货运量预测分析
铁路客货运量预测方法
铁路客货运量预测技术一般可分为三类：定性分析预测技术、定量分析预测技术以及两者相结合的综合预测技术。
定性分析预测技术，通常指那些凭经验判断的预测，一般是在缺少且难以获得进行定量分析所必需的资料的情况下采用，它侧重于研究与推断预测对象未来发展的趋势和性质，其预测质量，主要取决于参与人员的专业知识和经验。
定量分析预测技术，是指以已经掌握的历史资料作为基础，建立适当的数学模型，对未来的运量做出测算的技术。
其特点是有明显的数量概念，侧重于研究测算对象的发展程度（包括数量、时间、相关因素的比值，发展过程等）。
（四阶段法：出行发生、出行分布、出行方式划分、出行分配）
定量预测或定性预测，各有其长处和一定的局限性，实际应用中往往需要把定量预测和定性预测方法相结合，即定量预测在定性分析的基础上进行，而定性预测也采用一定的定量分析方法，以提高预测结果的准确性。
因此，综合预测技术是客货运量预测经常采用的方法。
货运量预测
货运量预测为了在活源调查的基础上进一步定量地确定计划运量，还需要采用货运量预测技术和方法。
货运量预测是采用认得直观和数量方法为基础的手段，按照生产、流通、供应、销售和运输活动的规律，估计将来一定时期内计划运量和预测误差。
一般来说，货运量预测的目的可以分为：1.以研究增加和扩展生产设备的必要性和发展规模为目的。
2.以利用现有生产设备制定较长期的生产计划为目的。
3.以利用现有生产设备制定分品类的月度生产计划为目的。
按预测的内容，可分为发送量、到达量、周转量预测和平均运距预测。
对一个地区而言，有地区内部运量和地区间交流量预测，这些运量还要在不同运输方式和不同运输线路之间进行分配。
对运量构成而言，通常还要进行分品类别的预测。
预测的时限，一般可以分为短期（1～5年）、中期（5～10年）和长期预测（10年以上）。
有时根据需要，在短期预测中，进行一年中的季度、月度甚至旬间的运量预测。
无论何种预测,都表现为运量随时间序列的变动,一般可以分为以下三种类型:1.趋势变动,是指在长期的时间序列中,预测对象的数值朝一定方向持续上升或下降的状态。
2.周期变动,分为两种:一种是景气变动,即若干年内的不固定周期的波动;另一种称为季节性变动,即一年内为周期,在特定的月份乃至季节中达到高峰的变动。
3.不规则变动,又分为突然变动和暂时变动.所谓突然变动是无法预测的变动,如金融危机、政治动乱、自然灾害等的较大影响发生的变动。
暂时变动则是短期内各种影响因素随机变动的综合影响造成的不规则的变动。
暂时变动采用一定的数据处理技术方法还是可预测的。
在预测铁路货运量时,通常采用以下的方法:1.专家经验预测法.由于预测的不确定性因素很多,在难以采用数量方法推理预测的情况下,依靠专家的知识和经验进行判断和预测.这种方法虽然主观因素较多,但在实际工作中常常是有效的。
2.算术平均法.这种方法是利用过去不规则变动的需求时间序列,计算出算术平均值,作为将来继续不规则变动时的预测值.这是最简单的预测方法,计算式为: χt=⎺χ=（∑χi）/n——第t期的预测值；式中χt⎺χ ——算术平均值；χi ——第i 期的实际值； n ——数据项数。
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。
基于指数平滑法的全国货运量分析与预测
[1] 胡格列 , 何其超 , 盛玉奎 . 物流运筹学 [M]．北京 : 电子工业 出版社 , 2005:74-99.
[2] 蒋 惠 园 , 杨 大 鸣 . 货 运 量 预 测 方 法 的 比 较 [J]. 运 筹 与 管 理 . 2002(03):74-79.
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关键词：货运量；指数平滑法；预测
◆张 恒
一、前言
物流一词最早出现在美国。第二次世界大战期间，美国 军队首次提出“后勤”理论，这时的后勤包括生产过程和产 后流通过程中的物流，战后逐渐形成了现代物流。
21 世纪以来，我国物流业在国家的现代化建设中扮演着 举足轻重的角色，同时也显现出巨大的发展潜力和市场前景。 近年来，我国物流发展迅速，随着国家经济政策的颁布以及 人民生活水平的提高，物流又发展到一个新的阶段。但是伴 随着快速发展的同时，也看到了物流发展过程中缺乏切实可 行性的定量依据，在制定政策的可行性以及物流基础设施建 设、物流供求平衡等方面还是存在诸多问题。因此建立科学 合理的分析模型，分析物流以及科学预测未来发展趋势就显 得尤为必要。本文运用指数平滑法，对我国 1993 年至 2017 年货运量总额进行探究。本文研究意义如下：
理论探讨
基于指数平滑法的全国货运量分析与预测
摘要：货运量是衡量国家经济实力和地区发展水平的一个重要指标。本文通过对1993年至2017年 全国货运量数据的实证分析，采用指数平滑法，利用统计分析软件对相关数据进行分析，预测全国货 运量将会在未来五年继续增长，年增长率约2.891%，预测2020年长三角货运量将首次达到60万万吨。
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
随着国家经济水平的提高和物流行业的发展，公路货运量的重要性日益突出。
货运量
的预测对于物流企业的经营和管理至关重要，因此，本文基于ARMA模型对公路货运量进行预测。
首先，对数据进行了收集和整理。
本文所用数据为2010年到2019年间的公路货运量，包括总体和月度货运量数据。
通过数据的分析，可以看出公路货运量总体呈持续增长趋势，但增长速度有所减缓。
月度货运量呈现出季节性变化，夏季货运量相对较高，冬季货运量
相对较低。
接下来，进行了ARMA模型的建立。
ARMA模型是一种常用的时间序列预测方法，它结
合了自回归模型（AR）和移动平均模型（MA），是一种广义的自回归移动平均模型。
首先，对数据进行ADF检验，判断数据是否是平稳的。
然后，利用自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）对数据进行初步的识别和模型选择。
最后，根据部分自相关图（PACF）和自回归
方程、移动平均方程，确定模型的p和q值，并进行模型的拟合和检验。
最终，预测结果表明ARMA模型具有一定的预测精度。
总体货运量预测表明，未来几年中公路货运量将有所增长，但增长速度将逐渐放缓。
月度货运量预测表明，夏季货运量仍
将保持较高水平，冬季货运量预计将逐渐增加。
本文的研究结果可以为物流企业的运营和管理提供参考，对于对公路物流发展趋势有
一定的指导作用。
同时，此研究也为基于ARMA模型的货运量预测提供了一种有效的分析方法，为类似问题的研究提供了借鉴和参考。
铁路货运量的预测方法
铁路货运量的预测方法铁路货运量预测技术一般可以分为三大类，定性分析预测技术、定量分析预测技术以及两者相结合的综合预测技术。
定性预测分析技术，通常指那些凭经验判断的预测，一般是在缺少进行定量分析所必需的资料的情况下采用，侧重于研究推断预测对象未来发展的大体趋势和性质，其预测的精确度，主要取决于参与人员的专业知识和经验。
定量分析预测技术，是指以已经掌握的历史数据作为基础，建立适当的经济数学模型，对未来的运量做出测算的技术。
其特点是有明显的数量概念，侧重于研究测算对象的发展程度（包括数量、时间、相关因素的比值等）。
定量预测和定性预测，各有其长处和局限性，实际应用中往往需要把定量预测和定性预测方法相结合，即在定性分析的基础上进行定量预测，而定性预测也采用一定的定量预测分析方法，以提高预测结果的准确性。
因此，综合预测技术是货运量预测经常采用的方法。
1货运量的定性预测定性预测方法主要以专家为索取信息的对象，组织各方面专家运用专业方面的经验和知识，通过对过去和现在发生的问题进行综合分析，从中找出规律，对未来作出判断。
主要为专家预测法，该预测方法在缺乏足够的统计数据和原始资料的情况下，凭借专家的经验和判断能力，用系统的、逻辑的思维方法作出定量估价，从而预测未来。
该方法需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简单易行。
花费的时间少，是应用历史较久的一种方法，至今在各类预测方法中仍占重要地位。
但这种方法在很大程度上取决于专家的实践经验和专业水平，存在片面性、准确度不太高的缺点。
只能作为货运量预测的一种辅助方法。
1.1专家个人判断预测方法（个人头脑风暴法）专家个人判断预测方法就是以“专家”的“微观智能结构”通过创造性思维来获取未来信息。
即依靠专家对预测对象未来的发展趋势及状况所做的个人判断进行预测。
这是一种由来已久的预测方法，并在有关领域专家个人的实际工作中自发进行。
优点是可以最大限度地利用个人的创造能力，不受外界环境的影响，没有心理压力，并且组织工作简单，预测成本低。
交通管理中的货运量预测与调度
交通管理中的货运量预测与调度随着全球化的发展和经济的不断增长，货物的运输需求也日益增加。
交通管理中的货运量预测与调度成为了一个重要的课题，它直接影响着货物运输的效率和经济效益。
本文将探讨货运量预测与调度的重要性，并介绍一些常用的方法和技术。
货运量预测是指通过分析历史数据和相关因素，预测未来一段时间内的货运量。
准确的货运量预测可以帮助交通管理者合理安排运输资源，提前做好准备，避免因运输资源不足或过剩而造成的浪费或延误。
而货运量调度则是根据预测结果，合理安排货物的运输路线、运输工具和运输时间，以最大程度地提高运输效率。
货运量预测的方法有很多种，其中一种常用的方法是基于时间序列分析。
这种方法通过对历史数据进行统计和分析，建立数学模型，预测未来的货运量。
另一种常用的方法是基于回归分析。
这种方法通过分析货运量与其他相关因素之间的关系，建立回归模型，预测未来的货运量。
除了这些传统的方法外，近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，一些新的方法也被应用到货运量预测中，例如基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
这些新的方法可以更准确地预测货运量，并且可以根据不同的情况进行优化和调整。
货运量调度的目标是在保证货物安全和运输效率的前提下，合理安排货物的运输路线和时间。
为了实现这一目标，交通管理者需要考虑多个因素，包括货物的类型、数量和重量，运输工具的可用性和运输成本，以及道路和交通状况等。
在实际操作中，交通管理者可以利用一些调度算法和技术来帮助他们做出决策。
例如，最短路径算法可以帮助确定货物的最佳运输路线，最优化算法可以帮助确定最佳的货物分配方案，而实时交通信息和智能交通系统可以帮助交通管理者实时监控和调整货物的运输计划。
除了货运量预测和调度，交通管理中还有一些其他的问题和挑战。
例如，货物的安全和防盗问题是一个重要的考虑因素。
交通管理者需要采取一些措施，如使用GPS跟踪技术和安全封条，来确保货物的安全和完整性。
此外，交通管理者还需要考虑环境保护和可持续发展的问题。
小清河货运量预测分析
Y=8 911.29X–1 038.93………………………（1） 可决系数为 1；拟合度为 91％ ；验差比值为 0； 精度等级为一级。 预测结果：2021 年小清河腹地五市全社会货运 总量为 266 300 万吨，2040 年为 355 400 万吨。 1.2 弹性系数预测法 预测公式： Y1=Y0（1+C×a）n …………………………（2） 式中：Y1—预测值；Y0—规划期初的基础数据；a— 经济规划增长速度；n—规划期年数；C—弹性系数。 全社会货运量与经济增长之间存在某种函数关 系，全社会货运量弹性系数是一个国家或地区货运 量增长率与经济增长率之比。经济增长率通常采用 国内生产总值（GDP）的增长率。货运量弹性系数 直接反映了经济增长对货运量的依赖关系。根据腹 地已确定规划期经济增长速度以及对历史年份腹地 五市国民经济发展和分运输方式货运量的历史弹性 系数的基础上，对 2030 年、2040 年小清河腹地 5 市全社会货运量的弹性系数进行分析。 釆用弹性系数法对国民经济和全社会货运量进 行的预测的结果：2030 年小清河腹地五市全社会货 运总量为 223 800 万吨，2040 年为 310 600 万吨。 1.3 预测结果分析 从两种预测模型分析来看，2020 年前的预测 值的可决系数比较高，预测结果基本平稳；考虑到 公路、铁路、水路等运输资源的发展受到成本、土 地、腹地经济等制约因素的影响，2030 年、2040 年的货运量预测结果两种模型的预测结果差别比 较显著。 结合山东省经济和交通的发展分析以及国内外 综合交通网络的发展规律，综合预测小清河腹地五 市全社会货运总量。 预测结果：2030 年预计为 23.8 亿吨，2040 年预 计为 31.7 亿吨。 1.4 货运量运输结构分析 根据 2005 至 2012 年全国及山东省全社会货运 量构成比例和小清河腹地五市综合交通货运量预测 结果，考虑《山东省内河航道与港口布局规划》中
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基于线性回归模型对陕西省进行物
流需求预测分析
学号：1209411051
班级：物流1202
姓名：雷亮亮
一、问题的提出
近年来，随着我国国民经济的迅速发展，中国物流业也得到了高速发展。
这一方面说明物流业的壮大对国民经济有支撑作用；另一方面说明中国经济高速发展的同时，也带来了巨大物流需求。
然而，现有交通状况、基础设施等能否满足日益增长的物流需求，物流业能否给国民经济带来持续的支撑作用？这些已突显成为急需考虑的问题。
物流是人类工业化进程中不可缺少的产业，有人、有物的地方就少不了物流。
物流科学所依托的物流产业，是当今无论哪一个国家都无法缺少的产业。
现代经济社会中，分工的深入发展甚至形成国际分工。
一个国家、一个地区，可能没有冶金工业，可能没有石油工业，但是不可能没有物流业。
可以说，物流业是现代覆盖最广泛的产业之一。
可见，物流水平代表一个国家的经济发展程度，物流管理体现各个国家民族性情和经济模式的差异。
从物流的发展规律来看，现代物流服务的需求包括量和质两个方面，即从物流规模和物流服务质量中综合反映出物流的总体需求。
物流规模是物流活动中运输、储存、包装、装卸搬运和流通加工等物流作业量的总和。
物流服务质量是物流服务效果的集中反映，可以用物流时间、物流费用、物流效率来衡量，其变化突出表现在减少物流时间、降低物流成本、提高物流效率等方面。
陕西省是西部地区相对发展较好的省，地处交通枢纽地带，地理位置重要，交通方便，货物吞吐能力强。
物流基础设施条件逐步完善，其中交通基础实施规模迅速扩大，省内公路铁路航程里程增加，运输网密度不断改善，为物流业发展提供了良好的设施条件。
公路是短程物流的主要配送途径，近年来陕西省的公路通车里程不断增加，为省内及过境物流配送发展提供了坚实基础。
2010年度高速公路通车里程达3403公里，较2009年增加22.45%，公路密度达
0.717km/km2，增加2.43%。
以西安为中心的“2637”（两环六辐射三纵七横）高速公路干线网已基本形成，可基本连通境内所有市县及工农业基地、商品集散地、高新开发区和物流园区。
省内当日往返，周边中心城市当日到达的“一日交通圈”基本形成。
二、物流需求预测
物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况，以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的判断、技术方法和模型，对物流需求的变化及发展趋势进行预测。
确定预测目标物流活动渗透到生产、流通、消费整个社会经济活动之中，与社会经济发展存在着密切的联系，是社会经济活动的重要组成
部分，因而物流需求与社会经济发展有着密切的相关性。
所以进行物流
预测可以为政府制定社会经济发展政策和区域规划提供依据。
本文主要
对河南省未来三年的物流需求做一个中期预测。
三、收集数据、分析有关资料
物流需求的度量可以采用价值量和实物量两种度量体系。
实物量意
义上的物流需求主要表现为不同环节和功能的具体作业量，如货运量、
库存量、加工量、配送量；价值量意义上的物流需求是所有物流环节全
部服务价值构成的综合反映，如物流成本、物流收入、供应链增值。
本
文主要采用实物量体系中的货运量对陕西省未来三年物流需求进行预
测。
货运量虽然不能全面反映物流综合需求量，但是在特定区域内，一
定时期的货运量可以在一定程度上反映物流需求量。
因为在整体物流
中，运输是贯穿始终的活动，货运量决定了其他物流活动的作业量，其
变化也反映了物流需求量的变化。
本文选用的货运量，GDP均从《中国
统计年鉴2012》获得。
如下表：
年
20032004200520062007200820092010份
货运量
28,16530,03833,28235,81139,73660,71367,96377,12390,419（万
吨）
GDP（亿
2,587.723,175.583,933.724,743.615,757.297,314.588,169.8010,123.4812512.30元）
四、模型预测
由上图可知陕西省GDP随年份的变化呈抛物线，通过对2003-2012年
的GDP和货运量进行散点图及其发展趋势分析，知货运量随GDP增加而
增加，其趋势线呈直线发展，因此利用一元线性回归分析预测未来货运
量。
首先预测出GDP在未来三年的预测值如下表：
年份GDP（亿元）n=3预测值
20032,587.72
20043,175.58
20053,933.723232.34
20064,743.613950.973232.34
20075,757.294811.543950.97
20087,314.585938.4934811.54
20098,169.807080.5575938.493 201010,123.488535.9537080.557 201112512.3010268.538535.953 201214453.6812363.1510268.53
12363.15
GDP（X）货运量（Y）XY X^2
2,587.7228,16572883133.86696294.798 3,175.5830,03895388072.0410084308.34 3,933.7233,28213092206915474153.04 4,743.6135,811169873417.722501835.83 5,757.2939,736228771675.433146388.14 7,314.5860,713444090095.553503080.58 8,169.8067,963555244117.466745632.04 10,123.4877,123780753148102484847.3 12512.3090,4191131349654156557651.3 14453.68104,5931511753752208908865.5 72,771.76567,8435121029135676103056.9
(∑X）^2∑X∑Y n∑(XY)n(∑X)^2 529572905341322934514512102913506761030569 (∑X)/n(∑Y)/n
7277.17656784.3
b(∑X)/n
49103.9115
分子分母b a 98873568361465301516 6.7476602817680.38855
其中：b=[n∑(XY)-∑X∑Y]/[(∑X)^2-(∑X)^2]
a=(∑Y)/n-b(∑Y)/n
所以货运量与GDP的相关方程为Y=7680.39+6.75X
将上表中的GDP预测值分别代入求解，可得相应的货运量。
五、测验的显著性检验
样本回归方程的拟合程度取决于因变量与自变量的相关程度，可用相关系数来反映。
设、为样本观测值，根据样本相关系数r的定义公式：
r=（、）
式中、分别代表自变量和因变量的样本均值，在Excel中计算值得r==0.95说明货运量与GDP高度线性相关。
六、结束语
当今世界，物流业的蓬勃发展，已经成为衡量一个国家和地区的经济发展水平和现代化程度的重要标志，也是综合国力和投资环境的重要体现。
本文通过对陕西省货运量的预测来达到预测物流量的目的，货运量虽不能完全代替物流量但是在一定程度上也反映了物流的需求。
通过趋势外推，回归分析及组合预测方法得到的结果和实际存在误差，预测的目的是为决策提供参考。
物流需求的预测，必须分析和预测社会经济发展水平，立足于当地的社会经济现状及发展特点，结合区位优势和产业优势，通过多种定性、定量方法的应用及分析，才能对物流需求量的发展水平做出科学、合理的预测。