區(qū)域貨運(yùn)總量預(yù)測(cè)方法及實(shí)例研究.pdf

1、進(jìn)入21世紀(jì)，物流產(chǎn)業(yè)在全球范圍內(nèi)迅速發(fā)展，現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)成為連接世界經(jīng)濟(jì)的紐帶，同時(shí)也成為衡量一個(gè)國(guó)家現(xiàn)代化程度和綜合國(guó)力的重要指標(biāo)之一。在我國(guó)隨著物流產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，物流需求增長(zhǎng)迅速，但在此過(guò)程中，也存在盲目發(fā)展、急功近利的弊端。貨運(yùn)量作為物流需求的一個(gè)重要的對(duì)比指標(biāo)，對(duì)貨運(yùn)量進(jìn)行定量的預(yù)測(cè)可以為該物流需求預(yù)測(cè)提供一個(gè)可靠的依據(jù)，從而為物流系統(tǒng)的規(guī)劃和物流基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)提供一個(gè)可信的參考數(shù)據(jù)。
　　本文在闡述區(qū)域物流基本內(nèi)涵的基

2、礎(chǔ)之上，結(jié)合我國(guó)區(qū)域物流統(tǒng)計(jì)現(xiàn)狀，指出采用貨運(yùn)量指標(biāo)反映物流需求變化趨勢(shì)；在分析目前常用的預(yù)測(cè)方法優(yōu)缺點(diǎn)后，根據(jù)區(qū)域物流貨運(yùn)量預(yù)測(cè)指標(biāo)的特點(diǎn)，引入主成分分析方法，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等人工智能預(yù)測(cè)方法相結(jié)合，對(duì)北京市區(qū)域物流貨運(yùn)量規(guī)模進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證和預(yù)測(cè)，提出了北京市未來(lái)幾年物流規(guī)劃的建議。主要內(nèi)容包括：⑴闡述了區(qū)域物流和貨運(yùn)量的基本內(nèi)涵，研究了區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)、貨運(yùn)量之間的內(nèi)在關(guān)系：區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)是相互依存的統(tǒng)一體；貨運(yùn)需

3、求量可在一定程度上反映物流需求的變化規(guī)律。論述了區(qū)域貨運(yùn)量的影響因素，并給出了區(qū)域貨運(yùn)量預(yù)測(cè)的原則及主要步驟。⑵結(jié)合我國(guó)區(qū)域物流統(tǒng)計(jì)現(xiàn)狀，指出現(xiàn)階段采用貨運(yùn)量指標(biāo)反映物流需求的變化更具有現(xiàn)實(shí)意義，并利用灰色理論對(duì)區(qū)域貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)間關(guān)聯(lián)度進(jìn)行分析，結(jié)果表明，區(qū)域貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)因素間存在著強(qiáng)相關(guān)性。⑶分析目前常用的預(yù)測(cè)方法優(yōu)缺點(diǎn)，根據(jù)區(qū)域貨運(yùn)量預(yù)測(cè)指標(biāo)特點(diǎn)，引入主成分分析法，并從區(qū)域貨運(yùn)量影響因素出發(fā)，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的