物流管理中的货运需求预测研究
城区货运流量需求预测方法研究——以重庆市中心城区货运为例
城区货运流量需求预测方法研究——以重庆市中心城区货运为例摘要：通过分析重庆中心城区货运车辆出行特征，掌握中心城区货物的移动规律、货运出行的主要通道和货运车辆与客运车辆的关系，以物流枢纽、产业园以及专业市场为主要货运流量发生源，研究其货运流量生成方法，得到的货运流量情况可以为中心城区货运物流评估提供定量依据。
关键词：货运交通；物流枢纽；产业园；专业市场1 引言城市的货运交通发生吸引源主要来自物流枢纽、产业园以及专业市场等物流节点。
其中，物流枢纽是物流系统中的基础设施，物流的集中、中转、发送基地；产业园是由制造企业和服务企业形成的企业社区；专业市场是专门性商品批发市场，生产、销售某类商品的场所。
通过研究这三类物流点货运的交通产生情况，可以掌握城区货物的移动规律，为后续城区货运交通系统评估提供定量依据。
2货运特征分析通过对重庆中心城区部分物流枢纽、产业园以及城区隧道和对外道口的货运调查，分析城区货运特征，以此作为城区货运需求预测的基础。
2.1主要货运通道货车与客车关系在调查的对外道口中，货车占客货车总量比例平均为40%，货车占比最小的为成渝环线高速，最大的是渝遂高速，所占比例分别为32%和52%。
在调查的隧道中，货车占客货车总量比例平均为37%，货车占比最小的为真武山隧道，最大的是南泉隧道，所占比例分别为13%和52%。
在调查的桥梁中，货车占客货车总量比例平均为24%，货车占比最小的为石板坡长江大桥，最大的是马桑溪大桥，所占比例分别为1%和49%。
总体上，都市功能核心区桥梁的货车占比较低，城市外围桥梁的货车占比较高。
2.2物流节点满载率、空载率根据物流枢纽和产业园进出货车的满载率和空载率调查，物流枢纽进出货车满载率平均为69.62%，空载率平均为44.21%；产业园区进出货车满载率平均为68.39%，空载率平均为50.18%。
总体上，中心城区物流节点进出货车空载率较高，产业园区空载率超过一半。
2.3物流节点车型结构分析物流枢纽车型结构，通过对中心城区物流枢纽货运调查，得到进出物流枢纽不同货车车型的结构比例，在进出物流枢纽的货车中，集装箱货车与拖挂车占50%以上，小货车所占比例不到20%。
道路运输行业市场需求分析与预测
道路运输行业市场需求分析与预测道路运输作为交通运输体系的重要组成部分，在国民经济和社会发展中发挥着至关重要的作用。
它不仅是人员和货物流动的主要方式之一，也是连接生产与消费、城市与乡村的重要纽带。
深入分析道路运输行业的市场需求，并对其未来发展进行科学预测，对于相关企业制定战略规划、政府部门优化政策措施以及推动整个行业的可持续发展都具有重要意义。
一、道路运输行业市场需求现状1、客运需求随着人们生活水平的提高和出行方式的多样化，道路客运需求在总量上保持稳定增长。
长途客运方面，高铁的快速发展对其产生了一定的冲击，但中短途客运仍具有不可替代的优势，尤其是在一些交通不便的地区。
此外，城市公交和出租车作为城市客运的重要组成部分，其需求与城市的发展规模和人口密度密切相关。
2、货运需求近年来，我国经济持续快速发展，工业化和城市化进程不断加快，这带动了道路货运需求的大幅增长。
制造业、商贸流通业等对原材料和产品的运输需求旺盛，电商行业的崛起更是催生了大量的快递物流业务。
同时，冷链物流、危险品运输等专业化货运市场也在逐步扩大。
二、影响道路运输行业市场需求的因素1、经济发展水平经济的增长通常会带动人员和货物流动的增加，从而促进道路运输需求的上升。
不同地区的经济发展水平差异也会导致运输需求的不平衡，经济发达地区的运输需求相对较大。
2、产业结构调整产业结构的优化升级会改变货物的运输品类和流向。
例如，高新技术产业的发展可能增加对精密仪器等高附加值货物的运输需求，而传统制造业的转型则可能影响大宗原材料的运输量。
3、政策法规政府出台的交通运输政策、环保政策等对道路运输行业有着重要的影响。
例如，对超载超限的严格治理会规范货运市场，促进运输效率的提高；新能源汽车补贴政策则可能推动道路运输工具的更新换代。
4、技术进步信息技术的应用提高了运输组织效率和服务质量，降低了运输成本。
自动驾驶、车联网等新技术的发展也为道路运输行业带来了新的机遇和挑战。
一种货运量需求预测分析的新方法
其产 出的不 同类别 ，往往有 着不 同 的后 向联 系部 门 或终端 需
求部 门 ，因此 。对于研 究货物 运输 的空 间分布特 征 ，需要 打破
于产业结构 的新 的货运预 测方法。
【关键词 】区域产业规 划；投入产 出表 ；货运量 需求预 测
【中图分类号】 Ｆ５０２
【文献标识码】 Ａ
【文章编号】 １６７４—４９９３（２０１ １）０ ４ －００６０—０４
Ａ Ｎｅｗ Ｍ ｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｆｒｅｉｇｈｔ Ｄｅｍ ａｎｄ Ｆｏｒｅｃａｓｔ 口 ＣＨＥＮ Ｍｉｎｇ—ｗｅｉ ，ＬＶ Ｙａｎ—ｃｈａｎｇ
图中（１，２，… ，ｉ，… ，ｊ，… ，ｎ）分别代表 ｎ个产业部 门 ，Ｑ 表 示部 门产出流入＿『部门生产的部分 ， Ｑ 即为部 门 ｆ对全产 业
Ｊ ’
系统 的中间使用产 出流量 ；Ｄ为终端 消费 的部 分 ，亦 即 ｉ部 门的最终 使用 产 出流量 。 Ｑ ＋口由即为 ｉ部 门的总产 出。
（１．福建交通 职业技 术学院 ，福建 福州 ３５０００７；２．山东交通 学院 ，济 南 山东 ２５００２３）
【摘 要 ｌ需求预 测是各类物流 、交通规划 的重要基 础工作 。其成果直接影响 着编 制规 划的准确性 、可行性 。区域层
面的货运需求 ，从 其需求机理 出发 。运用投入产 出表 ，建立货运 量 与工业产 值等 宏观 指标 间的 关 系模 型，提 出了一种基
（１．Ｆｕｊｉａｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｆｕｚｈｏｕ ３５０００７；２．Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｊｉｎａｎ ２５００２３，Ｃｈｉｎａ）
【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｄｅｍａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｉｓ ｏｎｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｂａｓｉｃ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｔｒａｎｓｐｏｒ ｔａｔｉｏｎ ｐｌａ ｎｎｉｎｇ，ｗｈｉｃｈ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓ ｔｈｅ
基于大数据的货运量预测模型研究
基于大数据的货运量预测模型研究随着经济全球化的深入发展，货运行业逐渐成为各国物流产业链中重要的一环。
如何有效地预测货运量，对货运企业和物流行业的决策提供合理依据，成为一个迫切需要解决的问题。
随着大数据技术的不断发展，利用大数据技术构建货运量预测模型逐渐成为实际需求。
一、基于大数据技术的货运量预测模型构建1. 数据收集和处理货运量预测需要依赖大量的数据进行分析和预测，数据来源可以是各种货运平台的交易记录、交通运输部门的运输情况、气象部门的天气数据等多种数据。
在数据收集后，需要进行数据清洗和预处理，去除无用数据和异常数据，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 特征选择和提取货运量的预测需要依赖多个因素进行综合分析，如货物种类、发货地点、目的地、季节、天气等多个因素。
在特征选择和提取过程中，需要选择潜在影响因素进行分析和建模，以提高货运量的预测精度。
3. 模型构建和训练在特征提取和选择后，需要采用合适的机器学习算法进行模型构建和训练。
目前常用的算法有线性回归、决策树、随机森林等。
模型的选择需要根据数据的特征和预测精度要求进行选择。
二、基于大数据技术的货运量预测模型应用1. 运输管理基于货运量预测的模型可以帮助运输企业对货源、达成率、成本、毛利等进行分析，从而提高运输效率和降低成本。
通过货运量预测模型的应用，运输企业可以更好地制定运输计划、调整运输策略、优化运输流程。
2. 预警和安全基于货运量预测模型可以实现对货物运输过程中问题的及时预警，从而在出现异常情况时及时采取相应措施，确保货物安全。
此外，应用大数据技术可以实现对货物流动过程的实时监测，提高货物运输的安全性和可靠性。
3. 市场营销基于货运量预测模型，可以对市场需求进行分析预测，这为企业的销售管理和市场营销策略提供了科学依据。
通过货运量预测模型的应用，企业可以更好地预测市场的发展趋势、制定合理的营销策略、提升竞争力。
三、基于大数据技术的货运量预测模型存在的问题和挑战1. 数据安全大数据的分析和应用需要大量的数据支持，但数据的安全性和隐私性也同时成为一个重要问题。
2024年货运行业市场分析及投资前景预测
无人驾驶车辆：实现自动化运 输，减少人力成本
物联网技术：实现货物实时追 踪，提高透明度
数据分析：优化运输路线，预 测市场需求
绿色化趋势
政策推动：政府出台相关政策鼓励绿色货运发展 技术创新：新能源、清洁能源技术在货运行业的应用不断深入 市场需求：消费者对环保、绿色的产品和服务需求增加 企业转型：货运企业逐步向绿色化转型，实现可持续发展
政策的出台和调 整可能对投资市 场产生直接的影 响，例如对某些 行业的支持和限 制政策，可能促 进或限制该行业 的投资和发展。
政策环境的变化 也可能影响投资 的风险和机会。 例如，政策的调 整可能导致市场 准入门槛的变化， 从而影响投资的 可行性。
投资者需要对政 策环境的变化保 持敏感，及时了 解和掌握政策动 态，以便更好地 把握投资机会和 规避风险。
货运行业的市场规模
2024年全球货运市场规模预计达到XX万亿美元 中国货运行业市场规模持续增长，2024年预计达到XX万亿元 电商物流市场规模不断扩大，成为货运行业的重要增长点 冷链物流市场规模迅速扩张，未来几年将保持高速增长
货运行业的市场结构
货运行业概述：包括货 运行业的定义、分类和 特点等
货运市场结构：包括货 运市场的主体、规模和 市场份额等
专业化趋势
货运行业将越来越注重专业化和细分化，以满足不同客户和市场的需求。 随着技术的发展，专业化的货运企业将更加注重数字化和智能化，提高运输效率和服务质量。 未来，专业化货运企业将更加注重环保和可持续发展，推动绿色物流的发展。 未来，专业化货运企业将更加注重人才培养和团队建设，提高企业的核心竞争力和创新能力。
企业风险管理策略建议
建立完善的风险 管理体系，提高 风险防范意识
物流需求预测
例题分析
• 例 1 分析预测我国平板玻璃月产量。 下表是我国1980-1981年平板玻璃月产量,试选 用N=3和N=5用一次移动平均法进行预测。 计算结果列入表中。
23
我国1980-1981年平板玻璃月产量
时间
1980.1 1980.2 1980.3 1980.4 1980.5 1980.6 1980.7 1980.8 1980.9 1980.10 1980.11 1980.12
按预测的方法分类
定性预测和定量预测
13
定性预测和定量预测
定性法
市场调研 小组共识 历史类比 德尔菲法
时间序列法 因果分析法
简单移动平均法 加权移动平均法 指数平滑法 回归分析
回归分析 经济模型 投入产出模型 先行指标
14
时间序列平滑预测法
一次移动平均法和一次指数平滑法 线性二次移动平均法 线性二次指数平滑法 布朗二次多项式 三次 指数平滑法
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
α=0.3 —
203.8 206.9 213.8 216.8 218.0 212.1 210.8 216.1 213.2 217.3 226.5
20
2 移动平均法的优点
➢ 计算量少；
➢ 较好地反映时间序列趋势及其变化 。
21
移动平均法的两个限制条件
限制一：计算移动平均必须具有N个过去观 察值,当需要预测大量的数值时,就必须存储 大量数据；
限制二：N个过去观察值中每一个权数都相 等,而早于 t-N+1 期的观察值的权数等于0,而 实际上往往是最新观察值包含更多信息,应 具有更大权重。
物流管理中的需求预测与配送优化策略
物流管理中的需求预测与配送优化策略在物流管理中，需求预测与配送优化策略是关键的环节。
准确预测需求和优化配送可以帮助企业降低成本、提高效率、增强竞争力。
本文将从需求预测和配送优化两个方面进行详细讨论。
首先，需求预测在物流管理中非常重要。
通过准确预测需求，企业可以合理制定库存和配送计划，避免物料过剩或短缺的问题。
需求预测的准确程度影响着企业的生产计划、库存管理和配送安排。
通过合理的需求预测，企业可以避免因库存过多而造成的资金占用和存储成本，同时也可以避免因库存不足而无法及时满足客户需求造成的损失。
需求预测的方法有很多，常见的包括时间序列分析、回归分析和基于机器学习的预测模型等。
时间序列分析适用于历史数据呈现出一定的规律性和周期性的情况；回归分析则适用于需要考虑多个变量对需求影响时的预测；而基于机器学习的预测模型则可以根据大量的数据进行模型训练，以提高准确度。
不同的企业可以根据自身情况选择合适的预测方法，同时也可以结合多个方法进行预测以提高准确度。
其次，配送优化策略是物流管理中的另一个关键环节。
合理的配送优化策略可以帮助企业减少运输成本、提高货物达到目的地的速度并保证货物的安全。
配送优化的目标是将货物从生产地快速、安全地送达目的地，并在此过程中尽量减少时间、里程和成本。
配送优化的方法主要包括路线规划、配送模式选择和运载量优化等。
路线规划是配送优化中的关键一环。
选择合适的路线可以减少运输距离和时间，节约成本。
企业可以利用先进的地理信息系统和路线规划软件，根据实际情况确定最优路线。
在路线规划中还可以考虑一些特殊因素，例如交通状况、配送时间窗口和道路限制等，以确保配送的及时性和准确性。
配送模式选择也是配送优化的重要环节。
不同的货物和目的地可能适合不同的配送模式，例如快递、货运、海运或航空运输等。
企业可以根据货物类型、配送距离和速度要求等因素，选择合适的配送模式以提高效率和减少成本。
运载量优化是提高配送效率的另一项策略。
物流管理中的运输运力调配
物流管理中的运输运力调配物流管理是现代企业管理中非常重要的一环，它涉及到货物的运输、仓储、包装、定价等方面的操作与决策。
而其中一个至关重要的环节是运输运力调配，即如何合理、高效地分配运输资源，以满足客户需求并降低企业成本。
本文将探讨物流管理中的运输运力调配的方法与意义。
一、运输运力调配方法1.需求预测与资源优化：首先，物流管理者需要对市场需求进行准确的预测。
通过收集历史数据、分析市场趋势和竞争对手动态，可以辅助管理者判断未来的运力需求。
同时，将现有的运输资源进行优化调配，灵活使用内外部资源，提高资源利用率，以适应需求的变化。
2.运输合作与联盟：物流企业可以通过与其他企业建立运输合作关系或联盟，实现资源共享与互补。
通过共同利用运输设备、共享运输线路、合理分担运输任务，可以降低企业成本、提高运力利用率。
3.运输模式选择：在物流管理中，不同的运输模式对于不同的货物和市场需求具有不同的适应性。
合理选择合适的运输模式，如公路运输、铁路运输、航空运输和水运输等，有助于提高运输运力的调配效率。
4.运输网络布局：物流企业可以通过优化运输网络布局，减少运输距离和时间，提高运力调配的效率。
通过评估不同运输方式的成本和效率，选择合适的运输线路，建立覆盖范围广、运输时效短的网络，可以满足客户需求，并降低物流成本。
5.信息技术应用：物流管理中的信息技术应用也对运输运力调配起到重要的推动作用。
通过物流信息系统的建设与应用，可以实现运输数据的搜集与分析，帮助管理者更好地掌握运输资源的分布情况，从而进行合理的调配。
二、运输运力调配的意义1.降低成本：合理的运输运力调配可以帮助企业降低物流成本。
通过运输资源的优化配置与运输任务的合理分配，可以减少空载率、提高装载率，降低物流运输成本。
2.提高效率：运输运力调配的目的是为了提高物流效率。
通过合理的调配，减少货物的滞留时间和运输环节，提高物流速度，缩短供应链的运作周期，提高客户满意度。
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物流管理中的货运需求预测研究
随着全球化的快速发展和电子商务的兴起，物流管理在现代社会中扮演着至关
重要的角色。
货运需求预测作为物流管理的核心环节之一，对于提高物流效率、降低成本以及满足客户需求至关重要。
本文将探讨物流管理中的货运需求预测研究，分析其方法和挑战，并探讨未来的发展趋势。
一、货运需求预测的重要性
货运需求预测是指根据过去和现在的数据，对未来货运需求进行预测和估计的
过程。
准确的货运需求预测可以帮助物流企业合理安排运输资源，提高运输效率，减少运输成本。
同时，货运需求预测也对于供应链管理和库存管理具有重要意义，可以帮助企业准确预测市场需求，及时补充库存，避免库存积压或断货的情况发生。
二、货运需求预测的方法
货运需求预测的方法多种多样，常见的方法包括时间序列分析、回归分析、灰
色关联分析等。
时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，通过对历史数据的趋势、季节性和周期性进行分析，来预测未来的货运需求。
回归分析则是通过建立数学模型，将货运需求与相关因素进行关联，从而进行预测。
灰色关联分析则是一种基于灰色系统理论的方法，通过对数据进行关联度分析，来预测货运需求。
三、货运需求预测的挑战
货运需求预测面临着许多挑战，其中最主要的挑战之一是数据的不确定性。
货
运需求受到许多因素的影响，如经济环境、市场需求、天气等，这些因素的变化使得货运需求变得复杂多变。
另外，货运需求预测还面临着数据质量不高、模型选择不当以及预测时间跨度不合理等问题，这些都会影响到预测结果的准确性和可靠性。
四、货运需求预测的未来发展趋势
随着技术的不断进步和数据的不断积累，货运需求预测将迎来更加精确和智能的发展。
首先，大数据和人工智能技术的应用将为货运需求预测提供更多的数据来源和分析手段，提高预测的准确性。
其次，物联网技术的发展将使得物流企业能够实时获取货运需求数据，从而更加及时地进行预测和调整。
此外，预测模型的改进和优化也将成为未来的研究方向，通过引入更多的因素和更复杂的算法，提高预测模型的准确性和适应性。
综上所述，货运需求预测在物流管理中具有重要的意义。
准确的货运需求预测可以帮助物流企业提高运输效率、降低成本，同时也对供应链管理和库存管理具有重要意义。
然而，货运需求预测面临着许多挑战，如数据不确定性和模型选择等问题。
未来，随着技术的进步和数据的积累，货运需求预测将迎来更加精确和智能的发展。