基于LOD的瀘州各地區(qū)間物流需求預(yù)測

1、基于lod的瀘州各地區(qū)間物流需求預(yù)測 xxx （西南交通大學(xué)交通運輸與物流學(xué)院 四川 成都 611756）摘要： 本文在不考慮區(qū)域以外情況下，根據(jù)給定的數(shù)據(jù)和查找的社會經(jīng)濟、自然地理等資料，運用lod預(yù)測方法和物流系統(tǒng)規(guī)劃等方法，對瀘州市江陽區(qū)、龍馬潭區(qū)等三區(qū)四縣2015年和2020年的物流需求量進行預(yù)測，并對該市2015年、2020年的lod矩陣和物流量期望線圖分別進行了計算和繪制。 關(guān)鍵詞：lod預(yù)測方法 物流系統(tǒng)規(guī)劃 lod矩陣 物流量期望線圖forecasting of inter-regional logistics demands1、背景1.

2、1 論文背景四川省瀘州市位于長江上游的川滇黔結(jié)合部，人口近500萬，轄江陽區(qū)、龍馬潭區(qū)、納溪區(qū)、合江縣、瀘縣、古藺縣、敘永縣等三區(qū)四縣。需要根據(jù)給定的不考慮區(qū)域以外情況下的數(shù)據(jù)和查找的社會經(jīng)濟、自然地理等資料，運用lod預(yù)測方法，預(yù)測2015年和2020年的物流需求量。1.2 l-od預(yù)測原理介紹物流純流動是單位物品從始發(fā)地到達目的地的流動過程，簡稱l-od，物流流動需求預(yù)測也稱基于l-od的物流需求方法，是包含各類預(yù)測方法和模型在內(nèi)的一種以物流分區(qū)為對象的集聚分析，一般是先通過對目前各地區(qū)社會經(jīng)濟、物流設(shè)施與物流狀況進行調(diào)查，按照地區(qū)經(jīng)濟的增長趨勢及目標，利用預(yù)測方法推導(dǎo)出未來各區(qū)的物流發(fā)生

3、量和吸引量，在進行區(qū)與區(qū)之間的物流空間交換量預(yù)測，接著進行物流鏈的選擇，最后將所有的物流量分配到物流網(wǎng)絡(luò)的各線路和節(jié)點上。2、瀘州市各小區(qū)物流生成預(yù)測對于物流生成量的預(yù)測，本文首先根據(jù)三次指數(shù)平滑法模型預(yù)測出2009-2020年的gdp增長率，再采用彈性系數(shù)法進行生成預(yù)測，根據(jù)各小區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值和貨運代理量的彈性系數(shù)預(yù)測未來校區(qū)物流生成量。2.1 瀘州gdp增長率計算 瀘州市2001年至2008年間gdp值，如表1所示。 表2-1 瀘州市2001年2008年gdp值年度2001年2002年2003年2004年2005年2006年2007年2008年 gdp（億元）177.9194.2215.8

4、258.8284.9331.12403.8508.4 根據(jù)2001-2008年瀘州市g(shù)dp值，本文采用excel軟件利用指數(shù)平滑法對2009-2020年瀘州市g(shù)dp值的預(yù)測。2.1.1 繪制2001-2008年瀘州市g(shù)dp散點趨勢圖 由圖excel軟件繪制2001-2008年瀘州市g(shù)dp散點趨勢圖如下所示，可以看出，其數(shù)據(jù)增長趨勢呈二次曲線趨勢，所以本文宜采用三次指數(shù)平滑法進行預(yù)測。 圖 瀘州市2001-2008年gdp散點圖2.1.2 瀘州市2009-2020年gdp預(yù)測過程（1） 指數(shù)平滑法預(yù)測原理指數(shù)平滑法是在移動平均法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種時間序列分析預(yù)測法，它是通過計算指數(shù)平滑值，配合

5、一定的時間序列預(yù)測模型對現(xiàn)象的未來進行預(yù)測。其原理是任一期的指數(shù)平滑值都是本期實際觀察值與前一期指數(shù)平滑值的加權(quán)平均。而本題中采用三次指數(shù)平滑法進行預(yù)測。（2） 指數(shù)平滑法預(yù)測公式 運用三次指數(shù)平滑法進行預(yù)測時，首先計算各次數(shù)指數(shù)平滑值初始值，公式如下：一次指數(shù)平滑值初始值為： 同理計算 和 如下公式：再分別求出一次、二次、三次指數(shù)平滑值，公式如下： 再根據(jù)三次指數(shù)平滑法預(yù)測模型： 然后分別利用以下公式求出a，b，c值即可得到預(yù)測模型，從而計算出預(yù)測值。 （3） 選擇平滑系數(shù) 由圖1繪制的散點圖可以看出整個預(yù)測過程中長期趨勢變化不大，但是預(yù)測過程中時間序列有所波動，所以此時可選稍大的指數(shù)平滑系

6、數(shù)值，常在=0.2-0.4之間取值，而本題首先采用excel首先分別對=0.2、0.3、0.4進行2001-2008年gdp預(yù)測，然后將預(yù)測值與實際值比較，根據(jù)誤差選擇預(yù)測誤差最小的指數(shù)平滑系數(shù)來進行計算。 當指數(shù)平滑系數(shù)=0.2、0.3、0.4時，得到的2001-2008年gdp預(yù)測值如下表所示： 當a=0.2時2001-2008年gdp指數(shù)平滑值預(yù)測值年份t實際值yt一次平滑值st（1）二次平滑值st（2）三次平滑值st（3）預(yù)測值ytatbtct0 195.97 194.14 193.89 2001 1 177.90 192.35 193.78 193.87 189.59 -3.04 -

7、0.30 2002 2 194.20 192.72 193.57 193.81 186.25 191.27 -1.51 -0.13 2003 3 215.80 197.34 194.32 193.91 189.63 202.96 6.06 0.58 2004 4 258.80 209.63 197.38 194.61 209.60 231.34 22.89 2.10 2005 5 284.90 224.68 202.84 196.25 256.34 261.77 38.28 3.39 2006 6 331.12 245.97 211.47 199.30 303.44 302.80 57.73

8、4.96 2007 7 403.80 277.54 224.68 204.37 365.50 362.94 85.86 7.23 2008 8 508.40 323.71 244.49 212.40 456.03 450.06 126.13 10.47 當a=0.3時2001-2008年gdp指數(shù)平滑值預(yù)測值年份t實際值yt一次平滑值st（1）二次平滑值st（2）三次平滑值st（3）預(yù)測值ytatbtct0 195.97 193.69 193.18 2001 1 177.90 190.55 192.75 193.05 186.44 -4.43 -0.42 2002 2 194.20 191.6

9、4 192.42 192.86 181.59 190.53 -1.04 -0.07 2003 3 215.80 198.89 194.36 193.31 189.43 206.90 8.43 0.77 2004 4 258.80 216.86 201.11 195.65 216.11 242.91 26.51 2.29 2005 5 284.90 237.27 211.96 200.54 271.71 276.49 38.49 3.09 2006 6 331.12 265.43 228.00 208.78 318.07 321.06 53.27 4.05 2007 7 403.80 306.9

10、4 251.68 221.65 378.38 387.42 76.08 5.61 2008 8 508.40 367.38 286.39 241.07 469.11 484.03 109.48 7.93 當a=0.4時2001-2008年gdp指數(shù)平滑值預(yù)測值年份t實際值yt一次平滑值st（1）二次平滑值st（2）三次平滑值st（3）預(yù)測值ytatbtct0 195.97 193.51 192.69 2001 1 177.90 188.74 191.60 192.26 183.67 -5.35 -0.49 2002 2 194.20 190.92 191.33 191.89 177.83 19

11、0.66 -0.04 0.03 2003 3 215.80 200.87 195.15 193.19 190.66 210.37 9.68 0.84 2004 4 258.80 224.04 206.71 198.60 220.89 250.61 25.91 2.05 2005 5 284.90 248.39 223.38 208.51 278.58 283.53 32.44 2.25 2006 6 331.12 281.48 246.62 223.75 318.23 328.34 41.90 2.67 2007 7 403.80 330.41 280.13 246.31 372.90 397

12、.13 59.10 3.65 2008 8 508.40 401.60 328.72 279.27 459.88 497.92 85.04 5.21 根據(jù)以上2001-2008年預(yù)測值與實際值進行比較，進行誤差分析：分別用均值誤差mse與平均絕對百分誤差mape來進行計算，公式如下： 當a取不同值時，得到的誤差結(jié)果如下：均值誤差mse平均絕對百分誤差mapea=0.228.92 8.29 a=0.335.78 10.49 a=0.427.29 8.26 所以得出應(yīng)選擇指數(shù)平滑系數(shù)a=0.4來進行預(yù)測2009-2020年gsp值以及增長率。caiyo（4） 建立模型預(yù)測2009-2020年gdp

13、值 由于指數(shù)平滑系數(shù)采用的是=0.4來進行計算所以建立二次曲線趨勢模型： 當t=8時，由公式計算得到 所以有當t=8時，二次曲線預(yù)測模型為： 時間t實際值yt一次平滑值st（1）二次平滑值st（2）三次平滑值st（3）預(yù)測值yt0 195.967 193.513 192.695 2001年1 177.900 188.740 191.604 192.258 2002年2 194.200 190.924 191.332 191.888 2003年3 215.800 200.874 195.149 193.192 2004年4 258.800 224.045 206.707 198.598 2005

14、年5 284.900 248.387 223.379 208.511 2006年6 331.120 281.480 246.619 223.754 2007年7 403.800 330.408 280.135 246.306 2008年8 508.400 401.605 328.723 279.273 2009年9 588.164 2010年10 688.823 2011年11 799.897 2012年12 921.385 2013年13 1053.287 2014年14 1195.603 2015年15 1348.334 2016年16 1511.479 2017年17 1685.038

15、2018年18 1869.011 2019年19 2063.399 2020年20 2268.201 (5瀘州市2009-2020年gdp增長率計算2.1.3 瀘州市2009-2020年gdp增長率計算由上表可以得出下表計算，分別得到瀘州市各小區(qū)gdp增長率。時間預(yù)測值yt差額（yt-yt-1）gdp增長率2008508.400 2009588.164 79.763920115.69%2010688.823 100.659296817.11%2011799.897 111.073560416.13%2012921.385 121.487823915.19%20131053.287 131.90

16、2087514.32%20141195.603 142.316351113.51%20151348.334 152.730614612.77%20161511.479 163.144878212.10%20171685.038 173.559141811.48%20181869.011 183.973405310.92%20192063.399 194.387668910.40%20202268.201 204.80193259.93%2.2 瀘州市2009年至2020年各物流小區(qū)的物流量增長率計算瀘州市物流小區(qū)區(qū)劃情況，如表2和圖1所示。表2 瀘州市物流小區(qū)區(qū)劃情況小區(qū)編號1234567區(qū)縣

17、名稱江陽區(qū)龍馬潭區(qū)納溪區(qū)合江縣瀘縣古藺縣敘永縣圖1 瀘州市核心物流小區(qū)區(qū)劃示意圖 瀘州市各物流小區(qū)預(yù)測年度彈性系數(shù)（物流量增長率與gdp增長率的比值）如表3所示。表3 瀘州市物流小區(qū)預(yù)測年度彈性系數(shù)年度200620102011201520162020彈性系數(shù)1.20.90.8結(jié)合彈性系數(shù)值、gdp增長率值，利用物流預(yù)測系統(tǒng)的彈性系數(shù)法公式，預(yù)測瀘州市2009-2020年直接影響小區(qū)的物流增長率如下表所示：彈性系數(shù)法公式： 時間彈性系數(shù)gdp增長率物流量增長率2008年1.225.90%31.08%2009年1.215.69%18.83%2010年1.217.11%20.54%2011年0.91

18、6.13%14.51%2012年0.915.19%13.67%2013年0.914.32%12.88%2014年0.913.51%12.16%2015年0.912.77%11.50%2016年0.812.10%9.68%2017年0.811.48%9.19%2018年0.810.92%8.73%2019年0.810.40%8.32%2020年0.89.93%7.94%2.3.瀘州市2015年、2020年各物流小區(qū)發(fā)生量和吸引量 題目中給出了瀘州市2008年的l-od矩陣表 如下所示：12345671137643046474114379287562313281618241338157733229

19、10204418171080451032212567802396122202826282016152111131247242216192713161373992741952152511221231579根據(jù)圖表可以得出2008年瀘州各校區(qū)物流發(fā)生量與吸引量，如下圖所示：區(qū)號2008年發(fā)生量吸引量1379399224127432041954212215528225161241227137123 物流量與吸引量的計算采用下面計算公式： 根據(jù)2008年-2020年物流量增長率，可以得到以下的2009年-2020年的物流吸收量和發(fā)生量。則2015年和2020年瀘州市各小區(qū)的物流發(fā)生量和物流吸引量分別是

20、：2015年2020年發(fā)生量吸引量發(fā)生量吸引量1區(qū)1172.67 1234.56 1844.25 1941.57 2區(qū)745.68 847.79 1172.73 1333.31 3區(qū)631.20 603.35 992.68 948.89 4區(qū)655.95 665.24 1031.61 1046.21 5區(qū)872.54 776.63 1372.24 1221.39 6區(qū)383.67 377.48 603.40 593.66 7區(qū)423.90 380.58 666.66 598.53 合計4885.62 4885.62 7683.58 7683.58 3、 物流各小區(qū)間物流分布預(yù)測 3.1 構(gòu)建瀘

21、州市物流小區(qū)間的阻抗矩陣 以距離作為小區(qū)的阻抗，查詢交通統(tǒng)計年鑒，可以得到瀘州市內(nèi)各個小區(qū)間的距離分別如下表所示，即所得到的各個小區(qū)間的阻抗矩陣。 瀘州市各小區(qū)間的距離（單位：公里）i j 12345671010.14416.14557.91231.497106.66581.811210.144024.84960.81126.381116.19889.375316.14524.849043.643.95590.94866.565457.91260.81143.6058.40885.22781.809531.49726.38143.95558.4080131.537109.4736106.665

22、116.19890.94885.227131.537038.728781.81189.37566.56581.809109.47338.72803.2 采用平均增長率法計算瀘州市2015年、2020年l-od矩陣 根據(jù)平均增長率達計算公式： 其中， 分別是i區(qū)和j區(qū)的物流量增長率； ， 分別是i區(qū)未來和現(xiàn)狀的物流發(fā)生量； 分別是j區(qū)未來和現(xiàn)狀的物流吸引量；由題目中給出的2008年現(xiàn)狀的l-od表，如下圖所示：據(jù)此進行計算得到下表： 表4 瀘州市2008年的l-od矩陣表 （單位：萬噸）1234567113764304647411437928756231328161824133815773322

23、910204418171080451032212567802396122202826282016152111131247242216192713161373992741952152511221231579區(qū)號12345671423.90 198.02 92.82 142.33 145.42 126.86 43.32 1172.67 2269.19 173.27 71.16 40.22 86.64 49.51 55.69 745.68 3117.58 46.41 238.25 102.11 68.07 27.85 30.94 631.20 455.69 52.60 30.94 247.53 13

24、9.24 30.94 99.01 655.95 5207.31 247.53 71.16 27.85 188.74 68.07 61.88 872.54 686.64 61.88 49.51 46.41 64.98 34.04 40.22 383.67 774.26 68.07 49.51 58.79 83.54 40.22 49.51 423.90 1234.56 847.79 603.35 665.24 776.63 377.48 380.58 4885.62 2015年lod矩陣2020年lod矩陣：區(qū)號12345671666.65 311.43 145.98 223.84 228.71 199.51 68.1