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文档简介

1、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 描述性分析 相关性分析 聚类分析 回归分析 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。,获取“双11”10万条物流单海量数据； 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） 绘制GEPHI图 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

2、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,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

3、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,省会城市（铁路运输发达） 地理位置靠中心 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 原本属于第三集团的有可能成为较

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