L-OD的物流需求预测

1、泸州市基于L-OD的物流需求预测摘要:物流需求对物流业的发展有着极其重要的作用，因此，有必要对物流需求进行相关的预测。依据泸州市 2001 至 2008 年物流发展的现实情况，运用基于 L-OD 的物流需求预测方法对其物流需求进行了预测，并加以适当的分析，得出泸州市的物流将会大幅增加的结论。关键词：物流需求；L-OD;三次指数平滑法LogisticsdemandforecastingbasedonL-ODinluzhouAbstract:Needsoflogisticshaveanimportantroletoitsindustry,thereforeitisnecessarytoforeca

2、stit.From2001to2008,accordingtotheactualsituationoflogisticsdevelopmentinluzhou,applylogisticsdemandforecastingmethodbasedonL-ODtoanalyze,thisarticlepredictsthelogisticsdemandinluzhou,andgetstheconclusionsthatthelogisticsneedsofluzhouisexpectedtoincreasesignificantly.Keywords:demandoflogistics;L-OD;

3、Threeexponentialsmoothing1 引言随着经济不断发展，物流产业在国民经济中的地位越来越重要。泸州市是我国著名的化工基地和闻名遐迩的酒城，其交通运输基础良好，区位优势明显；泸州是长江上游经济带、成渝经济圈、泛珠三角合作区、攀西一一六盘水等区域经济圈的重要组成部分。同时，泸州港是全国 28 个主要内河港口之一，四川第一大港，拥有四川唯一的集装箱码头，为泸州市物流产业发展提供良好的基础。目前，全市物流企业已达 553 家，其中三友、宏图、君安等第三方物流企业营业收入超亿元。2009 年，全市物流业实现增加值 35.2 亿元，占全市 GDP的 6%今年上半年，物流业继续保持快速增

4、长势头，实现增加值 15.5 亿元，同比增长 10.8%。泸州市经济的快速发展、对外贸易的持续提高和产业结构的进一步调整，市场表现出了对物流的强劲需求。物流需求是现代物流业发展的基础，是物流企业经营管理决策的依据，也是物流规划与设计的依据，因此对泸州市物流需求进行预测具有重要的现实意义。2 泸州市基于 L-OD 的物流需求预测2.12009 年至 2020 年，泸州市 GDP 直及其增长率的预测已 知 泸 州 市2 0 0 1年 至2 0 0 8年 间G D P直 ， 如 表2 - 1和 图2 - 1所 示 。表 2-1 泸州市 20012008 年 GDP1/亿元年度2001 年2002 年

5、2003 年2004 年2005 年2006 年2007 年2008 年GDP177.9194.2215.8258.8284.9331.12403.8508.4泸州市2001年-2008年GDI/亿元图 2-1 泸州市 20012008 年的 GDP 直根据泸州市各物流小区在 2001 年至 2008 年的 GDP 原值及其曲线图，进行分析比较。确定使用三次指数平滑法来预测 2009-2020 年 GDP指数平滑法是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测，其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均.三次指数平滑预测是二次平滑基础上的再平

6、滑。三次指数平滑预测模型的建立设 n 个原始数据组成一时间序列为：y1y2y3,.yn,三次指数平滑模型为：2ytT=atbtTctTSt-axt(1-a)St4St：；-aSt(1-a)SySt”(1-a)Sat=3St-3StStbt=-Jl6-5aSt-10-8aSt4-3aSt12(1-a)2Ct-a2St-2stst2(1-a)2a 为加权系数，且 0a1,a 实际上可理解为新旧数据权重的一个分配比例，a值越大，则新数据在计算结果中占权重越大。如果时间序列数据的长期趋势呈水平状态，应取较小的 a 值，一般可在 0.050.20 之间取值；当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍

7、大的 a 值，常在 0.10.4 之间取值；当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的 a 值，如可在 0.60.8 间选值， 以使预测模型灵敏度高些， 能迅速跟上数据的变化。 由图 1 可看出泸州市在 2001年至 2008 年的时间序列数据具有迅速明显的变动趋向， 并且为了使预测值更加的准确， 本文 a 的值选择范围设为 0.30.8 之间，并采用均方误差GDP（MSE 最小的方法来决定 a 的值。12MSE、yt-xt本文采用的均方误差计算公式为：np其中：y时期t的预测值；xt时期t的实际值根据 2001-2008 年的原始数据，运用三次指

8、数平滑法预测模型计算 a 分别取 0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8分别对 20052008 年的 GDP 直进行预测， 用以计算 MSE,以事后预测模型的预测结果的 MSEM 小作为评价准则，从而选取最合理的a值。最终得到取的各个值白 MMSE见表 2-2.表 2-2a 的取值及 MSE 直a 的取值0.30.40.50.60.70.80.9MSE 直43.127.622.923.525.6430.731.4根据均方误差（MSE 最小方法，最终确定取 a=0.5 来预测 20092020 年的 GDP1。预测结果如表 2-3。表 2-3200920120 年 GDP 的预测值（单

9、位：亿元）年份GDPS1年份GDlfi2001177.912011857.22002194.220121003.42003215.8120131163.72004258.820141338.32005284.920151527.02006331.120161729.92007403.8120171947.12008508.420182178.42009607.520192423.92010725.320202683.6GD值3000.02500.02000.0由表 2-3 和图 2-2 可以得出，20012008 年间的 GD 瞋值与 20092020 年的预测值能够构成一条平滑的曲线。该预测

10、数据也满足“十二五”规划中的泸州设想 GDP 直将在 2015年达到 1300 亿元以上的目标。根据 20012020 年的 GDP 直可以求得各年间的 GDP 曾长率（见表 2-4）以及特定年度之间的增长率（见表 2-5）。表 2-4 泸州市 20022020 年 GDP 曾长率年份增长率年份增长率20029.20%201217.10%200311.10%201316.00%200419.90%201415.00%200510.10%201514.10%200616.20%201613.30%200721.90%201712.60%200825.90%201811.90%200919.50%

11、201911.30%201019.40%202010.70%201118.20%表 2-5 泸州市年度 GDP 曾长率年度200620102011201520162020GDP 曾长率21.70%15.50%11.60%2.2.泸州市 2009 年至 2020 年各物流小区的物流量增长率四川省泸州市位于长江上游的川滇黔结合部，人口近 500 万，辖江阳区、龙马潭区、纳溪区、合江县、泸县、古蔺县、叙永县等三区四县。泸州市物流小区区划情况，如表 2-6和图 2-3 所不。表 2-6 泸州市物流小区区划情况小区编号1234567区县名称江阳区龙马潭区纳溪区合江县泸县古蔺县r 叙永县由于弹性系数是物流

12、量的增长率与 GDP 曾长率之间的比例，即:其中：V-弹性系数；a物流量增长率；PGDP增长率。运用以上公式，根据泸州市 GDP 年度增长率（见表 2-5）及已预测出来的泸州市各物流小区预测年度弹性系数（见表 2-7）可求得泸州市各物流小区预测物流增长率如表 2-8 所示。表 2-7 泸州市物流小区预测年度弹性系数年度2006201c2011201520162020;弹性系数 11.20.850.7表 2-8 泸州市各物流小区预测物流增长率年度200620102011201520162020物流量增长率26%13%8%2.3.泸州市 2015 年、2020 年各物流小区发生量和吸引量在此，选用

13、弹性系数法来预测泸州市各物流小区发生量和吸引量。即根据各小区国内生产总值（GDP 和物流量间的弹性系数预测未来小区物流生成量。已知各物流小区的物流增长率，由以下公式便可以求出未来的 P 或 A 的值。物流量公式如下：P或A=Po（或Ao）（1+a）心其中：P0（或A0）现状的物流发生量或吸引量；血一一预测年限。泸州市 2008 年现状 L-OD 表和期望线图，如表 2-9 和图 2-4 所示。表 2-9 泸外币 2008 年的 L-OD 矩阵表（单位：万吨）1234567-(O)1137643046474114379287562313281618241338157733229102044181

14、7108045103221256780239612220282628201615211113124724221619271316137g(D)3992741952152511221231579图 2-4 泸州市 2008 年核心区物流期望线图根据物流量公式及表 2-7、表 2-8 的数据可以得出泸州市的各物流小区在 2015 年、2020年发生量和吸引量的结果如表 2-10 表示。表 2-10 应用弹性系数法预测的物流发生量和吸引量（单位：万吨）区号201202W发生里吸收量发生里吸收量111181177165217392711808105111943602575889850462563492

15、493758327401229109463663605415327404363597536合计46584658688368832-4 物流分布预测物流分布预测是分析计算各分区之间的物流交换量，即根据各分区现状的物流交换量以及未来的发生量、吸引量，找出各分区未来的空间交换量，利用到综合法中的平均增长系数法计算分析。需使用 C+程序进行编程求解（图 3 与图 4）计算结果如下404.139188.749gg.469613*68256.6&5112.13253.0757tt9?,t72B2.t34770.7812165.16944.251750.1148b?.832438a3442227.1

16、4229,477297,3571235,843138.59182.571664.8922120.97741.314547.214526.564153.123129.519594,39251.32.63629.4939235.96867.H3E26.5474179.897t4,9234G9.01D4亿20494，.25q461.9S1232.47183B.39EI6G4.86747.1725S6.023479.59693S.349447.2063ainludeunidiuin()inti=Rtj=o；floata77-137,64.39,46,47,41,14.87,56,23,13,28,16

17、,18,39,15.77,39,22,9,10,18,17JO.SQE,50,32t67a0,23.9,61.22,20,28,20,1(1,15,21,11,13T24,22,16,19,2？,13,16);float*r,*s,*u,*u;Floatb7-1HH,7l1,6n2,625,832,366,U04；Fluat心17 ;r=&bBFs=tc0;floatd7-fllBt0.0ralOfO;floatu=&dOJfu=&e0j;for( (;1;)for(i=0;i7;i*)/y|_PkforCj=8;j7;J*)-F(i7；iS；l+”懵出PKcouten

18、dl;for(i=0;i7;i+)Fortj=a；j/WflkFor(l0;l7;l*+)/tljAI( (coutel；coutendl;For(i=0;i7;1+)“计旦aij图 2-5C+程序算法379241B99274k( (M32112.11653.0819204212195215188.761165.17544.249150.124729212425112288.479867.8376227.13825.4842137123135.67138,6膻1M96441.3卯63鼠？住82.577847.208253.112897.34764.891126.558129.511235-87

19、8132.66729.494794.3893197.658235.9767,839326.5464179.90664.912959.015762,620959.005247,202644.253461.948132.463438.368470.785464.S7&947,181S652E7?.6H38.349347.2011117.921177.05404,139卜56.&65112.132E3.0757197.&72710.909808.161188.749165.16944.251750.1148235.968bei.su575.16289,469667,83242

20、27.1422$.4772625.12831.849365.86244.031359.95362.906120,97741.3145634.067135.66838,344297.357123*4三?40.206138.59182.571664.8922132.63b47.214526.564129,493953.123129.S19594.392567.83626.5474179.89?6423459.0298H2.634759.01047.204944.259461.951232.471838.380670,781264.86747,172556.023479,596938.349447.

21、2053表 112015 年的 LOD 巨阵值2015年1234567Pi1404.1188.788.5135.7138.6120.941.31117.82256.7165.267.838.382.647.253.1710.93112.144.3227.197.464.926.629.5601.9453.150.129.5235.8132.629.594.46255197.7235.967.826.5179.964.950822.7682.65947.244.361.932.538.4365.9770.864.947.25679.638.347403.8Aj1177.1808.1575.163

22、4740.1359.9353.74648#includeuoidmain()inti=P,jB;Float凯7卜(87,56,23,13,28,16,18,38,1ST77,33,22,9,10,18,17,18,8U,45,10,32,67,80,23,9,61,22,20,28,20,16,15,21,11,13,24,22,16,19,27,13.16;flo4t*r,*st*u,v;floatb7=16S2,1B51,889,924,1229,541TS97;Floatc7=1739,1194,850,937,1094,532,36;r=&b0,s=&c0;Floatd

23、7=0s0,0,0,0,8,0;floate7=a,oD,o,0Io,a);u=fidB,u=&efll；|for(;1：)For(i=0；i7;i+*)/v|-Pkfor(j=B;jfor(i-0;i7;i+*)/Jtt|PkcoutdLcoutendi；for(i-0；i7；1+)for(j-0;j7;j+)叫i卜式JH*吸i；)计算幅fQrCi=%i7：i+*)输出端couteicoutendl;计算划iJ(for(j=B;j7;j+)aij=aij*0-5*(ri/uij/uj)；图 2-7282124137251122123130.767200.491204.859178.7

24、561.0159100.2856.6744122.07469.773278.4685335.597143.81495.880539.233243.577878.45274.087343.5873348.665196.13443.5957139.459Q92.004348.633100.24739.2233265.8695.906987.1588122.09887.205769.77565.407891.575447.979656.6841E97.ll278.908130.771200.486204.858178.76861.012计算结果如下E97.ll278.908130.771200.48

25、6204.858178.76861.012379.331244.137100.295165.59365.3577335.58578.448774.081543.5881E91.985348.597100.246122.12387.220169.7933104.58295.855769.7304122.08969.789778.473895.874139.234943.5724196.13143.6139.449265.8595.91487.150591.596547.995956.6938117.66156.671469.7141图 2-8表 122020 年的 LOD 巨阵值202阵1234

26、567P1597.1278.9130.8200.5204.9178.86116522379.3244.1100.356.7122.169.878.41050.73165.665.4335.6143.895.939.243.6889.1478.474.143.6348.7196.143.6139.4923.95291.9348.6100.239.2265.995.987.21228.96122.187.269.865.491.647.956.7540.77104.695.969.782.8117.756.769.7597.1Aj1141.9915.3719.2736.6889.3353.1475

27、5230.42.4 绘制泸州市物流量期望线图及其趋势物流量期望线是指物流各个区域间连线，它反应力发生的物流量以及到达目的地的愿望，通常线条的宽度代表物流区域之间物流交换量的大小。根据上面得到的泸州市 2015 年、2020 年的 L-OD,绘制物流期望线图，如图 5 和图 6 所示：379241204212399274195215E97.131278.928379.294244.122165.60965.3663M.04.59395.868669.733182.8001117.66956.669169.72311651.941050.691739.181194.21889.078849.987923.981937.0751229.031094.05540.726531.907597.056536.088379.331244.137100.295165.59365.3577335.58578.448774.081543.5881E91.985348.597100.246122.12387.220169.7933104.58295.855769.730456.6806143.802348.65539.221265.421882.7929122.08969.789778.473895.874139.234943.5724196.13143.6139.449