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企业研究论文-一类物流企业网络运量预测组合算法与应用.doc

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企业研究论文-一类物流企业网络运量预测组合算法与应用.doc

企业研究论文一类物流企业网络运量预测组合算法与应用摘要本文分析了物流运输企业网络配送运量变化特性,提出了网络运量预测的组合算法,结合各种网络运量预测方法的特性,运用具体实例对组合模型的精度和适用条件进行了验证。关键词运量预测组合算法一、引言物流网络配送是一种特殊的、综合的物流活动形式,是物流企业的一个缩影或在小范围中物流全部活动的体现。物流网络运量的合理预测可以优化和完善物流系统,改善物流服务,降低物流成本,提高物流企业的经济效益。运量的预测方法分为定性预测方法和定量预测方法。物流企业网络运量的预测方法有多种。如增长系数法、重力模型法、机会模型法和最大熵模型法等。但由于各种方法都具有其各自的优点,同时也存在各自的缺点或局限性同一被预测目标,用不同预测方法,其结果往往相差较大。为解决这一矛盾,使运量预测更加切合实际,为科学决策提供可靠的依据,有必要提出运输市场预测的组合算法。二、网络运量预测的组合算法所谓运量预测的组合算法,是指运用多种预测方法对同一目标进行预测,然后将几种预测结果再进行一定的数学统计处理,组合成一个新的预测结果的方法。设几种预测方法所得结果分别为Y1,Y2,,Yn组合预测法的结果为Y,其相互关系表达为FYfY1,Y2,,Yn(1)式1的具体关系式可根据实际情况加以确定。如算术平均值(2)加权平均值(3)式3中q1,q2,qn为各相应预测法结果所占权数。几何平均值(4)三、网络运量预测的特性分析运量预测常用的方法有增长系数法、重力模型法和最大熵模型法。1.增长系数算法在运量预测中增长系数法通常采用平均增长率法和弗拉塔法。平均增长率法ij城市或货运集散点的分布运量的增长率。使用i区出行发生量的增长率和j区出行吸引量增长率的平均值。弗拉塔法Fratorij区间分布运量的增长率使用出行发生量误差修正量和出行吸引量误差修正量的组合平均值。增长系数法的优点结构简单、实用的比较多,不能需要交通城市或货运集散点之间的距离和时间,可以适用于小时运量或日运量等的预测,也可以获得各种目的的OD运量,对于变化较小的OD表预测非常有效。增长系数法的缺点必须有所有城市或货运集散点的OD运量对象地区发生大规模变化时,该方法不适用交通城市或货运集散点之间的运量值较小时,存在如下问题1若现状运量为零,那么将来预测值也为零。2对于可靠性较低的OD运量,将来的预测误差将被扩大因为预测结果因方法的不同而异,所以在选择计算方法时,需要先利用过去的OD表预测现状OD表,比较预测精度将来运量仅用一个增长系数表示缺乏合理性。2.重力模型法(GravityMethod)模拟物理学中的牛顿的万有引力定律两物体间的引力与两物体的质量之积成正比,与它们之间距离的平方成反比。其中,Oi,Dj城市或货运集散点i,j的发生与吸引运量R城市或货运集散点i,j间的距离或一般费用k,α,b,g系数。在现状OD表已知的条件下,Oi,Dj,Rij和tij已知,k,α,b,g可以用最小二乘法求得。优点直观上容易理解能考虑路网的变化和土地利用对人们的出行产生的影响特定交通城市或货运集散点之间的运量为零也能预测能比较敏感的反映交通城市或货运集散点之间行驶时间变化的情况。缺点模型尽管能考虑到路网的变化和土地利用对出行的影响,但缺乏对货流生成与方式选择行为的分析,跟实际情况存在一定的偏差货流距离分布在全区域并非为定值,而重力模型将其视为定值交通城市或货运集散点之间的行驶时间因交通方式和时间短的不同而异,而重力模型使用了统一时间交通城市或货运集散点之间的距离小时,有夸大预测的可能性。3.最大熵模型网络运量预测中最大熵模型通常采用Wilson模型T对象地区的生成运量。即OD运量的组合数由求E的最大得到。约束条件为特点能表现出行者的微观行动总交通费用是出行行为选择的结果,事先给定脱离现实情况各微观状态的概率相等,即各目的地的选择概率相等的假设没有考虑距离和行驶时间等因素。四、组合预测应用算例如一物流企业主要负责A、B、C三个城市之间的物流运输,表1为该企业2004年的运量统计和2005年预计运输量表,表2为2005年三个城市间各条运输线路间单位运输平均收益,表3为2005年各城市间单位平均运输收益。现通过不同预测方法对其进行各城市间运量预测预测结果为表5,重力模型预测结果为表6。具体计算过程略。表7为2005年各城市之间的实际运输量,将以上预测结果与其对比,发现各种预测方法均没有很好的达到实际值。现在我们用加权组合算法对其进行预测根据以往预测的经验,平均增长系数法、弗拉塔法Frator和重力模型的权重为2∶3∶5。表8为预测结果误差检验令则则δ平均25.35311/92.817δFrator33.84578/93.761δ重力83.46106/99.273δ组合4.6493/90.517由误差分析可以看出,组合模型最好的反应了实际值,它结合了几种常用模型的优点,将各种模型的误差进行了相互抵消,大大的提高了预测精度,因此,组合模型运量预测在物流企业网络流量预测中十分有效,应该推广。五、结论流量预测始终是企业物流运输网络决策过程中得决定性的因素,由于目前各种预测方法各有优缺点,只有将各种预测方法进行组合,才可以在实际运用中取得理想的预测结果。由于组合模型的这种优良特性,在其他实际问题的预测中也可以采用,这样可以有效的避免因为只采用一种模型而带来的误差。

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