物流需求预测模型课件

物流需求预测模型课件物流需求预测模型2024/1/82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2024/1/832.5

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2024/1/84一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2024/1/852.5.1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2024/1/862.5.2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：2024/1/872.5.3一元线性回归预测建立模型估计参数检验评定预测效果2024/1/88一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）2024/1/89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2024/1/810t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）2024/1/811某国际集装箱码头统计了12年集装箱吞吐量与该地区工业生产总值的关系如下表所示。某码头集装箱年吞吐量与工业产值的关系

试预测当该地区工业生产总值达到500亿元时，该码头集装箱的年吞吐量为多少？（取显著性水平a=0.05）工业产值（亿元）99110132161193194246274281344372349年吞吐量（*104TEU)435366708493110131170169197178例2.52024/1/812图2.5工业产值与集装箱吞吐量的关系分析图1.作散点图，观察工业产值与吞吐量之间关系。2.确定预测模型2024/1/8133.计算参数b0，b1。由公式（2-15）得

b0=-7.272，

b1=0.519即回归模型为4.统计检验。离散系数检验：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，误差可以接受相关系数、可决系数检验：由公式（2-19）得r=0.973，r2=0.9472024/1/814t检验：当H0为真，由公式（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得即该码头集装箱的预测吞吐量为252.35*104TEU.2024/1/815多元线性回归预测影响物流需求的因素较多，抓住主要因素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(y，xi)呈现线性，则可以作多元线性回归函数2024/1/816（2-23）（2-24）（2-25）（2-26）2024/1/817相关性检验其中置信区间估计（2-27）（2-28）（2-29）R称为xi对于y的全相关系数2024/1/818令x=x1，x2=x2,…xm=xm两边取对数换元法非线性回归预测2024/1/819EXCEL在多元回归中的应用某仓库过去14个月油漆的订货量y（t）与本区三家主要企业的月生产量X1,X2,X3,求它们的回归方程式。订货量与三企业产值关系表例2.62024/1/820回归统计MultipleR0.839388RSquare0.704572AdjustedRSquare0.483002标准误差0.971541观测值8汇总输出

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

方差分析2024/1/821

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预测结果得回归方程：2024/1/8222.6产销平衡预测模型产销平衡是指在一定范围内，相同用途的某种物资的生产量、消费量和运输量之间的平衡。产销平衡法是过产销平衡计算，推算出该种货物在一个车站、一个枢纽、一条线路或一个地区的发送量和到达量。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2024/1/823产销平衡原理：研究n个地区间的某种货物流量，Tij为i区发送到j区的货物流量，Oi为i地的总输出量，Dj为j区的总输入量则地区间的交流如下O-D表所示：到地发地123...N合计1T11T12T13...T1nO12T21T22T23...T2nO23T31T32T33...T3nO3....................NTn1Tn2Tn3...TnnOn合计D1D2D3DnT2024/1/824Tij满足以下的双约束平衡条件。不同发地到达j地的Tij的总到达量为Dj发地i到不同到达地Tij的总发送量为Oi总发送量和总到达量相等且等于总运输量2024/1/825产销平衡预测方法—增长率法增长率法，指根据预测对象在过去的统计期内的平均增长率，类推未来某期预测值。确定一组系数rij.使Tij=rijtij.需求数据:各地区总输出量Oi、总输入量Dj和基期的交流量tij.

n个区域的总货物输出量Oi和货物输入量Dj,需根据现在的物流分布表tij确定预测年各区域间的物流分布量Tij.增长率法弗尼斯法底特律法福莱特法2024/1/826弗尼斯（Furness）法增长系数rij可以分解为两个平衡因子的乘积，即：rij=aibj，此时平衡条件可以改写为：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D1D2D3DnT2024/1/827整个区域的年预测增长率2024/1/8282024/1/8292.7计算机仿真预测模型聚焦预测法神经网络预测模型2024/1/830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2024/1/831编制的规则要简单，符合一般常识，可验证并确定取舍。例如，以月为时间跨度的时间序列，可以用如下规则进行试算：1.过去三个月的销量为未来三个月可能的销量，即2024/1/8322.去年某三个月的销量为今年同期的可能销量，即3.未来三个月的销量可能比过去三个月的销量增加10%，即4.未来三个月的销量可能比去年同期增加50%，即2024/1/8335.今年某前三个月销量的变化率（与去年同期相比）等于其后三个月销量的变化率，即以上K=1,2,…2024/1/834基于BP算法的神经网络是由输入层、输出层和若干隐含层组成的前向连接模型。同层神经元间互不相连，相邻层神经元通过权重连接且互为全互联结构。当有输入信号时，首先向前传播到隐层节点，再传至下一隐层，直至最终传输至输出层节点输出。信号传播是逐层递进的，且每经过一层都要由相应的特性函数进行转变。2024/1/835三层神经网络结果示意图隐含层输入层输出层2024/1/836第一步：确定输入节点数m和隐含节点数l。第二步：令t=0，给定允许误差ε，给赋初值。第三步