基于主成分回归的区域物流需求预测研究——以云南省为例

为了能够给区域物流发展政策的制定、物流基础设施建设规模的确定、物流市场态势的分析等提供定量的物流需求规模数据,建立科学合理的预测模型显得尤为重要。首先,研究区域物流与区域经济的关系;其次,从货运量、货运周转量两个指标中选取货运周转量来表征区域物流需求规模;最后,从区域经济指标中选取第一产业总产值、第二产业总产值、第三产业总产值、社会消费品零售总额、固定资产投资额、进出口额等指标作为影响因素,借助SPSS统计分析软件,以云南省统计数据为基础,建立基于主成分回归方法的区域物流需求预测模型。研究结果表明,该模型在对云南省物流需求规模进行预测时,模型平均相对误差小于4%,预测精度高,可以作为中短期物流需求预测的工具。     

分行业的货运需求量组合预测研究

论证了分行业预测货运需求量的科学性。通过对物流需求影响因素的分析,建立了回归分析、灰色系统的物流需求单项预测模型,鉴于单项预测模型的局限性,建立了物流需求组合预测模型。     

用MATLAB实现对周期趋向性物流需求的快速预测

物流需求预测对企业的经营决策至关重要，企业经常要花费很多的时间和精力来做需求预测。文中分析了周期趋向性物流需求的主要特点，建立了周期趋向性物流需求的预测模型。同时，根据周期趋向性物流需求预测模型的特点，阐述了运用MATLAB软件对其进行预测的基本原理，并在MATLAB平台上实现了对周期趋向性物流需求的快速预测。     

区域物流与区域经济的关系探析

区域物流与区域经济是相互依存、相互促进的统一体。通过对区域经济与区域物流的发展关系的探讨,分析出区域经济一体化对区域物流的投入、政策的制定、物流市场需求和货物周转量都有很大的影响;区域物流的改善,又将进一步促进区域经济一体化的发展。     

论长三角地区物流信息平台的搭建

区域物流基础信息平台是区域物流活动的神经中枢,是发挥区域物流系统功能的重要基础设施。长江三角洲地区是我国发展区域物流的重要经济区域之一。以长三角地区为例,探讨区域物流信息平台的目标、需求、结构和功能,并分析其规划框架和关键技术。     

交通规划四阶段法在物流需求预测中的应用

结合交通规划四阶段法的特点,在城市物流规划中的物流需求预测基础上,研究了物流需求分阶段的预测方法,并对物流需求预测模型进行了应用分析,最后基于四阶段物流需求预测,论述了相应的城市物流调查与分析的内容和方法。     

城市物流园区需求预测的系统动力学模型构建

针对目前物流需求预测中主要采用的回归分析方法和时间序列模型存在的缺陷,运用系统动力学方法研究城市物流园区规划中的需求预测问题。对物流园区系统内部要素作用机制以及与外部经济系统的相互作用机制进行分析。将物流需求预测的影响因素归纳为物流供给能力和区域经济发展两类,并探讨了这两类因素与物流需求之间的反馈。运用系统动力学的理论和方法构建了城市物流园区需求预测模型,将物流需求、物流供给能力以及区域经济发展三者的动态关系纳入其中。指出物流需求预测不仅要考虑当前的资源情况和经济水平,还要用动态的眼光进行系统分析。     

灰色GM(1,1)模型在区域物流规模预测中的应用

讨论了灰色预测模型以及灰色预测模型在物流规模预测中的应用．建立了基于灰色预测理论的GM(1，1)模型，叙述了运用GM(1，1)模型进行预测的详细步骤，并以山东省的物流规模预测为例进行了实际应用，最后用残差检验和后验差检验的方法对预测结果进行了检验，证明了预测结果的可信性．     

我国铁路物流和经济发展的协同发展

对于物流产业集群平台的构建,不仅要从物流基础设施、物流设备配置等方面进行投资,而且要通过创造良好的物流关系环境来发展区域物流产业集群,进而带动经济的发展。物流是种派生需求,区域经济的发展反过来又会拉动物流需求的增长。因此,正确地进行区域物流产业集群的规划与管理,特别是考虑到未来物流需求的不确定性,对于满足社会物流需求,推动经济的可持续协调发展具有重要意义。     

物流经济与区域经济协调发展研究

随着经济的快速发展,我国物流行业发展趋势良好,物流系统日渐完善,是国民经济增长的主要动力之一,但仍存在物流供给与需求不匹配以及区域间发展水平不平衡等问题。本文从物流经济与区域经济协调发展的研究背景及意义、物流经济与区域经济协调发展的本质、构建物流经济与区域经济协调发展的体系三个方面进行阐述,为合理评价物流行业,准确测度区域经济协调发展提出合理化的建议。     

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对区域物流量进行研究与预测有助于把握区域物流的需求,实现区域物流供需相对平衡,提高区域物流规划质量和运行效率具有重要的理论和实际意义.本文将模糊粗糙集理论引入区域物流量的预测中,建立基于模糊粗糙集与支持向量机的区域物流量预测模型,用模糊粗糙集作为前端预处理器对数据进行约简,剔除冗余信息,以实现两种算法的优势互补.针对支持向量机在处理数据时无法将数据简化的问题,提出了基于模糊粗糙集与支持向量机的区域物流量预测方法,在支持向量机对样本数据进行处理之前,利用模糊粗糙集数据挖掘的能力对原始数据样本集进行预处理.结果表明,这种预测方法具有很好的精确性和有效性.     

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合理规划区域性物流配送中心，对于提高物流配送服务水平，降低物流配送成本具有重要意义.实际物流配送系统中，需求点的物流配送需求是随机变量.因此，传统的把配送需求假定为已知常数的规划模型，不能反映需求量的随机性对区域性物流配送中心规划的影响.本文研究当物流需求量为随机变量时，区域性配送中心的随机规划模型和解法.由于引入了随机变量，所建立的规划模型更加符合实际;在模型求解过程中,则利用了确定性等价及过滤条件把模型简化成了多个简单的线性规划子问题,简化了模型求解，从而使之更易于在区域性物流配送中心的规划中得到运用.     

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为降低物流需求建模中最小二乘支持向量机（LSSVM）的结构复杂性、进一步提高LSSVM对物流需求的预测精度,提出一种基于灰色关联分析（GRA）与核主成分分析（KPCA）的LSSVM预测方法。首先利用GRA找出物流需求的主要影响因素;然后利用KPCA提取主要影响因素的非线性主成分,消除因素之间的多重相关性;最后,将提取出的非线性主成分作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型,并采用改进粒子群(IPSO)算法调整LSSVM参数。运用该方法对我国物流需求进行实例分析,结果表明,该方法有效减少了LSSVM输入变量个数,简化了LSSVM结构,并且在一定程度上提高了物流需求预测精度。     

基于GRA 与KPCA 的LSSVM 物流需求预测

为降低物流需求建模中最小二乘支持向量机（LSSVM）的结构复杂性、进一步提高LSSVM对物流需求的预测精度,提出一种基于灰色关联分析（GRA）与核主成分分析（KPCA）的LSSVM预测方法.首先利用GRA找出物流需求的主要影响因素;然后利用KPCA提取主要影响因素的非线性主成分,消除因素之间的多重相关性;最后,将提取出的非线性主成分作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型,并采用改进粒子群 (IPSO)算法调整LSSVM参数.运用该方法对我国物流需求进行实例分析,结果表明,该方法有效减少了LSSVM输入变量个数,简化了LSSVM结构,并且在一定程度上提高了物流需求预测精度.     

基于遗传BP神经网络的城市物流需求量预测

结合遗传算法与BP神经网络算法预测城市物流需求量,通过算例对比证明了遗传BP神经网络算法在预测的精度与收敛速度上均优于单一算法.基于物流业的广泛性提出采用3种物流需求量作为网络的输出指标,提高了物流需求量预测的广度与可信度,并提出了一种连续预测未来数年物流需求量的方法以便于运用于实际决策之中.     

基于可靠性分析的区域灾害应急物流网络设计

为了设计能够最大限度地抵御自然灾害破坏并满足应急物资和抢险救援需求的物流网络,从系统可靠性角度出发,提出了区域路网应急连通可靠性的概念.运用双层规划方法构建了网络设计模型,上层模型为物流运行总时间最小和系统应急连通可靠性最大的双目标规划模型,下层模型为固定需求用户平衡配流模型.将双目标函数转化为单目标函数后求解上层模型,用改进模拟退火优化算法求解整个双层规划模型.结果表明:在相同投资约束下,上层模型中增加系统应急连通可靠性最大的目标函数后,网络最大关键度由821.55降至32.66,物流总代价降低了0.22％,物流运行时间不变.实际网络最优方案的设计应综合考虑物流效率与系统可靠性.     

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基于TEI@I理论框架,本文提出了适用于港口物流货运复杂系统的TEI@I的综合集成预测模型,并基于青岛港集装箱吞吐量数据,预测和分析了TEI@I的港口物流货运量的集成预测理论框架的各部分.预测结果表明,基于TEI@I集成预测模型的效果远远优于单独模型的预测结果,方向变化统计量(Dstat)的评价结果从66%-77%提高到了100%,对主要决策者方向性的判断更有实际意义.其次,TEI@I方法论中将数据“先分解后集成”的思想,引入了对数据的非线性部分的分析和预测,该方法不仅提供了分析外部冲击对具体数据序列的影响程度,影响周期的分析思路,而且将分析后的序列集成,对不同模型的预测精度有了很大的提高.