型
3rew
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
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物流需求预测模型
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物流需求预测模型
• 编制的规则要简单，符合一般常识，可验证并确 定取舍。
• 例如，以月为时间跨度的时间序列，可以用如下 规则进行试算：
1.过去三个月的销量为未来三个月可能的销量，即
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• 2.去年某三个月的销量为今年同期的可能销量，即
• 3.未来三个月的销量可能比过去三个月的销量增加 10%，即
• 4.未来三个月的销量可能比去年同期增加50%，即
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• 5.今年某前三个月销量的变化率（与去年同期相比） 等于其后三个月销量的变化率，即
• 以上K=1,2, …
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物流需求预测模型
基于BP算法的神经网络是由输入层、输出层和若干隐 含层组成的前向连接模型。
方差分析
0.839388 0.704572 0.483002 0.971541
8
自由度
回归分析
3
残差
4
总计
7
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SS
MS
F
显著水平 F
9.004436 3.775564
12.78
3.001479 0.943891
3.1799 0.146512
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表2-11 预测结果
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0%上限 95.0%
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2.5.3 一元线性回归预测
估计参数 检验
评定预测效果
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一元线性回归预测模型
xi，yi为自变量和 （2-13） 因变量的观察值； bu0i为，剩bi为余未残知差参项数。；（2-14）
（2-15）
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物流需求预测模型
同层神经元间互不相连，相邻层神经元通过权重连 接且互为全互联结构。当有输入信号时，首先向前传播 到隐层节点，再传至下一隐层，直至最终传输至输出层 节点输出。信号传播是逐层递进的，且每经过一层都要 由相应的特性函数进行转变。
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输
隐
输
入
出
层
含
层
层
三层神经网络结果示意图
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EXCEL在多元回归中的应用
• 某仓库过去14个月油漆的订货量y（t）与本区三家主要企 业的月生产量X1,X2,X3,求它们的回归方程式。
订货量与三企业产值关系表
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汇总输出 回归统计
Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值
Intercept 464.7979 146.3589 3.17574 0.033672 58.44043 871.1554 58.44043 871.1554
X1
-8.8998 3.19998 -2.78121 0.049757 -17.7844 -0.01523 -17.7844 -0.01523
• 某国际集装箱码头统计了12年集装箱吞吐量与该地区工业生 产总值的关系如下表所示。
某码头集装箱年吞吐量与工业产值的关系
工业产值 99 110 132 161 193 194 246 274 281 344 372 349 （亿元） 年吞吐量 43 53 66 70 84 93 110 131 170 169 197 178 （*104TEU)
物流需求预测模型
增长系数r增ij可长系以数分解b为1 两个b平2 衡因子b3的乘积.，.. 即：rbijn=aibj，此
时增平长系衡数条件可到以地改写1为： 2
3
...
N
合计
发地
a1
1
T11
T12
T13
...
T1n
O1
a2
2
T21
T22
T23
...
T2n
O2
a3
3
T31
T32
T33
...
T3n
O3
...
..
...
N
Tn1
Tn2
Tn3
合计
D1
D2
D3
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...
Tnn
On
Dn
T
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Tij满足以下的双约束平衡条件。
不同发地到达j地的Tij的总到达量为Dj
发地i到不同到达地Tij的总发送量为Oi 总发送量和总到达量相等 且等于总运输量
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物流需求预测模型
2.5.4多元线性回归预测
• 影响物流需求的因素较多，抓住主要因素x1，x2 ，…，xm，抽取样本（yi，x1i，x2i，…，xmi）（ i=1,2，…n），（m个因素，n个样本）
• 如果散点图(y，xi)呈现线性，则可以作多元线性
回归函数
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试预测当该地区工业生产总值达到500亿元时，该码头集装箱 的年吞吐量为多少？（取显著性水平a=0.05）
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1.作散点图，观察工业产值与吞吐量之间关系。
图2.5 工业产值与集装箱吞吐量的关系分析图
2.确定预测模型
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3.计算参数b0，b1。
残差平方和 标准差
离散系数 相关系数 可决系数
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一般，v不超过 0.1至0.15可接 受
（2-16） （2-17）
（2-18） （2-19）
（2-20）
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t检验 自相关检验
（2-21） （2-22）
把不包括在样本内的某期已知量与预测量进行对比
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物流需求预测模型
由公式（2-15）得 即回归模型为
b0=-7.272， b1=0.519
4.统计检验。 离散系数检验：由公式（2-16）（2-17）（2-18）得
Qe=1676.38，S=12.928，v=0.1137， V介于0.1~0.15间，误差可以接受 相关系数、可决系数检验：由公式（2-19）得
r=0.973，r2=0.947
产销平衡预测方法—增长率法
• 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。确定一组系数rij. 使 Tij=rijtij.
• 需求数据:各地区总输出 量Oi、总输入量Dj和基期 的交流量tij. n个区域的总 货物输出量Oi和货物输入 量Dj,需根据现在的物流分 布表tij确定预测年各区域 间的物流分布202量0/11T/22ij.
X2 -4.92061 1.770758 -2.77882 0.049879 -9.83702 -0.0042 -9.83702 -0.0042
X3 1.434044 0.553363 2.591507 0.060588 -0.10234 2.970427 -0.10234 2.970427
得回归方程：
研究n个地区间的某种货物流量，Tij为i区发送到j区的货物流量， Oi 为i地的总输出量，Dj为j区的总输入量 则地区间的交流如下O-D表所示：
到地
1
2
3
...
N
合计
发地
1
T11
T12
T13
...
T1n
O1
2
T21
T22
T23
...
T2n
O2
3
T31
T32
T33
...
T3n
O3
...
...
...
...
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物流需求预测模型
主要内容
• 回归预测模型 • 产销平衡预测模型 • 计算机仿真预测模型
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2.5 回归预测模型
回归预测法是基于预测 的相关原理，客观世界 中许多事物、现象、因 素彼此关联而构成关系、 过程、系统。
惯性原理 类推原理 相关原理 概率判断原理
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2.6 产销平衡预测模型
• 产销平衡是指在一定范围内，相同用途的某种物资的生产 量、消费量和运输量之间的平衡。
• 产销平衡法是过产销平衡计算，推算出该种货物在一个车 站、一个枢纽、一条线路或一个地区的发送量和到达量。
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产销平衡原理：
...
...
...
...
...
...
..
...
an
N
Tn1
Tn2
Tn3
...
Tnn
On
合计
D1
D2
D3
Dn
T
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整个区域 的年预测 增长率
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2.7 计算机仿真预测模型
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