物流需求预测模型
第2章-物流需求预测
二、物流需求预测的内容
物流流量预测
（1）微观物流流量的预测
（2）宏观物流流量的预测 物流流向预测
物流成本预测
物流需求预测
3
三、物流需求预测的程序
确定预测目标
确定预测内容
选择预测方法
计算并做出预测
分析预测误差
4
第二节 物流需求预测方法
一、物流需求定性预测方法
经验预测法 专家会议法
确认问题
选择专家组
图 2-18 求解结果
31
• 步骤12： 计算拟合值
图 2-19 计算拟合数列值
32
• 步骤13： 需求预测
图 2-20 2017 年需求预测值
33
（二）因果关系预测法
一元线性回归分析预测法 （1）一元线性回归模型的估计。一元线性回归分析预 测模型为：
，
ˆi xi y
i 1,2,3,, n
图 2-10 基础数据表
24
• 步骤2： 计算原始数据级比。 • 步骤3： 计算上/下限。
图 2-11 级比和上下限的计算
25
• 步骤4： 判断可行性。
图 2-12 判断是否能使用灰色模型
26
• 步骤5： 计算数据累加。
图 2-13 计算需求量累加值
27
• 步骤6： 建立矩阵B
图 2-14 建立矩阵 B
54
第三节 预测误差分析与预测方法选择
一、预测误差产生的原因
信息（历史资料）的质量 对预测问题的分析与判断
预测理论与方法
55
二、预测精度
平均误差
1 n MAE ei n i 1
平均绝对误差
1 n MAE ei n i 1
基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析
24Economic & TradE UpdaTE一、研究背景物流是指物品从供应地向接受地转移的实体流动过程。
在这个过程中，为了满足客户的需求，以最低的成本，通过运输、储存、包装、装卸搬运、配送等方式，实现原材料、半成品、成品或相关信息进行由商品的产地到商品的消费地的计划、实施和管理的全过程。
现代物流是推动经济发展的重要服务业，我国物流业已经成为推动GDP增长和提高经济发展水平的关键产业。
在此背景下，为了持续稳定发展地区经济，优化地区产业结构，提升地区经济内涵，为政府和企业进行科学的目标和战略规划提供参考，很有必要对区域物流需求进行预测和分析。
大连作为东北亚的物流中心，现代物流业的发展挑战与机遇并存。
运用合理的方法对物流需求进行预测，对于大连市合理地规划物流产业和物流企业的发展，提高地区经济水平和减少不合理的投入，有着重要的作用和意义。
因此，物流预测已成为物流领域的重要研究内容之一，关于物流预测方法的研究也越来越显示出其重要性。
二、物流需求预测方法选取物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况，并综合考虑影响物流市场需求变化的因素之间的关系，结合一定的技术方法和预测模型，对有基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析文/李 宁本文选取货运量作为物流需求水平的指标，结合Eviews软件通过多元线性回归方法进行预测，并通过大连市2002-2018年的统计数据进行了物流需求；多元线性回归；实证分析；流通经济关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。
物流市场是个复杂开放的系统，受到国内外诸多因素的影响，如政治、经济、社会、环境等多方面综合因素。
国内外很多学者在此领域进行了多年的研究，将其它领域运用成熟的预测方法实践在物流需求预测上，并开发出多种模型和方法。
表1 2007-2018年大连市部分统计数据表注：表中，2017年，2018年人民币与美元的平均汇率为6.7518和6.6174，因此统计年鉴中年度进出口总额4132.2亿元和4701.4亿元折算为619.4亿美元和710.5亿美元。
基于arima-pcr模型的福建省物流需求预测
物流需求是派生性需求ꎬ物流需求量受到多
种因素的影响和制约ꎮ 以福建省 １９８１—２０１７ 年
基金项目:国家社会科学基金项目(１３ＢＧＬ０５９) ꎻ福建省软科学基金项目(２０１９Ｒ００１７) ꎻ福建省社科研究基地重大项目( ＦＪ２０１５ＪＤＺ０２９) .
５８０
２０１９ 年 １２ 月
武汉理工大学学报( 信息与管理工程版)
择敏感 [１３ － １４] ꎬ方法运用不当会加大预测误差ꎮ 主
成分回归法( ＰＣＲ) 将多个指标用线性组合的方式
模型无法体现出其他因素的作用ꎮ 若同时对多个
指标分别建立 ＡＲＩＭＡ 预测模型ꎬ再将各指标的预
测结果运用 ＰＣＲ 进行有机结合ꎬ则可有效提高预
测的精度和预测结果的稳定性ꎮ 因此ꎬ笔者从指
标选取和预测方法选择两个角度出发ꎬ构建基于
ＡＲＩＭＡ － ＰＣＲ 模型的福建省物流需求预测模型
具有一定的理论和现实意义ꎮ
个 ＡＲＩＭＡ － ＰＣＲ 模型预测印度市场不同期限利
率的收益率及各利率间的相互作用ꎬ研究取得了
良好的预测效果ꎮ 目前关于 ＡＲＩＭＡ － ＰＣＲ 模型
的研究较多集中于自然科学与经济学等领域的预
测ꎬ尚未有学者将 ＡＲＩＭＡ － ＰＣＲ 模型应用于物流
需求预测研究ꎬ考虑到福建省物流需求具有影响
因素多、数据呈时序性等特征ꎬ选取单个 ＡＲＩＭＡ
时间序列问题时ꎬ预测效果不佳ꎬ因此ꎬ如何有效地
传统的时间序列预测方法ꎬ如指数平滑法 [７] ꎬ由
于数据易受异常值影响ꎬ预测误差较大ꎮ 王红瑞
选取预测指标和提高物流需求预测精度是福建省
等 [８] 将自回归和移动平均组合ꎬ形成新的时间序
政府制定物流发展规划和经济发展计划的重要内
物流需求预测方法与模型
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物流需求预测方法与模型
➢ ①常增长系数法
增长系数法是在现状分布量的基础上按一定的增长率推算未 来的分布量。此法简单、方便，常见的有常系数法和平均系 数法。当经济发展、土地使用、物流源布局、物流设施等有 较大变化时，此法误差较大。
常增长系数法利用全规划区现状物流发生总量或吸引总 量与未来物流发生总量或吸引总量之间的增长率，计算分区 之间的物流分布量，计算公式为：
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物流需求预测方法与模型
四、基于L-OD的物流需求预测主要模型
1、物流生成预测
物流生成预测是分析计算各分区的物流生成量，即根据
当前各分区的物流发生量与吸引量、当前的社会经济特征值等，
找出它们之间的相互关系，然后根据未来各区的社会经济发展
值，预测出各分区的发生物流量、吸引物流量
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•式中：lij、loij——分别是为未来及现状i区到j区的物流分布量；
• Pi 、 Poi——分别为未来及现状分区物流发生总量；
•
Ai 、 Aoi——分别为未来及现状分区物流发生总量。
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物流需求预测方法与模型
②平均增长系数法
实际中，每个分区的发生率与吸引率不平衡，为了减少误差， 常采用平均增长系数法，计算公式为：
——分区i到分区j的第m个物流链的阻抗，也可以看 成选择m链所支付的广义费用。
• 广义费用通常由时间、费用、服务水平等因素构成， 其计算公式可表达为：
•式中：a、b、g —— 为待定系数，可由调查所获得的若干组测量
数据按最小二乘法来确定；
•
Tijm —— 分区i到分区j，物流链m所消耗的时间；
•
Pijm —— 分区i到分区j，物流链m的费用；
物流需求预测模型的研究与优化
物流需求预测模型的研究与优化随着全球化的发展，物流行业越来越成为社会经济中不可或缺的组成部分。
随着物流行业的快速发展，人们对物流服务的需求也越来越高。
为了能够更有效地满足用户的需求，物流企业需要研究和优化物流需求预测模型。
本文将从以下几个方面探讨物流需求预测模型的研究和优化。
一、物流需求预测模型的概述物流需求预测模型是指利用物流行业的历史数据、市场经济数据、产品销售数据等各种数据进行信息处理和分析，以便预测未来的物流需求变化趋势，从而对物流服务进行有效的规划和调整。
物流需求预测模型主要包括基于统计学的预测模型、基于人工智能算法的预测模型和基于大数据分析的预测模型等。
二、基于统计学的预测模型基于统计学的物流需求预测模型是使用一系列的统计学工具来预测未来的需求变化趋势，它能够提供具有可信度的预测结果，对物流企业的发展具有重要的意义。
该模型通常采用平滑移动平均数方法、指数平滑方法、控制图方法等统计学手段进行预测。
三、基于人工智能算法的预测模型基于人工智能算法的物流需求预测模型是将人工智能技术应用到数据处理和预测中，通过神经网络、模糊理论、遗传算法等工具进行数据建模和预测分析。
该模型对数据的处理能力和预测结果的准确度都有较强的优势，但是对于理论的解释和验证比较困难。
四、基于大数据分析的预测模型基于大数据分析的物流需求预测模型是利用大规模的数据库和开放数据，通过数据挖掘、机器学习等手段进行数据分析和预测建模，对于大量的数据处理和管理有着较好的表现。
该模型能够在处理大量数据的过程中，更精确地找到数据之间的关系，从而准确预测未来物流需求出现的概率。
五、物流需求预测模型的优化和改进在实际应用过程中，物流需求预测模型仍存在一些问题和不足，例如模型的预测误差较大、数据处理速度不够快等。
因此，需要对物流需求预测模型进行优化和改进。
优化方法主要包括增加模型的变量、优化模型的权重、加强对异常数据的处理、增加对外部因素的考虑等。
多元线性回归模型在物流需求预测中的应用
66中国物流与采购 ２００９年第２０期物流需求预测，是利用历史的资料和市场信息，运用适当的方法和技巧，对未来的物流需求状况进行科学的分析、估算和推断。
尽管物流服务面广，涉及运输、仓储、包装、装卸、配送等多个方面，考虑到运输是贯穿于整个物流过程的基本环节，因此，用货运量来表示物流需求，不仅能在一定程度上反映物流需求的变化规律，并且能通过对货运量的预测，直接得到物流需求的未来变化趋势。
用于物流需求预测的方法很多，常用的有一元线性回归法，指数平滑法、弹性系数法和灰色预测法等。
由于物流需求受国民经济发展速度、居民消费水平等多种因素影响，上面的方法在准确性和有效性上都存在很大的缺陷，尤其是一元线性回归的预测方法，其考虑只是单因素。
但在多元线性回归模型中，它全面的考虑影响货运量的因素，根据区域的实际情况选取影响因素，作为预测模型中的解释变量，并根据回归分析，消除了存在自相关和多重共线性的因素。
然后分别求出符合模型的各影响因素与货运量的相关系数。
然后，利用计量经济学原理建立预测理论模型，并借助统计软件确定预测模型中的各个变量的数值。
最后，整理数据代入模型得出预测结果。
物流需求预测模型物流量的多少取决于地区的大小、该地区工农业的生产总量、地区的消费总量。
据此可以推断，影响货运量的因素主要有总人口数、居民消费水平、国民收入(第一产业、第二产业和第三产业)、总产值(工、农业)、消费品零售额、居民消费水平以及货车保有量等。
在建立模型时，我们就选取这些因素，作为变量。
设物流量{Y}与影响因素{X 1，X 2，X 3…X P }，存在相关关系，则可以建立模型Y =F （X 1，X 2，X 3，X 4…X P ）+C ，其中Y 是因变量，X 1，X 2，X 3…X P 是自变量，亦称解释变量，Y=F{X 1，X 2，X 3…X P }是回归函数，C 是随机误差，以此模型为基础，对货运总量作预测模型。
其中，X 1：成业人口数量；X 2：消费水平；X 3：国内生产总值；X 4：第一产业产值；X 5：第二产业产值；X 6：第三产业产值；X 7：工业生产产值。
基于大数据的物流需求预测模型
基于大数据的物流需求预测模型随着信息技术的快速发展和物流行业的不断扩张，物流需求预测成为了提高运输效率和降低成本的关键因素。
借助大数据技术和分析方法，物流企业可以更准确地预测需求，提前做好准备，以满足客户的需求并优化物流流程。
本文将介绍基于大数据的物流需求预测模型，并探讨其在提高物流效率方面的潜力。
一、大数据在物流需求预测中的应用大数据是指数量庞大且多样化的数据集合，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和价值。
在物流领域，大数据可以来源于各个环节的信息系统，包括货物运输信息、供应链信息、交通状况数据等。
借助大数据技术，物流企业可以全面了解物流运输的各个环节，并根据这些数据进行需求预测。
物流需求预测是指根据历史数据和其他相关变量，通过建立预测模型，预测未来一定时间内的物流需求状况。
传统的物流需求预测方法主要基于统计学方法和专家经验，存在模型简单、数据忽略等问题。
而基于大数据的物流需求预测模型能够更全面地考虑各种因素的影响，提高预测的准确性。
二、基于大数据的物流需求预测模型的构建基于大数据的物流需求预测模型需要考虑以下几个关键步骤：数据采集、数据预处理、特征提取、模型构建和模型评估。
首先，物流企业需要从各个环节的信息系统中采集相关的数据，包括货物的发货地、目的地、运输方式、运输时间、货物种类等。
然后，对采集到的数据进行预处理，包括去除异常值、填充缺失值、数据归一化等，以保证数据质量和一致性。
接下来，需要针对具体的物流需求预测问题进行特征提取。
特征提取是将原始数据转换为能够表达问题特征的数值或符号表示的过程，常用的特征包括时间序列特征、空间特征、交通状况特征等。
通过合理地选择和组合这些特征，可以更好地描述物流需求的变化规律。
在特征提取的基础上，可以选用合适的机器学习算法来构建物流需求预测模型。
常用的机器学习算法包括线性回归、支持向量机、决策树、神经网络等。
根据具体问题的特点和数据的分布，选择适合的算法进行模型的训练和优化，以得到更准确的预测结果。
供应链物流中的需求预测模型研究
供应链物流中的需求预测模型研究在供应链物流中，需求预测是一项至关重要的研究领域。
通过准确预测需求，企业可以合理安排生产和物流活动，确保库存水平的合理性，最大限度地减少成本并提高效率。
本文将探讨供应链物流中需求预测模型的研究与应用。
需求预测模型是通过分析过往的数据来预测未来需求的工具。
在供应链物流中，需求预测模型可以帮助企业了解市场需求的变化趋势，并根据预测结果制定合理的供应计划。
一个准确可靠的需求预测模型不仅可以降低库存成本，还可以提高客户满意度和企业竞争力。
需求预测模型的研究有多种方法和技术。
其中，时间序列分析是一种常用的方法。
时间序列分析基于历史数据中的时间信息，通过统计模型和时间序列分析技术来预测未来的需求。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些方法可根据需求的不同特点选择适当的模型进行预测，并通过调整参数来提高预测的准确性。
除了时间序列分析，还有其他一些常用的需求预测模型，例如回归分析、线性规划和人工智能等。
回归分析可以用于分析需求与其他因素之间的关系，例如销售量与广告投入、季节性因素和经济指标等的关系。
线性规划可以优化生产和运输计划，使得企业能够满足需求并最大化利润。
人工智能技术，如神经网络和机器学习模型，可以通过学习大量的历史数据来提高需求预测的准确性。
然而，在实际应用中，需求预测模型面临着一些挑战和限制。
首先，市场需求受到多种不确定因素的影响，如市场竞争、新产品推出和消费者行为变化等。
这些因素使得需求往往难以准确预测。
其次，需求预测模型需要有足够的数据支持，但是在供应链物流中，数据的质量和可用性往往存在问题。
对于新产品或市场，缺乏历史数据会使需求预测变得更加困难。
此外，由于市场需求的不确定性，需求预测模型往往需要不断修正和更新，以适应市场的变化。
为了提高需求预测模型的准确性和有效性，可以采取一些策略和措施。
首先，建立一个完善的数据收集和管理系统，确保数据的准确性和实时性。
物流管理中的运输需求预测方法与模型
物流管理中的运输需求预测方法与模型随着全球经济的发展和物流业的不断壮大，运输需求预测成为物流管理中的重要环节。
准确预测运输需求可以帮助企业合理安排运输资源、提高运输效率、降低成本，并提供更好的客户服务。
本文将介绍物流管理中常用的运输需求预测方法与模型。
一、基于统计分析的预测方法统计分析是一种常见的运输需求预测方法。
它基于历史数据的分析，通过建立数学模型来预测未来的运输需求。
常用的统计分析方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的预测方法，它假设未来的运输需求与过去的需求有一定的关联性。
通过分析时间序列的趋势、周期和季节性等特征，可以预测未来的需求变化。
回归分析则是通过建立运输需求与相关因素之间的数学模型，来预测未来的需求。
指数平滑法则是一种利用加权平均法来预测未来需求的方法，它根据历史数据的权重分配来计算未来需求的预测值。
二、基于人工智能的预测模型随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来进行运输需求预测。
人工智能技术包括机器学习、神经网络和遗传算法等。
这些技术可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来的需求。
机器学习是一种通过训练算法来使计算机具备学习能力的技术。
在运输需求预测中，可以使用机器学习算法来分析大量的历史数据，找出其中的规律和模式，并利用这些规律和模式来预测未来的需求。
神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它可以通过学习历史数据的权重和连接关系，来预测未来的需求。
遗传算法则是一种模拟生物进化过程的算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，来寻找最优解。
三、基于市场调研的预测方法除了统计分析和人工智能技术，市场调研也是一种常用的运输需求预测方法。
市场调研可以通过问卷调查、访谈和观察等方式，了解客户的需求和偏好，从而预测未来的运输需求。
市场调研可以帮助企业了解客户的需求变化趋势、产品的市场竞争情况和市场的发展趋势等，从而制定相应的运输策略和计划。
运输需求预测模型研究与应用
运输需求预测模型研究与应用运输需求的准确预测对于物流行业的发展和运营决策至关重要。
随着全球贸易的不断发展和物流需求的不断增加，运输公司和供应链管理者需要一种可靠的方法来预测未来的运输需求，以便为客户提供高效的物流服务。
运输需求预测模型可以帮助物流公司根据历史数据和相关因素来预测未来的需求量。
这种模型可以使用各种数据分析和预测技术，如回归分析、时间序列分析和机器学习方法。
以下是一些常用的运输需求预测模型的介绍。
1. 回归分析模型：回归分析模型是一种常见的运输需求预测方法，它通过建立运输需求与各种影响因素之间的关系来进行预测。
这些影响因素可以包括季节性变化、经济指标和市场趋势等。
通过回归分析，可以确定各个因素的权重和影响程度，从而预测未来的需求量。
2. 时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它通过观察和分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征来进行预测。
在运输需求预测中，可以使用各种时间序列模型，如移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些模型可以帮助运输公司捕捉到运输需求的周期性和季节性变化，从而提供准确的预测结果。
3. 机器学习模型：机器学习是一种基于数据和模式识别的预测方法，它通过训练模型来学习和预测未来的需求。
在运输需求预测中，可以使用各种机器学习算法，如决策树、随机森林和神经网络等。
通过输入历史数据和其他影响因素，机器学习模型可以自动学习运输需求的规律和模式，并给出准确的预测结果。
运输需求预测模型的应用可以在各个层面上实现，包括运输公司的运营决策、供应链管理者的需求规划和资源配置等。
以下是一些典型的应用场景：1. 运力调度优化：通过运输需求预测模型，运输公司可以更准确地预测未来的货运量，从而优化运力的调度和资源的配置。
这样可以避免运力的浪费和过剩，提高运输效率和成本效益。
2. 场地规划和货物配送：在城市物流和快递行业中，准确预测未来的运输需求对于场地规划和货物配送至关重要。
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2020/11/22
物流需求预测模型
3rew
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
2020/11/22
物流需求预测模型
物流需求预测模型
EXCEL在多元回归中的应用
• 某仓库过去14个月油漆的订货量y（t）与本区三家主要企 业的月生产量X1,X2,X3,求它们的回归方程式。
订货量与三企业产值关系表
2020/11/22
物流需求预测模型
汇总输出 回归统计
Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值
产销平衡预测方法—增长率法
• 增长率法，指根据预测对 象在过去的统计期内的平
均增长率，类推未来某期
预测值。确定一组系数rij. 使 Tij=rijtij.
• 需求数据:各地区总输出 量Oi、总输入量Dj和基期 的交流量tij. n个区域的总 货物输出量Oi和货物输入 量Dj,需根据现在的物流分 布表tij确定预测年各区域 间的物流分布202量0/11T/22ij.
2020/11/22
物流需求预测模型
2.5.3 一元线性回归预测
估计参数 检验
评定预测效果
2020/11/22
物流需求预测模型
一元线性回归预测模型
xi，yi为自变量和 （2-13） 因变量的观察值； bu0i为，剩bi为余未残知差参项数。；（2-14）
（2-15）
2020/11/22
物流需求预测模型
残差平方和 标准差
离散系数 相关系数 可决系数
2020/11/22
一般，v不超过 0.1至0.15可接 受
（2-16） （2-17）
（2-18） （2-19）
（2-20）
物流需求预测模型
t检验 自相关检验
（2-21） （2-22）
把不包括在样本内的某期已知量与预测量进行对比
2020/11/22
物流需求预测模型
试预测当该地区工业生产总值达到500亿元时，该码头集装箱 的年吞吐量为多少？（取显著性水平a=0.05）
2020/11/22
物流需求预测模型
1.作散点图，观察工业产值与吞吐量之间关系。
图2.5 工业产值与集装箱吞吐量的关系分析图
2.确定预测模型
2020/11/22
物流需求预测模型
3.计算参数b0，b1。
X2 -4.92061 1.770758 -2.77882 0.049879 -9.83702 -0.0042 -9.83702 -0.0042
X3 1.434044 0.553363 2.591507 0.060588 -0.10234 2.970427 -0.10234 2.970427
得回归方程：
同层神经元间互不相连，相邻层神经元通过权重连 接且互为全互联结构。当有输入信号时，首先向前传播 到隐层节点，再传至下一隐层，直至最终传输至输出层 节点输出。信号传播是逐层递进的，且每经过一层都要 由相应的特性函数进行转变。
2020/11/22
物流需求预测模型
输
隐
输
入
出
层
含
层
层
三层神经网络结果示意图
方差分析
0.839388 0.704572 0.483002 0.971541
8
自由度
回归分析
3
残差
4
总计
7
2020/11/22
SS
MS
F
显著水平 F
9.004436 3.775564
12.78
3.001479 0.943891
3.1799 0.146512
物流需求预测模型
表2-11 预测结果
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0%上限 95.0%
...
..
...
N
Tn1
Tn2
Tn3
合计
D1
D2
D3
2020/11/22
...
Tnn
On
Dn
T
物流需求预测模型
Tij满足以下的双约束平衡条件。
不同发地到达j地的Tij的总到达量为Dj
发地i到不同到达地Tij的总发送量为Oi 总发送量和总到达量相等 且等于总运输量
2020/11/22
物流需求预测模型
由公式（2-15）得 即回归模型为
b0=-7.272， b1=0.519
4.统计检验。 离散系数检验：由公式（2-16）（2-17）（2-18）得
Qe=1676.38，S=12.928，v=0.1137， V介于0.1~0.15间，误差可以接受 相关系数、可决系数检验：由公式（2-19）得
r=0.973，r2=0.947
• 某国际集装箱码头统计了12年集装箱吞吐量与该地区工业生 产总值的关系如下表所示。
某码头集装箱年吞吐量与工业产值的关系
工业产值 99 110 132 161 193 194 246 274 281 344 372 349 （亿元） 年吞吐量 43 53 66 70 84 93 110 131 170 169 197 178 （*104TEU)
物流需求预测模型
增长系数r增ij可长系以数分解b为1 两个b平2 衡因子b3的乘积.，.. 即：rbijn=aibj，此
时增平长系衡数条件可到以地改写1为： 2
3
...
N
合计
发地
a1
1
T11
T12
T13
...
T1n
O1
a2
2
T21
T22
T2331
T32
T33
...
T3n
O3
...
...
...
...
...
...
..
...
an
N
Tn1
Tn2
Tn3
...
Tnn
On
合计
D1
D2
D3
Dn
T
2020/11/22
物流需求预测模型
整个区域 的年预测 增长率
2020/11/22
物流需求预测模型
2020/11/22
物流需求预测模型
2.7 计算机仿真预测模型
2020/11/22
物流需求预测模型
2020/11/22
物流需求预测模型
2.6 产销平衡预测模型
• 产销平衡是指在一定范围内，相同用途的某种物资的生产 量、消费量和运输量之间的平衡。
• 产销平衡法是过产销平衡计算，推算出该种货物在一个车 站、一个枢纽、一条线路或一个地区的发送量和到达量。
2020/11/22
物流需求预测模型
产销平衡原理：
Intercept 464.7979 146.3589 3.17574 0.033672 58.44043 871.1554 58.44043 871.1554
X1
-8.8998 3.19998 -2.78121 0.049757 -17.7844 -0.01523 -17.7844 -0.01523
（2-23） （2-24）
（2-25）
物流需求预测模型
（2-26）
相关性检验
其中
置信区间估计
2020/11/22
R称为xi对于y 的全相关系数
（2-27） （2-28）
（2-29）
物流需求预测模型
2.5.5非线性回归预测
令x=x1， x2=x2,… xm=xm
2020/11/22
两边取对数
换元法
物流需求预测模型
2020/11/22
物流需求预测模型
主要内容
• 回归预测模型 • 产销平衡预测模型 • 计算机仿真预测模型
2020/11/22
物流需求预测模型
2.5 回归预测模型
回归预测法是基于预测 的相关原理，客观世界 中许多事物、现象、因 素彼此关联而构成关系、 过程、系统。
惯性原理 类推原理 相关原理 概率判断原理
物流需求预测模型
2.5.4多元线性回归预测
• 影响物流需求的因素较多，抓住主要因素x1，x2 ，…，xm，抽取样本（yi，x1i，x2i，…，xmi）（ i=1,2，…n），（m个因素，n个样本）
• 如果散点图(y，xi)呈现线性，则可以作多元线性
回归函数
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物流需求预测模型
2020/11/22
• 4.未来三个月的销量可能比去年同期增加50%，即
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物流需求预测模型
• 5.今年某前三个月销量的变化率（与去年同期相比） 等于其后三个月销量的变化率，即
• 以上K=1,2, …
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物流需求预测模型
基于BP算法的神经网络是由输入层、输出层和若干隐 含层组成的前向连接模型。
研究n个地区间的某种货物流量，Tij为i区发送到j区的货物流量， Oi 为i地的总输出量，Dj为j区的总输入量 则地区间的交流如下O-D表所示：
到地
1
2
3
...
N
合计
发地
1
T11
T12
T13
...
T1n
O1
2
T21
T22
T23
...
T2n
O2
3
T31
T32
T33
...
T3n
O3
...
...
...
...
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物流需求预测模型
一元线性 回归预测
多元线性 回归预测
应用
非线性 回归预测