航空快递公司业务量的预测方法
基于快递行业业务量预测快递行业业务总量实证
基于快递行业业务量预测快递行业业务总量实证作者：彭小剑罗来根来源：《科学与财富》2019年第09期摘要：快递行业业务总量是评价快递业务的总体指标，快递行业业务总量预测正确与否对快递行业的发展有一定的影响。
针对这一问题，以中国邮政行业为例，通过选取2011-2017年相关业务业务量和业务总量的历年数据，运用回归分析法并借助SPSS软件进行分析与预测，结果显示该方法是有效的，且对对快递行业业务总量预测的应用研究具有一定的现实意义和借鉴意义。
关键词：快递行业;业务量;SPSS;回归分析;业务总量1、引言近年来，中国物流行业发展快速。
物流业作为支撑国民经济发展的基础性、战略性产业，面临诸多发展机遇。
随着现如今，网购已逐渐成为一种自然的消费习惯，随着网购的井喷式发展，人们对快递的需求只会越来越大。
伴随着我国经济技术的大力发展，社会对快递需求也进一步加强，快递业务也随之急速增长。
随着顾客对快递服务要求越来越高，快递行业也面临着很大的挑战。
快递行业业务总量是评价快递业务的总体指标，对其进行科学合理的预测是提高快递行业质量和效益的前提条件和依据。
鉴于此，对快递行业业务总量预测的应用研究具有一定的现实意义和借鉴意义。
2、快递行业业务总量预测方法概述快递行业业务总量预测的正确与否对快递行业的发展具有一定的影响。
目前有学者针对这一问题已经提出了很多预测理论和方法。
高洁采用多元模糊推理预测法对邮电业务总量进行了预测，表明该预测的有效性[1]。
高洁采用可拓聚类预测方法对邮电业务总量进行了预测，结果表明可拓聚类预测方法是有效的[2]。
高洁，盛昭瀚应用集对分析聚类预测法对邮电业务量总量进行预测，结果表明该预测方法是有效的[3]。
关可天，商均安构建ARIMA 乘积季节模型对邮政业务总量月度数据进行了分析和预测，结果发现我国邮政业务总量未来将继续增长[4]。
包丽莉采用时间序列预测法对我国邮政业务总量进行了分析与预测，发现我国邮政业务总量波动呈季节性[5]。
运量预测方法与应用讲解
二、定量预测方法
基于时间序列的预测方法 时间序列方法的基本依据是：一定
时间内，经济发展规律的延续性往往使 运量预测对象的变化呈现很强的趋势性， 因此可以根据预测对象的历史态势推测 未来的发展趋势。
15
1)移动平均法
移动平均法以假定预测值同预测期相邻 的若干观察期数据有密切关系为基础。将 观察期的数据由远而近按一定跨越期进行 平均，随着观察期的推移，按既定跨越期 的观察期数据也向前移动，逐一求得移动 平均值，并以最接近预测期的移动平均值 作为确定预测值的依据。移动平均法常用 的有一次平均法和二次平均法两种。
M
2
t
M
1
t
M
1
t 1
M
1
t 2
n
M
1
t n1
式中：
Mt[2]——第t期的二次移动平均值.
21
使用二次移动平均法进行预测，主要是找出预 测对象的线性趋势（建立数学模型）。线性趋势 预测方程的表达式为：
Ft+T= at+ btT 式中：
Ft+T——第t+T期的预测值； T——距离第t期的期数； at, bt——预测模型系数，其计算公式为
复习：运输需求、需求弹性
弹性是指作为因变量的经济变量的相对变化与作为自变量的 经济变量之间的相对变化之比值。
运输需求弹性：运输需求量变动率与影响因素变动率之比 （影响运输需求量变动的因素每变化百分之一，运输需求相 应地变化百分之几）。用来说明运输需求量对某一影响因素 变化的反应程度或敏感程度。公式：
22
at
2M
1
t
M
2
t
bt
2 n 1
M
1
民航知识讲堂系列二-航空业务量预测PPT
1 - 预测 的目的和特点
机场各系统规划 机场性能如何
预测未来机场活动繁忙程度
取决
各流程组织者对需求的处理
取决
机场是按一个推断的需求量和型式来设计的。
1 - 预测 的目的和特点
搜集的有关资料： 1 - 机场所服务的地区。
2 - 该地区居民和非居民旅行的始发点和目的地。 3 - 机场所服务地区的人口统计和人口增长特性。 4 - 该地区的经济性质（如收入、商业、产业、消费水平） 5 - 旅客、货物、快件、邮件各类模式现有交通活动趋势。 6 - 国家交通的趋势，包括影响今后发展的各变值。 7 - 与附近有航空服务的地区的相隔距离人口和产业性质 8 - 影响交通要求的地理因素。 9 - 各航空公司之间和各类交通形式之间的竞争情况。
参数
旅客和飞机运行的高峰值
航站区、飞行区、地面进入设施的布置
概念和大小
2 - 预测的内容和类型
类型： 1 - 宏观预测：对一个国家、地区或一个大城
市中总的航空活动的预测。 这一地区所需机场的位置和性质
2 - 微观预测：个别机场或个别航线上的航空 活动。 当地机场预期需求量和设施发展
1 . 航空业务量预测方法
方法： 1 - 选择专家 2- 准备调查表 3- 征求意见 4- 应答意见处理
优点： 1 - 简单易行，节省人力物力； 2- 集思广益； 3- 减小压力，畅所欲言； 4- 时间充裕，便于分析。
缺点： 1 - 个人因素影响大 2- 专家间往往互相征求意见 适用范围： 机场远期规划的各项预测
IATA（国际航空运输协会）机场业务量预测
典型高峰小时 确定
3 . 预测数据的应用
飞行区等级 航站区规模
- 航站楼面积 - 陆侧交通 停机位数目/类型 油库容量 其它配套设施
第七讲 航空公司运量预测
21 32 45 59 92 133 140 157 220 274
1 1 1 1 2 6 6 7 11 15
293 326 356 298 434 595 831 1109 1171 1052
29 28 37 44 56 75 76 95 115 86
1346 1797 2394 2805 3445 4419 4782 5112 5205
பைடு நூலகம்
美国、日本航空运输的发展过程
表3—l我 国民航运 输量年均 增长速度 （%）
“七五” “八五” 1951—1960 1961—1970 1971—1980 1981—1990 1991—1998 1951—1965 1966—1980 1981—1995 1996—1998
表3-2 航空运量增长情况 年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 ZL LK HY 年份 ZL LK HY 1.00 1.00 1.00 1989 6.88 5.56 4.85 1.26 1.29 1.25 1990 8.37 7.19 5.79 1.44 1.49 1.39 1991 10.74 9.43 7.08 1.79 1.74 1.48 1992 14.35 12.50 9.01 2.12 1.93 1.59 1993 17.14 14.65 10.87 2.21 1.70 1.82 1994 19.56 17.49 13.00 3.09 2.40 2.36 1995 23.92 22.16 15.84 4.26 3.23 3.06 1996 26.99 24.06 18.02 5.18 4.32 3.52 1997 29.02 24.38 19.53 6.79 5.40 4.58 1998 31.10 24.75 21.78 7.74 6.25 5.14 表3-2中的ZL代表运输总周转量，1978年为29866 万吨公里；LK为旅客运输量，1978年为230.91万人 次；HY为货邮运输量，1978年为63816吨。
如何利用时序预测进行航空客流预测(Ⅲ)
航空客流预测是航空运输业中非常重要的一项工作。
准确的客流预测可以帮助航空公司合理安排航班计划和舱位利用，提高运营效率，降低成本，提升服务质量。
而时序预测作为一种有效的预测方法，可以对航空客流进行精准预测。
本文将从时序预测的概念、方法和应用角度，介绍如何利用时序预测进行航空客流预测。
时序预测是一种通过对时间序列数据进行分析和建模来预测未来数值的方法。
在航空客流预测中，时序预测可以通过对历史客流数据进行分析，找出其中的规律和趋势，从而预测未来的客流情况。
常用的时序预测方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
这些方法都是基于对时间序列数据的特征和规律进行建模，从而得出未来客流的预测结果。
在实际的航空客流预测中，可以利用时序预测方法对不同航线、不同季节、不同时间段的客流进行预测。
例如，针对国内热门航线，可以通过分析历史客流数据，利用时序预测方法来预测未来一段时间内的客流情况。
这样可以帮助航空公司合理安排航班计划和舱位利用，提高航班的运营效率。
此外，对于不同季节、不同时间段的客流预测，也能够帮助航空公司进行节假日航班计划和舱位优化，以满足不同时间段的客流需求。
除了对航空客流总量进行预测外，时序预测还可以用于对航空客流结构进行预测。
航空客流结构预测是指对不同类型的客流（例如商务客流、旅游客流、探亲客流）进行预测，从而帮助航空公司制定差异化的服务策略。
通过时序预测方法，可以分析历史客流数据中不同类型客流的变化趋势，预测未来不同类型客流的比例和数量，为航空公司提供有针对性的运营建议。
在进行航空客流预测时，时序预测方法还可以结合其他数据来源，提高预测的准确性。
例如，可以将天气数据、经济数据等外部因素纳入时序预测模型中，从而更准确地预测航空客流的变化。
通过与外部数据的结合，可以更好地把握客流变化的原因和规律，为航空公司的决策提供更全面的信息支持。
总的来说，时序预测是航空客流预测中一种非常有效的方法。
通过对历史客流数据进行分析和建模，利用时序预测方法可以对航空客流进行精准预测，提供决策支持。
云南省快递业务量DGM(21)预测模型
搬运时间，降低装卸搬运工的劳动强度和其他劳动消耗。
例如，滑梯就是一种将重力势能转化为动能的装置，振华货运公司在装卸搬运过程中也可以充分利用这种装置的优势，将大卡车上较重的货物从滑梯上滑下，车上2名员工负责将货物放置在滑梯上，两名员工将货物摆放在托盘上，一名员工利用叉车将货物放置在相应的货场中。
可以较快的完成卸车，相对于普通的作业方式可以节省40分钟到1小时的时间，提高整个物流作业的效率，也可以消除掉货物自身重量所带来的不利影响，降低装卸搬运工人的劳动消耗。
五、结论本论文的研究目的是了解西安振华货运公司的装卸搬运流程，并针对装卸搬运过程中的问题提出改进措施。
以优质的服务，既可以留住老客户，也可以服务好新客户，从而增加其振华货运公司的营业收入。
参考文献：[1]俞仲文，陈代芳.物流配送技术与实务[M].北京：人民交通出版社，2001.34-45.[2]何明珂.物流系统论[M].北京：中国审计出版社,2001.45-47.[3]孙明贵.物流管理学[M].北京：北京大学出版社，2002.24-26.[4]周启蕾.现代物流业形成发展机理与推进策略[M].北京：北京大学出版社，2004.20-24.[5]郝渊晓.现代物流管理学[M].广州:中山大学出版社，2001.10-23.[6]宋华，胡左浩.现代物流与供应链管理[M].北京：经济管理出版社，2000.11-23.[7]夏文汇.现代物流管理[M].重庆：重庆大学出版社，2002.34-56.[8]国家质量监督检疫总局，国家标准化管理委员会.中华人民共和国国家标准物流术语（GB/T18354-2006）[M].北京：中国标准出版社，2006.23-25.[9]张志杰.关于小微企业员工管理的一些思考[J].东方企业文化·人力管理，2012，（13）：75-53.作者简介：李宁（1977.04-），女，汉族，籍贯：广西省北海市，现就职于大连财经学院工商管理学院，副教授，工学硕士，研究方向：物流管理云南省快递业务量DGM （2,1）预测模型■李正娇玉溪师范学院数学与信息技术学院摘要:文章首先分析云南快递行业发展现状，总结云南快递业发展现状的特点。
基于大样本数据的机场业务量需求预测方法
第４５卷 第１２期２０２３年１２月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５ Ｎｏ．１２Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２３）１２ ３８８７ ０９ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２１１０２；修回日期：２０２３０１３０；网络优先出版日期：２０２３０２２０。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０２２０．０９５６．００２．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（５１７６８０１４）资助课题 通讯作者．引用格式：陈斌，吴瑾．基于大样本数据的机场业务量需求预测方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（１２）：３８８７ ３８９５．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＣＨＥＮＢ，ＷＵＪ．Ａｉｒｐｏｒｔｔｒａｆｆｉｃｄｅｍａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｌａｒｇｅｓａｍｐｌｅｄａｔａ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（１２）：３８８７ ３８９５．基于大样本数据的机场业务量需求预测方法陈 斌１，２， ，吴 瑾１（１．南京航空航天大学民航学院，江苏南京２１１１０６；２．中国民航工程咨询有限公司，北京１００６２１） 摘 要：机场业务量预测是机场建设规模决策的重要依据，基于大量样本数据，采用模型构建和实证分析的方法研究机场业务量需求预测。
首先提出相关性回归和主成分回归两种预测方法，针对每个机场的客、货吞吐量，构建一元线性回归、相关性回归、主成分回归和逐步回归４类细分预测模型，并利用２０３个机场的客、货吞吐量数据对构建的模型进行实证分析。
分析结果表明：机场客、货吞吐量与各类宏观变量存在着不同程度的关联性，其中与国内生产总值（ｇｒｏｓｓｄｏｍｅｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔ，ＧＤＰ）、社会消费品零售总额、居民可支配收入等变量呈现高度相关性。
04章-航空业务量预测
第四章航空业务量预测第四章航空业务量预测4.1 预测的基本思路和方法深圳机场航空业务量的预测，涉及到机场旅客吞吐量和货邮吞吐量的预测。
而地区航空业务量的增长是与地区经济增长速度、航空市场需求密不可分的，因此，要客观预测机场航空业务量，必须从地区经济发展情况和航空市场需求分析入手，研究影响当地航空业务量增长的诸多因素，找出其相互关系，采用计量经济的方法进行预测。
为保证预测的相对准确性，报告中同时采用了时间趋势法、波布加门公式法和定性分析等多种方法进行预测，然后进行综合判断分析，以确定规划目标年的航空业务量。
同时从机场的客观情况、结合珠江三角洲的空域状况以最大限度地发挥现有机场的潜力出发，预测机场的终端容量。
4.2 航空业务量预测4.2.1 深圳市国民经济和社会发展概况深圳市地处我国东南沿海的广东省南部，南隔深圳河与香港相望，北与东莞、惠州接壤。
海域连接南海及太平洋，东起大亚湾，西邻伶仃洋，海域辽阔。
深圳市总面积为1952.84km2，其中经济特区面积为395.81 km2。
深圳市下辖罗湖、福田、南山、盐田、宝安、龙岗6个区，截至2004年底，全市常住人口597.55万人，其中户籍人口165.13万人，暂住人口432.42万人，国内生产总值(GDP)为3422.80亿元，产业结构中一、二、三产业比例为0.4：61.6：38.0。
深圳市是珠江三角洲地区经济增长最快、最具活力的城市之一，高新技术产业已成为第一经济增长点，以金融业、物流业为核心的现代服务业也迅速发展，基本形成―以高新技术为先导、先进工业为基础、第三产业为支柱‖的产业体系。
一、深圳市国内生产总值与广东省和全国的比较广东省和深圳市的经济发展迅速，国内生产总值的增长速度明显高于全国平均水平，其GDP 统计比较如下表所示：表4-1 广东省、深圳市及全国国内生产总值GDP统计比较*GDP为当年价格，增长率按可比价计算，九·五和十年平均为增速算术平均值。