城市物流设施用地规模控制研究

为了解决我国城市规划中缺少物流用地的分类及控制指标,造成物流设施面积过大、土地和资金资源浪费等问题,对物流设施用地规模控制进行研究。首先明确了物流设施分类,指出需要对社会公共物流设施进行用地控制,包括物流园区、物流中心和配送中心。探讨了根据规范经验值和城市货物运输量两种方法计算物流设施用地规模的具体步骤。以武汉市为例,利用这两种方法预测2020年公共物流设施总占地面积为20．4km^2。最后,对我国物流行业发展、物流设施布局提出相关建议。     

我国物流产业的现状分析与发展建议

阐述了现代物流发展的基本特征,分析了我国物流产业的现状及存在的问题,提出发展物流产业的几点建议。     

区域产业发展及物流需求空间特征关联研究

区域产业结构演化下,三大产业的空间分布特征差异使区域物流需求在空间分布上出现产业关联特性,该分布特征对区域产业布局、物流配套设施配置具有重要的参考价值。以四川省21个州市为研究区域,基于三大产业及各州市物流量数据,采用全局空间自相关、局部空间自相关和回归分析对区域产业发展布局下物流需求发展空间特征进行关联分析,发现三大产业在四川省中部区域形成主要发展区域,并向东—中—南横向扩展,受三大产业发展升级的影响,物流需求形成西南—中部—东北的斜向发展线。其中第二、三产业发展与地区物流需求发展产生不均衡现象,是未来四川省在二、三产业布局时需要关注的方向。     

中国现代物流发展的有关政策

最近，国家发展改革委会同有关部门经过反复研究和协商，提出了促进中国现代物流业发展的一些政策措施，主要包括以下内容：     

如何改善中国第三方物流服务需求的市场约束

经济的全球化发展带来的物流全球化,国内已经创建了一定数量的第三方物流公司,国外的一些第三方物流企业也进入我国,寻求在中国发展的物流市场,国内的物流服务供给市场有了一定的规模.但是中国的物流服务需求并不令人乐观,许多原因导致我国的物流服务供给大于物流服务需求,本文针对我国第三方物流需求的现状分析,提出了自己的见解.     

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．     

传统物流向现代物流转换的思考

物流产业作为新兴产业或者新的经济增长点，已成为社会上企业和政府最为关注的领域之一。因此，认识物流的内涵及其作用，对于物流管理认识的提高和物流实践无疑是十分必要的。我们知道，人类社会和自然界存在着许多的阻隔，物流主要解决物品移动在生产与消费之间的地理、空间和时间的隔离，同时也解决生     

甘肃省高速公路网合理规模预测

合理的公路里程能促进社会经济健康有序的发展.在分析甘肃省高速公路现状的基础上,构建了基于TransCAD的经济与人口需求模型及改进的连通度模型,并用这两种模型对甘肃省高速公路网规模进行了预测,最后对预测结果作出了合理分析.该预测方法可指导西部省域高速公路科学合理的发展.     

农产品物流中心的经济规模优化模型

为优化农产品物流中心经营规模, 分析了农产品物流中心的经营行为, 将规模收益率引入物流中心经营规模优化中, 建立了一种基于生产函数和规模收益率的物流中心经济规模优化模型, 计算了物流中心经营规模与规模收益率的关系。以寿光市农产品物流中心为例, 对优化模型进行了应用, 规模收益率计算结果在模型确定的范围内, 且随物流中心资本与劳动力投入的增长, 物流中心规模收益率呈现先递增后递减的特征, 结果表明优化模型是可行的, 可以用来衡量物流中心经营规模的经济性。     

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。     

人工神经网络模型的江西省物流需求预测

区域物流与区域经济息息相关。为了准确预测区域物流需求规模,运用灰色关联对决定区域物流需求的经济因素以及他们之间的相关性进行分析,建立区域物流需求预测指标体系和BP神经网络区域物流预测模型。通过实证分析,验证了预测模型的有效性,并对江西未来5年的物流需求做出了预测。     

杨凌示范区出租车需求分析与预测

对杨凌示范区城乡居民的OD出行情况以及出租车驾驶员运营情况进行问卷调查,得到基础数据,并基于供需平衡的需求量预测方法,以2013年为基年,对杨凌示范区出租车的需求量进行合理预测。预测结果显示,到2020年杨凌示范区对出租车的需求量为289辆。     

青岛港物流公司物流量预测分析

综观现有文献及资料中关于港口物流的研究与探讨,大多停留在理论探索、宏观阐述方面,对港口物流企业进行微观的、定量的分析和研究较少.本文在吸收、借鉴已有的研究成果基础上,采用了比较详尽的线性回归趋势分析法,以青岛港物流公司为例,对其物流量进行了详细的预测,得出了较为详实的预测数据,并对预测数据进行了分析,在此基础上对青岛港物流公司的发展战略措施,提出看法和建议.     

北京市出租车乘客需求预测模型研究

出租车作为一种交通方式在城市交通系统中发挥着重要作用。在北京市区不同路段的全天机动车交通量中,出租车的道路占有率相差很大且空驶率偏高,因此,进行北京市出租车乘客需求预测势在必行。在分析北京市出租车出行特征和规律的基础上,结合以往研究过的出租车交通需求模型的缺陷,根据出租乘客需求量的影响因素提出基于出行广义成本的北京市出租车乘客需求模型,并以朝阳区为例进行研究,使模型的有效性得到了验证。     

面向老龄社会的交通需求预测探析

交通需求预测是进行城市交通规划的前提,对于制定城市交通发展战略,科学组织管理城市交通具有重要的意义.随着我国老龄人口日益增多,交通需求预测也应面向人口老龄化进行近一步的研究.针对目前中国社会的人口老龄化趋势,对交通需求预测提出几点建议,希望能对中国未来城市交通发展有所助益.     

谈地铁客流需求预测方法

地铁客流预测方法应当包括交通发生与吸引、出行分布、方式划分、交通分配四阶段。通过上述四阶段的预测,提高客流预测的准确度,为地铁的建设及运营提供科学的依据。     

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提高航线需求预测精度是航空客运收益管理系统的重要研究课题。提出一种首先运用EM算法对航线历史订座数据中由于受资源限制而没有被满足的需求进行修复，取得更为准确的需求数据，然后，针对航班销售具有提前预订的特点，将航线历史订座数据整合成一个提前日矩阵，使预测时能够利用更多的已知信息并减少了计算数据量，最后再运用Winters模型进行预测的航线需求预测方法。以成都到广州航线历史数据为例仿真计算，预测结果的平均误差为4.9％ ，而直接采用winters法进行预测的平均误差为21.7％ ，验证了算法的可行性和有效性。