城市物流需求预测方法研究
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。
基于BP神经网络的安徽省物流需求预测研究
ＣＨＥＮ ｉ ｕ ｎ ＧＵＯ —ｅ ｏ ｇ Ｓ —ｙ ａ ， Ｙｉ ｈ ｎ
（ｃｏｌｆｎｏｍａｉ ， ｅ ｉｇ ｚＵ ｉｅｓｙＢ ｉｎ １４ ， ｈｎ） Ｓｈ ｏｏＩｆｒ ｔ ｎＢ ｉｎ ｉ ｎｖｒｉ ， ｅｉｇ１ ９Ｃ ｉａ ｏ ｊ Ｗｕ ｔ ｊ ０１
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｉ ｐ ｐ ｒ ｗｅｕ ｅ ｅＢＰｎｅ ｒ ｌ ｅｗｏ ｋ ｔ ｓａ ｉｈｔ ｒ ｃ ｓｉ ｇｍｏ ｅ ｆ ｏ ｉｔ ｓ ｅ ｎ ｆ ｈ ｎ ｅ ｔ ｄ ｅ ｅ ｓ ｒ ｃ ： ｎｔ ｓ ａ ｅ ， ｓ ｄ ｔ ｕ ａ ｔ ｒ ｅ ｔｂｌ ｆ ｅ ａ ｔ ｄ ｌ ｌ ｇｓｉ ｍａ ｄｏ Ａｎ ｕｉ ｄｔ ｎ ｓｕ ｉｄ ｔ ｈ ｈ ｎ ｏ ｓ ｈｅ ｏ ｎ ｏ ｃｄ ａ ｈ ｈ ｓｒ ｎ ｏ ｒ ｌｔｖｔ ｅ ｗｅ ｎ ｔ ｅｉ ｐ ｔａ ｄ ｏ ｔ ｔ ｎ ｅ ｆｔ ｅ ｍｏ ｅ ． ｅ ｅ ｒ ａ ｉｅ ｄ ｌｕ ｉ ｇ ｓ ｆ ｒ ｔ ｂ ． ｉｈ ｓ ｏ ｄ ｔ ｅ ｔ ｇ ｃ ｒ ｅａ ｉｉ ｂ ｔ ｅ ｈ ｎ ｕ ｎ ｕｐｕ ｄ ｘｏ ｄ １ Ｔｈ ｎ ｗ ｅ ｌｚ ｄ ｔ ｍｏ ｅ ｓｎ ｏｔ ｅ Ｍａｌ ７ ０ ｗｈ ｃ ｈ ｗｅ ｈ ｏ ｙ ｉ ｈ ｈｅ ｗａ ａ ｎ ｎ ｌｎ ａ ｐ ｉ ｇ ｒ ｌｔｏ ｓ ｉ ｅｗｅ ｎ ｔ ｅ ｉ ｐ ｔｉ ｄ ｘ ａ ｄ ｌｇ ｓｉ ｓ ｄ ｍａ ｄ ｉ ｄ ｘ Ａｔｔ ｅ ｅ ｄ ｉ ｌ ｔ ｄ ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｖ ｌ ａｅ ｈ ｏ — ｉ ｅ ｒ ｍａ ｐ ｎ ｅａ ｉｎ ｈ ｐ ｂ ｔ ｅ ｈ ｎ ｕ ｎ ｅ ｎ ｏ ｉｔ ｅ ｎ ｎ ｅ ． ｈ ｎ ，ａ ｓｍｕ ａ ｅ ｏ ｅ ａ ｔ ａ ｉ ｔ ｄ ｔ ｅ ｃ ｎ ｄ ｅ ｅ ｔ ｅ ｅ ｓ ｆｈ ｄ １ ｆ ｃｉ ｎ ｓ ｔ ｅｍｏ ｅ ． ｖ ｏ
基于指数平滑法的常州市物流需求预测及发展研究
基于指数平滑法的常州市物流需求预测及发展研究在经济全球化快速发展的今日，全球的市场竞争程度日益增加，物流量的大幅度增长，使物流成为国家发展的经济动脉。
物流需求预测是物流发展的前提，我们可以通过物流需求预测，及时了解经济活动的物流需求量，对预测到的物流需求量及时的满足经济活动中的物流需求，以保证物流服务和需求的平衡，使经济建设和物流协调发展。
一、绪论（一）研究背景、目的与意义1. 研究背景随着经济全球化，现代物流早已展现出许多新的发展规律与特征。
物流作为一种新兴的组织方式和管理技术，世界各国已然承认了它的经济价值。
美国经济学家曾经把物流领域蕴藏的提高经济效益的无穷潜力称之为“一块经济界的黑大陆”。
物流是经济发展的动脉，现代物流业引导着城市经济的发展，城市众多领域的经济活动都被涉及，物流不仅能使经济运行的节奏加快，还能提高城市的竞争力。
常州市作为我国长江流域的主要中心城市，同时也是江苏的省会，经济发达的省份，在改革开放实践的二十多年中，常州市的经济早已实现了现代化建设，快速的经济增长造成了物流服务需求的增大，这也是对物流业发展的严峻挑战。
常州市的物流业发展得到了政府的高度关注，提出发展物流来实现经济跨越式发展的建议，并且为兴建物流园区而投入了大量的资金，同时也完善了物流信息平台。
现如今的大趋势是由世界制造基地向长江三角洲地区转移，物流量肯定随之大幅度的增长。
如若常州抓住这个机遇，改善经济结果是必然的，同时也能提高经济的发展水平。
2. 研究的目的与意义各个城市的发展状况大不相同，为了使常州市物流业的发展能够快速并且健康持久，为常州市找出一条符合其自身发展的道路是必不可少的。
积极大力的发展现代物流业，不仅可以优化常州市的经济结构，还能提高常州市的竞争能力。
因此本文通过分析常州市物流发展的实际情况和货运量，找出常州市物流发展存在的不足之处，并为之提出发展的对策。
（二）国内外研究综述1. 国内研究现状孙剑青（2016）[1]以北京市作为研究对象，总计国内外区域物流需求预测研究的现状，结合物流需求的特性，采用灰色神经网络，粒子群算法，物流用地规模，展开了对北京市物流需求预测方面的研究。
物流需求预测模型的研究与优化
物流需求预测模型的研究与优化随着全球化的发展，物流行业越来越成为社会经济中不可或缺的组成部分。
随着物流行业的快速发展，人们对物流服务的需求也越来越高。
为了能够更有效地满足用户的需求，物流企业需要研究和优化物流需求预测模型。
本文将从以下几个方面探讨物流需求预测模型的研究和优化。
一、物流需求预测模型的概述物流需求预测模型是指利用物流行业的历史数据、市场经济数据、产品销售数据等各种数据进行信息处理和分析，以便预测未来的物流需求变化趋势，从而对物流服务进行有效的规划和调整。
物流需求预测模型主要包括基于统计学的预测模型、基于人工智能算法的预测模型和基于大数据分析的预测模型等。
二、基于统计学的预测模型基于统计学的物流需求预测模型是使用一系列的统计学工具来预测未来的需求变化趋势，它能够提供具有可信度的预测结果，对物流企业的发展具有重要的意义。
该模型通常采用平滑移动平均数方法、指数平滑方法、控制图方法等统计学手段进行预测。
三、基于人工智能算法的预测模型基于人工智能算法的物流需求预测模型是将人工智能技术应用到数据处理和预测中，通过神经网络、模糊理论、遗传算法等工具进行数据建模和预测分析。
该模型对数据的处理能力和预测结果的准确度都有较强的优势，但是对于理论的解释和验证比较困难。
四、基于大数据分析的预测模型基于大数据分析的物流需求预测模型是利用大规模的数据库和开放数据，通过数据挖掘、机器学习等手段进行数据分析和预测建模，对于大量的数据处理和管理有着较好的表现。
该模型能够在处理大量数据的过程中，更精确地找到数据之间的关系，从而准确预测未来物流需求出现的概率。
五、物流需求预测模型的优化和改进在实际应用过程中，物流需求预测模型仍存在一些问题和不足，例如模型的预测误差较大、数据处理速度不够快等。
因此，需要对物流需求预测模型进行优化和改进。
优化方法主要包括增加模型的变量、优化模型的权重、加强对异常数据的处理、增加对外部因素的考虑等。
基于ARIMA模型的湖南省物流需求预测研究
流 通 企 业 的 发 展 摆 到 了 影 响 国 民 经 济 的 重 要 地 空 涵盖了各种资源运
输、 仓储 、 包装 、 装卸 、 流通 、 配送的全过程。物流需求作为一种 引致需求 ， 产生 的根本原 因是社会 的生产 、 经营 、 消费等活动 ， 因此与物流量有着紧密的联系。在物流服务能力基本 满足物 流需求的前提条件下 ， 以通过物流量来 反映物流需求 。 可 影 响物 流需求 的基本 因素包括社 会经济发 展总体 规模 、 产业结 构 、 民消 费水 平和消费理念 、 居 固定 资产投资 、 区域 内 外 贸易 、 国家宏观经济 和产业政策 、 基础设 施建设 、 产业 发展 水平等 。由于货物运输在物流全过程 中是 实现各种物资转移
的 主要 环 节 ， 成 了 物 流 成 本 中的 主 要 部 分 ， 此 在 众 多 研 究 构 因
业的发展指 明了方 向。湖南省地处 中部 ， 北引长江 ， 南邻粤港 ， 东接沿海 ， 西连川渝 ， 具有承东启 西 、 交通南北 、 通江达海 的区 位地理优势 ， 以装备制造业为核心 的产业集群 以及 京广铁路 、
它指的是 ，社会生 产经 营活 动对 资源的配置作用而产生 的对
园区时指 出， 物流发展要 依托经济发展 ， 物流不畅反过来也 但 会造成 国民经济发展 的不利影 响。他 指出 ， 国家 ２ １ 年出 台 ０１ “ 国八条 ” 物流企业采取 的一系列支持 政策还不够 ， 年 国 对 今
家将就促进流通发展 召开专 门会议 ，为包 括物流在 内的流通
技 术 与 方 法
ｄ ｉ ０３ ６ ￣ｉ ｎ１ ０ － ５ Ｘ． １ ．９１ １ ｏ： ．９ ９ ．ｓ ．０ ５ １ ２ ２ ２０ ．Ｏ ｌ ｓ ０
基于BP神经网络的武汉市物流需求模型预测及发展战略研究
（ ．ｎｔｕｅｏ Ｉｔｒａ ｏａ Ｅ ｕａｉ ， ｈｎＵ ｉ ｒｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ ， ｈ ｎ ３０ ０ １Ｉｓ ｔ ｆｎｅｎｔ ｎｌ ｄｃｔ ｎ Ｗｕ ａ ｎｖ ｓｙ ｆ ｃｎｌ ｙ Ｗｕ ａ ０ ７ ； ｉｔ ｉ ｏ ｅ ｉ Ｔ ｏ ４ ２ Ｘ ａｇｉｇＶ ｃｔ ｎｌ ｅｈ ｉ ｌ ｏｅｅ Ｘａｎｎ ３ １０ Ｃ ｉａ ． ｉｎｎ ｏａｉ ａ Ｔ ｃｎｃ ｌｇ ， ｉ ｉｇ ７０ ，ｈｎ ） ｎ ｏ ａＣ ｌ ｎ ４
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｍｏ ｅ ｏ ｉｔ ｓ ｏ ｉ ｉｓ ｄ ｍａ ｄ ｙ ｒｓ ｄ ｒ ｌｇ ｓ ｃ ；ｌｇｓ ｃ ｅ ｎ ；Ｂ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｎ ｉ ｔ Ｐ ｎ ｕ ａ ｅｗｏｋ；ｆｒ ｃ ｓｉ ｇ ｏｅ ａ ｔ ｎ
１ 引言
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 、 品和半成 品、 品以及废 旧物 品、 旧材料 成 商 废 等发生配置作用 而产 生 的对物 在空 间 、 时间和 费用方 面 的要
（． １ 武汉理 工大学 国际教 育学院 ， 北 武汉 湖 ２ 咸 宁职 业技术 学院， ． 湖北
４ ０７ ３ ００；
咸 宁 ４ ７０ ） ３ １０
［ 摘 要］ 从社会经济发展的层面提 出了物流需求的界定和衡量方 法 ， 并利用 Ｂ Ｐ神经 网络 对武汉市 ２ １ ００年物 流需求量 进行 了预 测； 该模型不仅揭示 了外部经济系统和内部运输 系统与物流需求之间的非线性映射关 系 ， 同时有助于对武汉 市现代物 流业发展 战略进
技 术 与 方 法
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊｉｓ ． ０ ５ １ ２ ． ０ ０ １ ． ２ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ｎ １ ０ ～ ５ Ｘ ２ １ ． ５ ０ ３
肇庆市城市物流需求分析
摘要随着物流行业在我国的高速发展，物流业逐渐被行内业界的学者认为是“物流是企业挖掘利润的最后一块处女地”、“第三利润源泉”等能为企业增加收入的重要途径，不过与发达国家相比，我们国家的物流行业虽有“起步晚、发展快、后劲足”，发展潜力大的优势，但就目前来说，我国物流行业发展的重心，主要停留在正向物流方面。
由于我国物流行业的技术含量都比较低，以及相关监管制度的不完善，这不久不能成为企业增加利润的新途径，反而还成为企业发展的绊脚石，而且在实施的过程中还出现了不少制约和影响企业发展的问题。
本文的额撰写是基于肇庆市城市物流发展需求的分析，本文根据肇庆市经济增长与物流业发展的相关理论和实例，再借鉴相关经济学资料相关理论的基础上，规范分析与实证分析相结合的方法、比较分析法等方法进行研究对肇庆市城市物流发展的相关性和协同性进行分析研究，最后证实肇庆市经济发展与物流是相互促进发展的关系，以及懂得物流和经济如何更好的同步前进。
关键词：肇庆市；物流需求；区域经济with the rapid development of logistics industry in China, the logistics industry is gradually regarded by scholars in the industry as "logistics is the last virgin land for enterprises to tap profits", "the third source of profit" and other important ways to increase revenue for enterprises, and so on. However, compared with the developed countries, the logistics industry in our country has the advantages of "late start, fast development, strong stamina" and great development potential, but at present, the center of gravity of the development of our country's logistics industry mainly stays in the forward logistics aspect. Due to the relatively low technical content of the logistics industry in China and the imperfection of the relevant regulatory system, this will not soon become a new way for enterprises to increase their profits. On the contrary, it has become a stumbling block in the development of enterprises, and in the process of implementation, there are many problems that restrict and affect the development of enterprises. The writing of this paper is based on the analysis of the needs of Zhaoqing city logistics development. Based on the relevant theories and examples of Zhaoqing city's economic growth and logistics development, and on the basis of the related theories of relevant economic data, The combination of normative analysis and empirical analysis, qualitative and quantitative analysis, comparative analysis and other methods are used to analyze the correlation and synergy of urban logistics development in Zhaoqing city. Finally, it is proved that the economic development and logistics of Zhaoqing city are the relations of mutual promotion and development. And understand how logistics and the economy can better keep pace with each other.Key words: Zhaoqing city; logistics demand; regional economy1 前言 (1)1.1研究背景 (1)1.2研究意义 (1)1.3研究现状 (2)1.3.1.国内研究现状 (2)1.4研究内容 (3)1.5研究方法 (3)2 城市物流需求相关分析 (4)2.1城市物流分析 (4)2.1.1城市物流概念 (4)2.1.2城市物流特征 (4)3 肇庆市城市物流需求现状分析 (6)3.1肇庆市发展情况概述 (6)3.2肇庆市城市物流需求的SWOT分析 (6)3.2.1优势 (6)3.2.2劣势 (7)3.2.3机会 (7)3.2.4威胁 (7)4 肇庆市城市物流发展的策略 (8)4.1加强珠三角区域物流基础建设 (8)4.2加大政府扶持力度 (9)4.3引进、培养高层次物流人才 (9)4.4加快物流信息化建设 (9)参考文献 (10)致谢 (12)1.1研究背景我国物流业正处于快速发展时期。
运输需求预测模型研究与应用
运输需求预测模型研究与应用运输需求的准确预测对于物流行业的发展和运营决策至关重要。
随着全球贸易的不断发展和物流需求的不断增加，运输公司和供应链管理者需要一种可靠的方法来预测未来的运输需求，以便为客户提供高效的物流服务。
运输需求预测模型可以帮助物流公司根据历史数据和相关因素来预测未来的需求量。
这种模型可以使用各种数据分析和预测技术，如回归分析、时间序列分析和机器学习方法。
以下是一些常用的运输需求预测模型的介绍。
1. 回归分析模型：回归分析模型是一种常见的运输需求预测方法，它通过建立运输需求与各种影响因素之间的关系来进行预测。
这些影响因素可以包括季节性变化、经济指标和市场趋势等。
通过回归分析，可以确定各个因素的权重和影响程度，从而预测未来的需求量。
2. 时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它通过观察和分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征来进行预测。
在运输需求预测中，可以使用各种时间序列模型，如移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些模型可以帮助运输公司捕捉到运输需求的周期性和季节性变化，从而提供准确的预测结果。
3. 机器学习模型：机器学习是一种基于数据和模式识别的预测方法，它通过训练模型来学习和预测未来的需求。
在运输需求预测中，可以使用各种机器学习算法，如决策树、随机森林和神经网络等。
通过输入历史数据和其他影响因素，机器学习模型可以自动学习运输需求的规律和模式，并给出准确的预测结果。
运输需求预测模型的应用可以在各个层面上实现，包括运输公司的运营决策、供应链管理者的需求规划和资源配置等。
以下是一些典型的应用场景：1. 运力调度优化：通过运输需求预测模型，运输公司可以更准确地预测未来的货运量，从而优化运力的调度和资源的配置。
这样可以避免运力的浪费和过剩，提高运输效率和成本效益。
2. 场地规划和货物配送：在城市物流和快递行业中，准确预测未来的运输需求对于场地规划和货物配送至关重要。
第2章-物流需求预测
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
2
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
第二节 物流需求预测方法
一、物流需求定性预测方法
确认问题 选择专家组
经验预测法 专家会议法 德尔菲法
图 2-17 求解矩阵结果
求发展系数a、灰色作用量b及b/a。
图 2-18 求解结果
30
• 步骤12： 计算拟合值
图 2-19 计算拟合数列值
31
• 步骤13： 需求预测
图 2-20 2017 年需求预测值
32
（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：
均方差
s 2
1 n
n
ei2
i 1
标准差
1
n
n
ei2
i 1
55
n
n
yi xi
i1
i1
n
34
（2）拟合优度检验
n
( yˆi y)2
R2
i 1 n
( yi y)2
i 1
当R2＝1时，物流需求与x 完全线性相关，模型的拟合
程度最优；当R2＝0时，物流需求与x 无线性相关关系，模
型的拟合程度最差。通常R2都是介于0～1之间，R2≥0.9时，
估计模型为优；0.8≤R2≤0.9时，估计模型为良；0.6≤R2≤0.8
36
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
物流预测方法总
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
区域物流需求线性与非线性组合预测方法比较研究
在 选 择 区 域 物 流 需 求 预 测 方 法 时 应
的研 究 和 应 用 发 展 很 快 ， 国 内 外 有 关 组 考 虑 以下 问 题 ：预 测 方 法 所 需 数 据 的 可 合 预 测 的 研 究 已取 得 很 大 进 展 。 组 合 预 得 性 ；在 已 有 数 据 的 基 础 上 ， 预 测 方 法
程 中要 注意组 合 的合 理性 ，盲 目组合 可 展 水平 、居 民消费 水平等 因素有 密切联
能会 导致 比单个 程序更 差 的性 能 ，反 而 系 ，且存 在着一 定 的数 量关 系 ，这 种关 使 预测精 度降低 。所 以 ，组合 前有 必要 系 符合最 小二乘 法则 ，由此 可 以建 立 回
经 网络 等 非 线 性 组 合 方 法 预 测 区 域 物 流
一
性的不同 ，预测精度往往也会 不尽
相 同 。 一般 地 ，如 果 对 于某 一 预测
定 的相关 性 ：即国 内生 产总值 、工农
问题所选用 的不同模 型是相互独
需 求 ，也使各 预测值 更加平 稳 。因此 ，
业 生产 总值 、社会 消费 品零 售 总额等指
８ ＰＭ １０ ２ ＰＰ２ ０ ７ ０
石 油 石 化 物 资采 购
ＷＷＷ ． ｍ ｗｅ ． ｏ ． ｎ ｐ ｂｃ ｍ ｃ
表 １样本数据 标增 长速 度越 快 ，物流 量 的增 长速 度就 越快 。 因此 ，可 以通过 指数 平滑 进行 区
年份
ｌ ９ｌ ９ Ｉ ９啦
单 一预测模 型的假 设条件 及适用 范 行对 比分析 ，为解 决物流 需求 预测提供
一
季刊 中开 创性 地提 出并 证 明两种无 偏 的 单项 预测 可 以组 合 出优 于每个 单项 预测
现代城市物流发展对策研究
现代城市物流发展对策研究现代城市物流发展对策研究一、城市物流发展现状分析随着城市化进程的不断加速，城市物流已成为城市发展中不可或缺的重要组成部分。
然而，城市物流发展也面临着很多挑战，如交通拥堵、环保、成本等方面。
本章将对城市物流发展现状进行分析，以此为基础提出更好的解决方案。
二、基于市场需求的城市物流规划市场需求是城市物流发展的基础，合理规划也是提高城市物流效率、降低成本的重要手段。
本章将从市场需求方面出发，对城市物流规划进行探讨，包括物流需求预测、网络规划、设施布局等内容。
三、促进城市物流绿色可持续发展城市物流的高速发展也给城市环境带来了很大的压力，如何促进城市物流的绿色可持续发展已经成为一个亟待解决的问题。
本章将提出城市物流可持续发展的思路和路径，包括运输方式、能源利用和节能减排等方面。
四、营造良好的城市物流营商环境城市物流的发展需要政策的支持和市场的参与，建立一个良好的城市物流营商环境，对于推动城市物流的发展具有重要的意义。
本章将从政策制定、市场运作、信息化等方面探讨如何营造良好的城市物流营商环境。
五、发展基于物联网技术的智慧物流系统物联网技术是当前信息化发展的重要载体之一，运用物联网技术开发智慧物流系统，将对提高城市物流效率和降低成本产生积极的推动作用，本章将介绍开发智慧物流系统的基本思路和应用前景。
六、巴黎城市配送中心案例分析巴黎城市配送中心是较早实行城市配送中心概念的案例，本章将介绍该案例的具体实施情况，探讨其在城市物流发展中做出的贡献。
七、南京不锈钢物流园区案例分析南京不锈钢物流园区是按照现代物流园区标准建设的物流园区，本章将介绍该园区建设过程中的经验与教训，并从物流园区建设的角度说明其对于城市物流发展的推动作用。
八、深圳货车电子地图案例分析深圳货车电子地图是一个为货车司机提供货车行驶路线、交通拥堵情况、公共停车场位置等信息的电子地图。
本章将介绍该电子地图的开发情况及其在城市物流发展中的作用。
重庆市物流需求预测研究
ห้องสมุดไป่ตู้
２ 物 流 需 求 的 影 响 因素 及 度 量 分 析
２ １ 物 流 需 求 的 影 响 因 素 ．
（ ） 济 发 展 规 模 对 物 流 需 求 的 影 响 。 经 济 的 持 续 快 １经 速 发展 使 得 原 有 的 物 流 服 务 不 能 满 足 新 增 的 需 要 ， 物 流 使 需求规模 呈增长态势 。 （ ） 业 结 构 对 物 流 需 求 的 影 响 。研 究 证 明 ， 着 产 业 ２产 随
３ 预 测指 标体 系的建立
基 于上 面 对 衡量 指 标 的分 析 ， 以及 考虑 到 统 计 数 据 的 可 获
影 响 物 流 需 求 的 因 素 十 分 广 泛 且 复 杂 。 物 流 需 求 作 为
一
选取 ｌ万 和 ２万 作 种派生 需求 ， 经济发展 的产物 ， 是 它与 经济 水平存 在 密切 得 性 ， 货 物 运输 量 Ｙ （ 吨 ） 港 口吞 吐 量 Ｙ （ 吨 ） 为 重庆市物流需求 的衡量指标 。按照上 面对其经济影 响因素 的 的 内 在 关 系 。 同 时 ， 流 的 基 础 设 施 建 设 也 在 一 定 程 度 上 物
并本着可 操作性 原则 ， 取地 区生产总值 （ Ｄ ） （ 选 Ｇ Ｐ Ｘｌ亿 影 响 到 物 流 需 求 的 大 小 。 因 此 ， 据 重 庆 市 经 济 社 会 发 展 分析 ， 根 元 ）第 一 、 、 产业 所 占 比率 Ｘ （ ）Ｘ （ ）Ｘ （ ）进 出 口 、 二 三 ２ 、 ３ 、 ４ 、 的现状 ， 析影响其需 求规模变化 的主要 因素 。 分
基于多模型组合的物流需求预测分析——以武汉市为例
基于多模型组合的物流需求预测分析——以武汉市为例
武亚鹏;李慧颖;李婷;刘淮源
【期刊名称】《物流技术》
【年(卷),期】2022(41)6
【摘要】采用有效度法对线性回归、ARIMA模型以及灰色预测模型进行线性组合,经验证,其最大误差为5.56%,平均误差为2.94%,处于合理范围。
运用组合模型对武汉市2021-2030年物流需求(货运量)进行预测分析,经计算至2030年武汉市年货运总量将达到140 000万吨以上,接近上海等一线城市现有物流需求水平。
面对巨大的物流需求规模,武汉市在“十四五”期间,有必要制定物流业中长期发展规划,以指导现代化物流体系的建立,推动物流业降本增效。
【总页数】4页(P60-63)
【作者】武亚鹏;李慧颖;李婷;刘淮源
【作者单位】中南勘察设计院集团有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】F259.27;F224.0
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5.我国生鲜农产品冷链物流需求预测分析:基于最优组合模型
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河南省物流需求预测分析及发展对策研究
（ 郑州大学
【 摘
管 理工程系 ， 河南
郑州
４ ５ ０ ０ ０ １ ）
要】 为促进河南省物流企业的发展和物流产业规划及物流政策的制定 ， 利用双指数平滑法对 ２ ０ １ ２ ２ ０ ２ ０年河南省铁路 、
公路 、 水运和航空四种运输模式 的物流需 求量进行预测 ， 并对预测结果进行深入分析 。在此基础上 ， 结合河南省 实际情 况提出了 协调投资比例 、 平衡 物流发展 、 优化 产业结 构、 发展第 三方物 流、 加 强物 流网络化建设 、 完善物流法律法规等六点建议 。研究成果 对河南省物流业的持续、 健康、 快速发展具 有现实指导意义。 ［ 关键词】 河南省 ； 物流需求 ； 需求预测 ； 双指数平滑模型 ； 发展对策
Ｎｉ Ｊ ｉ ｎ ｓ ｈ ｅ ｎ ｇ ， Ｄｉ Ｗｅ ｉ ｍｉ ｎ
（ Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ５ ０ ０ ０ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
年我省社会物 流总额为 ６ ３ ０ ５ ０ ． ４ ５ 亿元 ，同 比增长 ２ ０ ． ６ ％； 物
流业 增加 值 ７ ７ ４ ． ３ ２亿 元 ，同 比增 长 ５ ． ５ ％， 占 Ｇ Ｄ Ｐ比重 为 ２ ． ８ ７ ％； 完成物流相关行 业 固定资产投 资 ７ ８ ４ ． ３ ７亿元 ， 同比增 加２ ３ ． １ ％， 社会物 流总费用 ４ ５ １ １ ． ８亿元 ， 同 比增加 １ ３ ． ３ ％， 占 全省 Ｇ Ｄ Ｐ的 １ ６ ． ７ ５ ％， 比上年下 降 ０ ． ４ ９个百分点 ， 比全 国平均
基于集对分析的区域物流需求量预测模型建立研究
１ ．回归 预 测法 。 回归预 测 法属 于 因果 分析 ， 它根 据 自 变量 个 数 的 多 少 ， 可分 为 一 元 回 归 、 元 回归 和 多元 回归 二 模 型 ， 据 因变量 和 自变 量 的相 关 关 系 ， 分 为线 性 回归 根 可
和非 线 性 （ 线 ） 归 模 型。 曲 回
型。
体 化会 推进 区域 物流 的发展 。 区域经 济 面 临 的现实 促进 了 区域物 流 的发 展 。 国 的 我 资源 分布 不 均衡 ， 多数 自然资 源 分布 在 东北 、 西北 、 南 以 西
及北 方 地 区 ， 而人 口多集 中在 中部或 沿 海 自然 环境 和 交通
条 件较 好 的地 区 。 史 上 就 形 成 了 原材 料 采 掘 、 加 工 等 历 粗 基础 工业 远 离 加工 工业 的产业 布 局 ． 致 物流 在 时 间和空 导 间 上 的跨 度 极 大 。 导致 我 国物 流 成 本较 高 ， 这 区域 间 经 济 发 展不 协调 ， 因此 ， 大力 发 展 区域 物 流 ， 我 国 区域经 济 协 是 调 均衡 发 展 的客观 需要 。 ２ 域 物 流促进 区域 经济 的发 展 。 ． 区域物 流 可通 过 显著 降 低社 会交 易 成 本 。 为 区域 经 济发 展做 出贡献 。从交 易 来
内生产总值与区域货运量联 系起来， 建立区域物流需求量预测模型。
关键 词 ： 区域 物 流； 测 ； 预 集对 分析
一
、
区 域 经 济 与 区 域 物 流 的 关 系
业结 构 发 展演 进规 律 ， 区域 产业 结 构 的发 展方 向是 合 理化 和高度 化 。 产业 结 构合 理化 是 以第 三产业 的发 展水 平 来衡 量 的 。 业结 构高 度 化是第 一 产业 向 二 、 产 三产业 升 级演进 ， 由劳 动密 集 型 向资本 、 术密 集 型产 业演 进 。而 区域 物流 技 发展 正是 通过 培 育并 集 中物 流企 业 ， 其 发挥 整 体优 势 和 使 规模 效 益 ， 促使 区域 物 流 业 形 成并 向专 业 化 、 理 化 的方 合
区域物流需求量预测实证研究
地 区进 出 口贸易总额 Ｘ（ 万美元 ）居 民消 、 费水平 Ｘ 元 ） （ 作为河北省物流需 求量预
测 的经济影 响因素。其 中地 区生产 总值 和
经济结构都 对物流需求有影响 ，贸 易和 商 务流通是 区域物 流需求的重要组成部分 。 区域经济规模是首要 因素 ，因为区域
经济发展 的整体水平和规模是 区域物流需
与 指 数 平 滑 法 预 测 结 果 比较 可 以 看 出 ， 采用 Ｂ Ｐ神 经 网络 方 法 进行 物 流 需 求量
次， 是产业结构对区域物 流需求的影响。 随
着产业 结构从 第一产业 向第三产 业调 整 ， 物流需求表现为从低 附加值产 品的物流需
等 （ ０ ９） 用线 性回归预 测模 型 ， ２０ 运 对运
Ｂ Ｐ神经 网络 （ 即误 差反向传播网络 ） 是一种多层前馈 网络 ， 运用梯度搜索理论 ，
使得网络实际输 出与期望输 出的均 方差达 到最小 ， Ｐ网络 的学 习过程包括正 向传播 Ｂ 和反向传播两部分。 当给定 网络一个输入
亿 吨 ，同比增长率 为 ２ ％。河北省作 为 ２８
输物 流以及区域物流进行相关预测 ；王隆
求 向专业化和综合化 的需求转 变，不仅对 运输和仓储继续保持较强的需求 ， 对包装、 流通加工等增值服务需求也大大增加。再
次是区域商贸流通 、区域外贸总额和居 民
预 测较 指 数 平 滑 法更精 确 ，在 一 定程 度 上 能够 为 河 北省 物 流 规 划提 供 定 量 决 策
求 的根本决定性 因素 ，区域经济总量水平
越高 ，对原料、半成 品、产成 品的流通要
求也就越高 ；区域经济增长速度越快 、区
域经济越活跃 ，其 区域物流需 求增长也越
长沙市物流业需求预测与发展对策研究
Ｓ ｃ 科 ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ＆ 技 Ｔ ｅ ｃ ｈ 视 ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ 界 Ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ
长沙市物流业需求预测与发展对策研究
付 玲馨 李 晶 （ 湖 南师范大 学 资源 与环境 科学 学院 ， 湖南 长沙 ４ １ ０ ０ ０ ０ ）
【 摘 要】 本文对长沙市物流业发展现状进行 了分析 ， 在此基础上运用趋 势预测法、 线性回归方法对 长沙市物流业市场进行需求预测 ， 得出 ２ ０ １ ５年、 ２ ０ ２ ０年、 ２ ０ ３ ０年物流所 占市场份 额预ｊ 受 ｌ ｌ 值， 与长沙市物流业实际情况相结合 ， 根 据长沙市物流业发展趋 势提 出相应的发展对策。 【 摘 要】 物流业 ； 需求预 测； 发展对策 ； 长沙市
将弱化 ， 而货运功能将相对增强 。湘江 、 洞庭 湖水路交通 的复兴 ， 将进 步提高水运物流的 比例。高速运输 、 即日 运输 的要求将大大提升航 随着全球 经济 一体化进程的加快 ． 跨 国公司的不断发展 ． 经济 形 空物流的市场 。 总的来说 ， 在未来一段时间内． 长沙市的物流货 运量将 式变的多种 多样。科技的进步 。 互联 网的高速发展 ， 电子商务 不断壮 持续 增长 ， 公路 物流比例将下降 ． 铁路 、 水运 、 航 空物流 比例将有所提 大． 物流业作为第三利润源发挥着越来越重要的作用 当前 ． 我国正处 升 。 于调结构 、 转方式 、 全面建成小康社会 的关键时期 。优化调 整产业结 ２ ． ２ 长沙 市 物流 总 量 预 测 构． 积极发展现代服务业 ， 具有重要的战略意义 。 物流业是现代服务业 物流需求 与 Ｇ Ｄ Ｐ 之间存在正相关关系 ． 区域 内部 Ｇ Ｄ Ｐ 增 加． 物流 的重要组成 部分， 大力发 展现 代物流 ． 对传统 的物流业进行 全面的改 业需求则扩大； Ｇ Ｄ Ｐ降低， 物流业需求也 随之减少 因此我们选择 了运 造提升 ． 有助于改善经济结构 和产业布局 ． 有利 于提 高城市和企业 的 用Ｇ Ｄ Ｐ值来 测算长沙市的物流业总量 经 济 效 益 ２ ０ １ ２ 年． 长沙市 的 Ｇ Ｄ Ｐ为 ６ ３ ９ ９ ． ９ １ 亿元人民币 中国物流 与采购 联合会 目前发 布的数 据显 示 ． ２ ０ １ ２年 ．物流总费用与 Ｇ Ｄ Ｐ的 比率为 １ 长 沙 市 物流 业发 展 现 状 １ ８ ． ６ ％。由于我 国的物流业成本 占 Ｇ ＤＰ的 比重从 ２ ０ ０ ２年 的 ２ １ ． ５ ％． 下 湖南拥有 丰富的农产 品 、 矿产 品资源 ． 近些年来货运量 和货运周 降到 ２ ０ ０ ７年的 ２ ０ ． ２ ％， ， ２ ０ １ ０ 年的 １ ８ ． ８ ％ 中部 湖南地 区的物流发展 转量大幅度增加。 作为省会城市 ， 长株潭 城市群 的中心城市 ， 旨在充分 占全 国的中等水平来计算 ． 如果按 １ ８ ％ 估算 ． 则２ ０ １ ２ 年长沙市物流业 发挥长沙霞凝新港 的优 势 ． 依托金霞保税物 流中心 ． 侧重于建设包括 市场份 额为 １ １ ９ ０ ． ３ ８亿元人 民币 国 际物 流 业 在 内的 综 合 性 物 流业 服务 系统 表１ 长沙市 ＧＤＰ值 变化 以及物流所占市场份额 基础设施的不断完善 ， 长沙市已形成 了由物流园区、 物流中一 ｌ ｆ ， 、 物 单位 ： 亿 元 流节 点 、 仓储 区、 停车场等组成的货运物流体系 。其 中． 规模较大的物 年份 Ｇ Ｄ Ｐ 物流成本 物流所占市场份额 流园区包括依托霞凝港建设的金霞物流园区、 依托长沙经济开发区建 ２ ｏ ０ ７ ２ ５ ８ １ ． １ ２ ０ ． ２ Ｏ ％ ５ ２ １ ． ３ ８ 设 的中南物流园区 、 依托大托镇建设 的天心物流园区 、 依托 大河 西先 导区建设 的高星物流园 区等 物流中心涵盖同升物流 中心 、 红星农博 ２ ０ ０ ８ ３ ３ ０ ０ ． ７１ １ ９ ． ２ ０ ％ ６ ３ ３ ． ７ ３ 物流 中心 、 树木岭物流 中心 、 京 阳物流中心等 物流 配送 中心包括 国 ２ ０ ０ ９ ３ ７ ４ ４ ． ７ ６ １ ８ ． ９ ０ ％ ７ ０ ７ ． ７ ５ 美、 苏宁专业配 送中心 、 新一佳 、 家润多 、 家乐福专业配送 中心 、 高桥专 ２Ｏ１ ０ ４ ５４ ７． Ｏ６ ｌ ８． ８ ０ ％ ８５ ４． ８ ４ 业配送中心等。 主要仓储 基地包括 黎托仓储 区、 鸭子铺 仓储区、 圭塘仓 储区等。主要物流停车场包括湘林停车场、 万 胜停车场 、 安沙停车场 、 ２ ０ １ １ ５ ６ｌ ９ ３３ １ ８ ． ７ ０ ％ １ ０ ５ ０ ． ８ １ 嘉业停车场等 ２ ０ １ ２ ６ ３ ９ ９ ． ９ １ １ ８ ． ６ ０ ％ ｌ １ ９ ０ ． ３ ８ 长沙市现有物流 中 ｌ ｆ ， 、 节 点主要分布在芙蓉 、 天 心、 雨花 区， 数量 较多 ， 但规模总体偏小 其 中 ． 配送 中心主要分布在高桥 、 马王堆商 圈 根据 ２ ０ ０ ７ — ２ ０ １ ２ 年物流业所 占市 场份额 （ Ｙ 。 ） ， 与年份 （ ｘ 表示 ） 进 和红星井湾子商圈 ， 以货运停 车场 、 装卸 、 中长距离运输业 态为主。大 行 时序拟合预测 ， 得到以下回归方程 ： 部分零担 中心集 中在高桥市场周边 全市最 大的仓储区为 黎托仓储 Ｙ１ ＝ １ ３ ５ ． ５ ２ ｘ ＋ ３ ５ ２ ． １ ５ Ｗ＝ ０ ． ９ ８ ０ ３ 拟 合 度 较 好 区． 面积达 １ 万亩以上 ． 但基本是农 民 自 建的简易仓库。总的看来 ， 长 由上述方程 ， 可预测出长沙市 ２ ０ １ ５年 、 ２ ０ ２ ０年 、 ２ ０ ３ ０年物流业 市 沙市 物流 产业 自发程度 比较高 ． 缺乏统一科 学的规划 ． 物流节 点和站 场份额分别为 １ ５ ７ １ ． ８ ３ 、 ２ ２ ４ ９ ． ４ ３ 、 ３ ６ ０ ４ ． ６ ３ 亿元 场 缺乏技术含量 ． 设备和建筑简陋 ． 许 多物流路径干扰城市交通。 虽然 根据《 长沙市国民经济和社会发展第十二个 五年（ ２ ０ １ ｌ 一２ 叭５年１ 物流产业 总量增长迅速 ． 但发展质量 尚待大 幅提升 规划纲要 》 中的预测 ， ２ ０ １ ５年长沙市 Ｇ ＤＰ总产值将 达到 ９ ０ ０ ０亿元 ． 则 可推算长沙市 ２ ０ １ ５年物流量为 １ ６ ４ ７ ． ２ ９亿元 全市 ＧＤ Ｐ若 以年递增 ２ 长 沙市 物 流 业 需 求 预 测 １ ５ ％左 右的速度增长 ． 考虑到长沙市 的经济发展以及长株潭经济一体 根据物流的环节来分析 区域物流需求量 我们将物流量分为物流需 化的推动作用 ．取 中间值为 １ ０ ％左右 ．得出 ２ ０ ２ ０年长沙市预测值为 求巾的运输量、 仓储量 、 配送量、 流通加工量等指标进行需求预测啪。 １ ４ ４ ９ ４ ． ５ ９亿元 ， 后期 长沙市经济增长速度将放缓 ． 预测 ２ ０ ２ ０ — ２ ０ ３ ０年 ２ ． Ｉ 长 沙 市物 流货 运 量 的增速为 ６ ％． 则长沙市 Ｇ Ｄ Ｐ在 ２ ０ ３ ０ 年预测为 ２ ５ ５ ０ ９ ． ４ ４ 亿 元。随着 物流量是在一定 时间内从生产企 业、 零售业（ 范 围可 以是区域 内 长沙市物流产业的发展 ． 其物 流业成本 占 Ｇ Ｄ Ｐ 的 比例也终将下降 ． 所 也可以是区域外） 到消费（ 企业 、 最终消费者， 区域范围 内） 的全过程内所 以近期选择 ２ ０ １ ５年取 比重为 １ ７ ％． 中期选择 ２ ０ ２ ０取 比重 １ ６ ％． 远期 产生的物资流动量 在这一种定义中通常是借用社会物流量与货运量 选择 ２ ０ ３ ０年取 ｌ ５ ％， 则得到以下回归方程 ： 的一定 比例关系来核算 物流量Ｉ ” Ｙ１ ＝０ ． １ ７ ７１ ｘ ＋ ５ ３ ． ３ ９ Ｒ２ － ＝ ０９ ９ ９ ２ 拟 合 度 较 好
物流短期集中需求预测方法研究与仿真
［ 关键词］ Ｂ Ｐ神经 网络 ； 短期集 中需求 ； 区域物 流
【 中图分类号］ Ｆ ２ ５ ２ ； Ｆ ２ ２ ４
【 文献标识码】 Ａ
［ 文章编号］ １ ０ ０ ５ — １ ５ ２ Ｘ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０ — ０ １ ６ ９ — ０ ３
Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ａ ｎ ｄ Ｓ ｉ ｍ￣ａ ｉ ｆ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｆｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ Ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ － ｔ ｅ ｒ ｍ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ Ｌｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ Ｄｅ ｍａ ｎ ｄ
【 摘Leabharlann 苏州２ １ ５ １ ０ ４ ）
要】 针对短 时间内区域物流配送需求集 中增 加的问题 ， 提 出建立 Ｂ Ｐ 人 工神经网络预测模型对短期配送需求进行 预测 。
通 过分 析影响物流需 求变化的数据指标与区域实际现状 ， 建立数学模 型 ， 并对该 区域在特殊时 间内的物流配送收发量 、 库存 量以 及 周转 总量进行分析研 究 ， 利用三层结构 的 Ｂ Ｐ人工神经 网络对不 同的预测结果 进行误差 比较 ， 从而得 出准确 的短期物流需 求 量预测 结果。采用 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ神经 网络工具箱 中的函数编程进行仿真实验 ， 实验 结果表明 ， 短期物流集 中需求实 际量 与仿真结果 存 在极 小的误 差 ， 因此 ， 基于 Ｂ Ｐ 人工神经网络 的短期集 中物流需求预测方法可以为物流企业提供决策依据 。
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东南大学硕士学位论文城市物流需求预澍方法研究
图３－２无锡市历年综合货运量波动图
图３－３无锡市历年产业结构构成图
一般而言，随着国民经济的发展，物流需求规模是呈增长态势的．但从数据表格（表３－１）及图３一ｌ～图３—３Ｐ－ｇ］＇以看出，无锡市历年经济总量的波动较小，增长趋势明显，但综合货运量波动较大，并没有表现出明显的增长趋势。
可见，经济总量对物流需求的影响程度在不断弱化，而随着城市产业结构的不断优化，经济结构的变化对物流需求量的影响在增强，而这种影响是抑制性的。
２．产业结构对物流需求的影响
影响一个城市物流需求规模和结构发生变化的根本原因是城市经济产业结构的调整·一个城市的经济产业结构在不同的历史发展时期是不同的，它随着城市工业化发展的不同阶段而不断变化．特别是到了工业化中、后期，随着信息产业的产生和发展，尤其是中心城市，原来的加工业逐步迁往郊区，城市对外及内部交流的有形货物不断减少，丽无形货物日浙增加，其结果是此消彼涨，同时由于城市信息功能和管理功能的不断发展ｒ综合导致城市货运总量有明显的下降趋势。
当代产业经济学的研究表明，一个国家或地区经济发展道路大致沿着以第一产业为主转向以第二产业为主再转向以第三产业为主的顺序进行，这一规律被称之为“配第一克拉克”定律。
嘲
由表３－６和图３－４可知，北京市居民消费水平在近十年中得到了稳步增长，消费水平翻了一番，年均增长率高达１０．１６％，这主要得益予近年来北京经济的快速发展，丽经济的发展直接改善了居民的生活水平，提高了居民对消费品的购买能力，从而加大了对城市物流的需求，因此，采用居民消费水平这一指标可以较好的反映出城市物流需求的规模及其变化趋势。
５．城市商贸流通对物流需求的影响
城市社会消费品零售总额能很好的说明一个城市商贸流通的活跃程度，也能从一个侧面较好的反映城市物流需求的规模，对于配送中心、物流中心等物漉节点的规划有着十分重要的意义。
因此，通过分析目标城市历年社会消费品零售总额及其构成，可反映出消费市场物流需求的规模、构成及其变化趋势。
图３－５反映了历年北京市社会消费品零售总额变化情况。
图３－５历年北京市社会消费品零售总额变化趋势图
图３－６近年北京市社会消费品零售额构成图
从图３－５可知，自改革开放以来，北京市的社会消费品零售总额得到了长足的发展，尤其是近十年内，其年均增长率高达１１．４４％。
这必将促进商业连锁和各种超市、大卖场的蓬勃发展，进而推动以需求为导向的物流配送服务的发展。
由于社会消费品零售总额是商品销售总量的货币表现形式，因此其规模的大小直接反映了居民对消费商品的需求总规模，同时也决定了具有固有优势的城市配送总体规模。
图３－６反映的是近年北京市社会消费品零售总额的构成情况。
由图可知。
在北京市的社会消费品零售总额构成中，居民日用品的比例为５５％～６０％，餐饮食品的比例为２５Ｎ～３０％，农帽服饰占１１％左右，燃气燃煤占５％左右。
对零售总额构成的分析可反映出物流需求
１９８９６１６．２５６１４６１８６３４１９９０６５８．０２７２５７３ｌ７５１１９９１６６３．６８５５８６４８８８１９９２８０１．１６１０１０１０２２１０４８．１９９３１０６９．８４１１９２１２０８１２４２１９９４１４８８．４７１４０６１４２８１４６８１９９５２００３．５８１６６０１６８９１７３３１９９６２３３９．２５１９５９１９９７２０４５１９９７２６６９．９５２３１２２３６０２４１１１９９８２８０５．４５２７２９２７９０２８４２
图４－！各方法预测结果与实际值比较图
图４．２三种预测方法误差绝对值比较豳
图４－３三种预测方法误差原始值比较图
表４－３三种预晨９方法误差值比较
方法～方法二方法三
年份
绝对值原始值绝对值原始值绝对值原始值
１９８６２．５５％一Ｚ，５５％２．２９％－２．２９％１．７７％－１．７７％
１９８７Ｏ．３１％－０．３１％０．０８％一０．０８％１．２８％１．２８％
１９８８４．９３％－４．９３％４．３８％一４．３８％２．７３％－２．７３％
１９８９Ｏ．３７％一０．３７％０．２８％０．２８％２．８８％２．８８％
１９９０ｌｏｆｌ８％ｔ０．１８％】１．０９％１１．０９％１４．１３％１４．１３％
１９９１２８．８４％２８．８４％３０．２０％３０．２０％３３．８２％３３．８２％
１９９２２６．０７％２６．０７％２７．５７％２７．５７％３０．８１％３０．８１％
１９９３１１．４２％１１，４２％１２．９１％１２．９１％１６．０９％１６．０９％
１９９４５．５４％一５．５４％４．０６％一４．０６％１．３８％一１．３８％
１９９５１７．１５％一１７．１５％１５．７０％－１５．７０％１３．５０９６－１３．５０％
１９９６１６．２６％一１６．２６％１４．６３％－１４．６３％１２．５８％一１２．５８％
１９９７１３．４１％一１３，４Ｉ胥ｎ．６１％一１】．５】％９．７０％一旦７傩
１９９８２．７３％一２，７３％０．５５％－０．５５％１．３０９６１．３０９６
通过图４．１～图４弓可以看出，本文提出的方法三和方法二的偏差在９０～９３年间比方法一略大，而在其他年份，均比方法－４，。
但是从最后几年的预测结果来看，方法三优于其他两种方法。
４．２．２因素分析预测方法
当具体指标受多种因素影响时，彼此之间往往存在着一定的因果关系。
因素分析法是通。