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文档简介

物流网络的分析及预测 苗健 ，桂杰，殷晓耕，王超，叶鹏飞 研究目的 研究方法 研究分析 l描述性分析 l相关性分析 l聚类分析 l回归分析 预测预测 目录 研究目的 研究“双十一”期间全国城市物流联系。发现强节点并分析潜在因素，以此 预测潜在的强节点，帮助电商更好控制物流及仓储成本。 l获取“双11”10万条物流单海量数据； l通过开源的物 流API接口，PHP编程，提取出10万条物流单的 物流路径，添加入MYSQL数据库。通过SQL语言，找出城市间 的G边联 系，计算入度和出度（发货 量收货量=净发货 量） l绘制GEPHI图 l计量分析 研究方法 研究分析 一，描述性分析 按总流量排名（发货量+收货量） 大城市 分散在全国各处 研究分析 研究分析 按净发货量排名（发货量收货量） 仍是大城市领先 港口或边疆城市 研究分析 二，相关性分析 对收货和发货 两个值进 行相关性分析，发现 相关性为0.532，属于具有一定的正相关性 。但可以看到其相关性并不显著。 研究分析 三，聚类分析 第一集团：郑州 第二集团：沈阳、上海 第三集团：徐州、北京、太原、南京、 第四集团：长沙、襄阳、兰州、重庆、合 肥 研究分析 第一集团 第三集团 第二集团 第四集团 研究分析 四，回归性分析 amountpopulationindustryagdpbuildingroadcaptical 流量数人口第二产业人均gdp建筑业道路公里是否省会 Y = 1X1 +2X2 +3X3 +4X4 +5X5 +6X6 + 研究分析 1, 内陆城市 发现模型中，仅与是否是省会城市相关，主要因为我国的铁路枢纽大多是省会 城市，因此是物流的集散地。而当初选作省会的主要原因也是因为铁路运输（ 石家庄，哈尔滨） 研究分析 2，沿海城市 与人口数量相关和路网公里数相关，看来是人口较大的且运输条件较好的城市的铁路 运货量在不断增加，此外人均gdp与运货量为正相关，看来在沿海地区，铁路的运量主 要是和经济相关的，大多的运货量是因为产地的产出和对于货物的需求，而不像内陆大 多只是运输枢纽，运量大但并不是当地的产出和需求。 研究分析 验证1 显著的负效应，所以我国的铁路交通流量枢纽是内陆的，沿海地区因为地理位 置非中心化，在取重心的时候很难保证离重心接近，所以客观上不会成为周转 枢纽。 研究分析 验证2 推广： 不仅是沿海城市，包括边疆地区都 不会成为物流集散地 研究分析 预测 l省会城市（铁路运输发 达） l地理位置靠中心 l地形（重庆，西藏） 不是拥有土豪多的地方就是物流集散地！ 但是土豪多的地方是物流吸收地! 预测 预测 我们的预测： 济南，西安，南昌 原本属于第三集团
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