物流需求预测模型

物流需求预测模型2022/12/281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2022/12/2822.5

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2022/12/283一元线性回归预测多元线性回归预测非线性回归预测应用Excel软件2022/12/2842.5.1回归分析预测步骤相关分析确定模型建立模型预测计算统计检验相关关系即相关程度线性或非线性2022/12/2852.5.2物流需求相关因素国民经济发展规模和速度经济结构的变动基本建设的规模能源、冶金等工业的规模、速度与布局运输结构的变动影响物流预测的客观因素主要有：2022/12/2862.5.3一元线性回归预测建立模型估计参数检验评定预测效果2022/12/287一元线性回归预测模型建立模型参数估计其中xi，yi为自变量和因变量的观察值；b0，bi为未知参数；ui为剩余残差项。（2-13）（2-14）（2-15）2022/12/288检验残差平方和标准差离散系数相关系数可决系数（2-16）（2-18）（2-17）（2-19）（2-20）一般，v不超过0.1至0.15可接受2022/12/289t检验自相关检验其中把不包括在样本内的某期已知量与预测量进行对比评定预测效果（2-22）（2-21）2022/12/2810某国际集装箱箱码头统计了了12年集装箱吞吐吐量与该地区区工业生产总总值的关系如如下表所示。。某码头集装箱箱年吞吐量与与工业产值的的关系试预测当该地地区工业生产产总值达到500亿元时，该码码头集装箱的的年吞吐量为为多少？（取取显著性水平平a=0.05）工业产值（亿元）99110132161193194246274281344372349年吞吐量（*104TEU)435366708493110131170169197178例2.52022/12/2511图2.5工业产值与集集装箱吞吐量量的关系分析析图1.作散点图，观观察工业产值值与吞吐量之之间关系。2.确定预测模型型2022/12/25123.计算参数b0，b1。由公式（2-15）得b0=-7.272，b1=0.519即回归模型为为4.统计检验。离散系数检验验：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，误差可以以接受相关系数、可可决系数检验验：由公式（2-19）得r=0.973，r2=0.9472022/12/2513t检验：当H0为真，由公式式（2-21）得t=13.424，t0.025（10）=2.228<13.424D-W检验：由公式（2-22）得D-W=2.218>25.预测计算由回归方程程得即该码头集集装箱的预预测吞吐量量为252.35*104TEU.2022/12/25142.5.4多元线性回回归预测影响物流需需求的因素素较多，抓抓住主要因因素x1，x2，…，xm，抽取样本（（yi，x1i，x2i，…，xmi）（i=1,2，…n），（m个因素，n个样本）如果散点图图(y，xi)呈现线性，，则可以作作多元线性性回归函数数2022/12/2515（2-23）（2-24）（2-25）（2-26）2022/12/2516相关性检验验其中置信区间估估计（2-27）（2-28）（2-29）R称为xi对于y的全相关系系数2022/12/2517令x=x1，x2=x2,…xm=xm两边取对数数换元法2.5.5非线性回归归预测2022/12/2518EXCEL在多元回归归中的应用用某仓仓库库过过去去14个月月油油漆漆的的订订货货量量y（t）与与本本区区三三家家主主要要企企业业的的月月生生产产量量X1,X2,X3,求它它们们的的回回归归方方程程式式。订货货量量与与三三企企业业产产值值关关系系表表例2.62022/12/2519回归统计MultipleR0.839388RSquare0.704572AdjustedRSquare0.483002标准误差0.971541观测值8汇总总输输出出

自由度SSMSF显著水平F回归分析39.0044363.0014793.17990.146512残差43.7755640.943891总计712.78

方差差分分析析2022/12/2520

Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept464.7979146.35893.175740.03367258.44043871.155458.44043871.1554X1-8.89983.19998-2.781210.049757-17.7844-0.01523-17.7844-0.01523X2-4.920611.770758-2.778820.049879-9.83702-0.0042-9.83702-0.0042X31.4340440.5533632.5915070.060588-0.102342.970427-0.102342.970427表2-11预测测结结果果得回回归归方方程程：：2022/12/25212.6产销销平平衡衡预预测测模模型型产销销平平衡衡是是指指在在一一定定范范围围内内，，相相同同用用途途的的某某种种物物资资的的生生产产量量、、消消费费量量和和运运输输量量之之间间的的平平衡衡。。产销销平平衡衡法法是是过过产产销销平平衡衡计计算算，，推推算算出出该该种种货货物物在在一一个个车车站站、、一一个个枢枢纽纽、、一一条条线线路路或或一一个个地地区区的的发发送送量量和和到到达达量量。。产销平衡法限制因素各种物资产销供应量和分布等资料品名不同，具可替代性，可以一起换算同一品名，不同用途，不能混合计算2022/12/2522产销销平平衡衡原原理理：研究究n个地地区区间间的的某某种种货货物物流流量量，，Tij为i区发发送送到到j区的的货货物物流流量量，，Oi为i地的的总总输输出出量量，，Dj为j区的的总总输输入入量量则地地区区间间的的交交流流如如下下O-D表所所示示：：到地发地123...N合计1T11T12T13...T1nO12T21T22T23...T2nO23T31T32T33...T3nO3....................NTn1Tn2Tn3...TnnOn合计D1D2D3DnT2022/12/2523Tij满足足以以下下的的双双约约束束平平衡衡条条件件。。不同同发发地地到到达达j地的的Tij的总总到到达达量量为为Dj发地地i到不不同同到到达达地地Tij的总总发发送送量量为为Oi总发送送量量和总总到到达达量量相相等等且等等于于总总运运输输量量2022/12/2524产销销平平衡衡预预测测方方法法—增长长率率法法增长长率率法法，，指指根根据据预预测测对对象象在在过过去去的的统统计计期期内内的的平平均均增增长长率率，，类类推推未未来来某某期期预预测测值值。。确定定一一组组系系数数rij.使Tij=rijtij.需求求数数据据:各地地区区总总输输出出量量Oi、总输输入入量量Dj和基基期期的的交交流流量量tij.n个区区域域的的总总货货物物输输出出量量Oi和货货物物输输入入量量Dj,需根根据据现现在在的的物物流流分分布布表表tij确定定预预测测年年各各区区域域间间的的物物流流分分布布量量Tij.增长率法弗尼斯法底特律法福莱特法2022/12/2525弗尼斯（Furness）法增长长系系数数rij可以以分分解解为为两两个个平平衡衡因因子子的的乘乘积积，，即即：：rij=aibj，此时时平平衡衡条条件件可可以以改改写写为为：：增长系数b1b2b3...bn增长系数到地发地123...N合计a11T11T12T13...T1nO1a22T21T22T23...T2nO2a33T31T32T33...T3nO3.......................anNTn1Tn2Tn3...TnnOn合计D1D2D3DnT2022/12/2526整个个区区域域的的年年预预测测增增长长率率2022/12/25272022/12/25282.7计算机仿仿真预测测模型聚焦预测法神经网络预测模型2022/12/2529根据规则简单试算计算机模拟外推需求计算结果与观察值比较衡量各种规则预测效果选定最好的规则预测计算2022/12/2530编制的规规则要简简单，符符合一般般常识，，可验证证并确定定取舍。。例如，以以月为时时间跨度度的时间间序列，，可以用用如下规规则进行行试算：：1.过去三个个月的销销量为未未来三个个月可能能的销量量，即2022/12/25312.去年某三三个月的的销量为为今年同同期的可可能销量量，即3.未来三个个月的销销量可能能比过去去三个月月的销量量增加10%，即4.未来三个个月的销销量可能能比去年年同期增增加50%，即2022/12/25325.今年某前前三个月月销量的的变化率率（与去去年同期期相比））等于其其后三个个月销量量的变化化率，即即以上K=1,2,……2022/12/2533基于B