物流需求预测模型

物流需求预测模型2019/9/51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2019/9/522.5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2019/9/53一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2019/9/542.5.1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2019/9/552.5.2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：2019/9/562.5.3一元线性回归预测建立模型估计参数检验评定预测效果2019/9/57一元线性回归预测模型iiuxbby10iiixbby10^xbybxxyyxxbniiniii101211)())((niiniiynyxnx11,11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）2019/9/58niiinininiiiiiexybybyyyQ11^1110^22^)(2nQSeySv2222)(.)(.iiiiiiiiyyxxxyyynxxnyxyxnSSSr22^2)()(1yyyyriii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2019/9/59)2(~212211ntSSbbnQSbbtxxexxniiniiiuuuWD12221)(iiiyyu^t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（2-22）（2-21）2019/9/510•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2.52019/9/511图2.5工业产值与集装箱吞吐量的关系分析图ixbby10050100150200250050100150200250300350400集装箱吞吐量（万TEU）年工业总产值（亿元）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2019/9/5123.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=0.947iixy519.0272.72019/9/513•t检验：当H0为真，由公式（2-21）得t=13.424，t0.025（10）=2.22813.424•D-W检验：由公式（2-22）得D-W=2.21825.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.35.252500*519.0272.7iy2019/9/5142.5.4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2019/9/515nixbxbxbbymimiii,,2,1;22110^（2-23）2^1)(iniiyyQymmmmmmymmymmLbLbLbLLbLbLbLLbLbLbL22112222211211221111miiixbyb10其中（2-24）（2-25）（2-26）2019/9/516nkkyyyymiyiiyyLRLLbR12110相关性检验其中置信区间估计（2-27）（2-28）（2-29）11mnLbLSmkykkyyR称为xi对于y的全相关系数2019/9/517m221102210xbxbxbbyxbxbxbbymmmbxayyy'xxlgclgdlgdc令x=x1，x2=x2,…xm=xm两边取对数换元法2.5.5非线性回归预测2019/9/518EXCEL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2.62019/9/519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2019/9/520Coefficients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：321434.19206.48998.87979.464XXXy2019/9/5212.6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。2019/9/522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D1D2D3DnT2019/9/523ninjnjniijijnjiijnijijTODTniOTnjDT111111),...,2,1(,),...,2,1(,Tij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2019/9/524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2019/9/525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：njiijjinijijjiniOtbanjDtba11),...,2,1(,),...,2,1(,n)1,2,...,(i,tOa满足输出量约束，,a求1.0,=bn1iijiiij第一步：),...,2,1(,满足输入量约束，b,b求,a最近的:第二步1jjinjtaDniijij变化变得足够小为止。的b,a到重复复第二、第三步，),...,2,1(,即,a求b用ji1ij值的第三步：再nitbOanjijjii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D1D2D3DnT2019/9/526底特律（Detroit）法有关增长率有关，还与、输入量的各小区域的物流输出量认为，增长系数不仅与ninjijniitOFDetroit111整个区域的年预测增长率Fjiij即令：FtttOFtDtOjiijijninjijniiniijjjnjijii,,,11111可采用迭代法计算，令,,,11111ninjijniinjijjjniijiitOFtDtO其中：得足够小为止值的变化变直到反复迭代，Fji,,2019/9/527福莱特（T.J.Frator）法为地区性因素。其中，表示为（流阻挠因素可素成反比，此处货物交地区的货物交流阻挠因）未来的物流分布与两正比关系。成和到达增长率物发送的增长率）未来的物流分布与货的假设：jijiniijjjnjijiiLLLLtDtOFrator,,2/)2111ijijijjijiijtTLL)2(其基本公式为：。的变化变得足够小为止值直到同理，可以通过迭算，其中，ijniiijniijjnjjijnjijittLttL1111,2019/9/5282.7计算机仿真预测模型聚焦预测法神经网络预测模型2019/9/529聚焦预测法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2019/9/530•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：yik+5i=k+3=yik+2i=k1.过去三个月的销量为未来三个月可能的销量，即2019/9/531•2.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yik+14i=k+12=yik+2i=kyik+5i=k+3=1.1×yik+2i=kyik+14i=k+12=1.5×yik+2i=k2019/9/532•5.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,…yik+17i=k+15=yik+14i=k+12yik+2i=k∗yik+5i=k+32019/9/533神经网络预测模型基于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