1、物流需求预测模型物流需求预测模型2022-8-51主要内容主要内容 回归预测模型回归预测模型 产销平衡预测模型产销平衡预测模型 计算机仿真预测模型计算机仿真预测模型2022-8-522.5 回归预测模型回归预测模型回归预测法是基于回归预测法是基于预测预测的相关原理的相关原理，客观世界，客观世界中许多事物、现象、因中许多事物、现象、因素彼此关联而构成关系、素彼此关联而构成关系、过程、系统。过程、系统。惯性原理类推原理相关原理概率判断原理2022-8-53一元线性一元线性回归预测回归预测多元线性多元线性回归预测回归预测非线性非线性回归预测回归预测应用应用Excel软件软件2022-8-542.5.
2、1 回归分析预测步骤回归分析预测步骤相关相关分析分析确定确定模型模型建立建立模型模型预测预测计算计算统计统计检验检验相关关系相关关系即相关程即相关程度度线性或线性或非线性非线性2022-8-552.5.2 物流需求相关因素物流需求相关因素国民经济发展规模和速度国民经济发展规模和速度经济结构的变动经济结构的变动基本建设的规模基本建设的规模能源、冶金等工业的规模、速度与布局能源、冶金等工业的规模、速度与布局运输结构的变动运输结构的变动影响物流预测的客观因素主要有：影响物流预测的客观因素主要有：2022-8-562.5.3 一元线性回归预测一元线性回归预测建立模型估计参数检验评定预测效果2022-8
3、-57一元线性回归预测模型一元线性回归预测模型iiuxbby10iiixbby10 xbybxxyyxxbniiniii101211)()(niiniiynyxnx11,11其中其中xi，yi为自变量和为自变量和因变量的观察值；因变量的观察值；b0，bi为未知参数；为未知参数；ui为剩余残差项。为剩余残差项。（2-13）（2-14）（2-15）2022-8-58niiinininiiiiiexybybyyyQ11111022)(2nQSeySv 2222)(.)(.iiiiiiiiyyxxxyyynxxnyxyxnSSSr222)()(1yyyyriii残差平方和残差平方和标准差标准差离散系数
4、离散系数相关系数相关系数可决系数可决系数（2-16）（2-18）（2-17）（2-19）（2-20）一般，一般，v不超过不超过0.1至至0.15可接可接受受2022-8-59)2(212211ntSSbbnQSbbtxxexxniiniiiuuuWD12221)(iiiyyut检验检验自相关检验自相关检验其中其中把不包括在样本内的某期已知量与预测量进行对比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）2022-8-510 某国际集装箱码头统计了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。产总值的关系如下表所示。
5、某码头集装箱年吞吐量与工业产值的关系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，该码头集装箱亿元时，该码头集装箱的年吞吐量为多少？（取显著性水平的年吞吐量为多少？（取显著性水平a=0.05）工业产值工业产值（亿元）（亿元）99110132161193194246274281344372349年吞吐量（*104TEU)435366708493110131170169197178例例2.52022-8-511图图2.5 工业产值与集装箱吞吐量的关系分析图工业产值与集装箱吞吐量的关系分析图ixbby10050100150200250
6、050100150200250300350400集装箱吞吐量（万集装箱吞吐量（万TEU）年工业总产值（亿元）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。作散点图，观察工业产值与吞吐量之间关系。2.确定预测模型确定预测模型2022-8-5123.计算参数计算参数b0，b1。由公式（由公式（2-15）得）得 b0=-7.272，b1=0.519即回归模型为即回归模型为4.统计检验。统计检验。离散系数检验离散系数检验：由公式（：由公式（2-16）（）（2-17）（）（2-18）得）得 Qe=1676.38，S=12.928，v=0.1137，V介于介于0.10.15间，误差可以接
7、受间，误差可以接受相关系数、可决系数检验相关系数、可决系数检验：由公式（：由公式（2-19）得）得r=0.973，r2=0.947iixy519.0272.72022-8-513 t检验：当H0为真，由公式（2-21）得 t=13.424，t0.025（10）=2.22825.预测计算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*519.0272.7iy2022-8-5142.5.4多元线性回归预测多元线性回归预测 影响物流需求的因素较多，抓住主要因素影响物流需求的因素较多，抓住主要因素x1，x2，xm，抽取样本（抽取样本（yi，x1i，x2i
8、，xmi）（）（i=1,2，n），（），（m个因素，个因素，n个样本）个样本）如果散点图如果散点图(y，xi)呈现线性，则可以作多元线性呈现线性，则可以作多元线性回归函数回归函数2022-8-515nixbxbxbbymimiii,2,1;22110（2-23）21)(iniiyyQymmmmmmymmymmLbLbLbLLbLbLbLLbLbLbL22112222211211221111miiixbyb10（2-24）（2-25）（2-26）2022-8-516nkkyyyymiyiiyyLRLLbR12110相关性检验相关性检验其中其中置信区间估计置信区间估计（2-27）（2-28）（2-
9、29）11mnLbLSmkykkyyR称为称为xi对于对于y的全相关系数的全相关系数2022-8-517m221102210 xbxbxbbyxbxbxbbymmmbxayyyxxlgclgdlgdc令x=x1，x2=x2,xm=xm两边取对数两边取对数换元法换元法2.5.5非线性回归预测非线性回归预测2022-8-518EXCEL在多元回归中的应用在多元回归中的应用 某仓库过去某仓库过去14个月油漆的订货量个月油漆的订货量y（t）与本区三家主要企）与本区三家主要企业的月生产量业的月生产量X1,X2,X3,求它们的回归方程式求它们的回归方程式。订货量与三企业产值关系表订货量与三企业产值关系表例
10、例2.62022-8-519回归统计Multiple R0.839388R Square0.704572Adjusted R Square0.483002标准误差0.971541观测值8汇总输出汇总输出自由度SSMSF显著水平 F回归分析39.0044363.0014793.17990.146512残差43.7755640.943891总计712.78方差分析方差分析2022-8-520Coefficients 标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept464.7979146.35893.175740.0336725
11、8.44043871.155458.44043871.1554X1-8.89983.19998-2.781210.049757-17.7844-0.01523-17.7844-0.01523X2-4.920611.770758-2.778820.049879-9.83702-0.0042-9.83702-0.0042X31.4340440.5533632.5915070.060588-0.102342.970427-0.102342.970427表表2-11 预测结果预测结果得回归方程：得回归方程：321434.19206.48998.87979.464XXXy2022-8-5212.6 产销
12、平衡预测模型产销平衡预测模型 产销平衡产销平衡是指在一定范围内，相同用途的某种物资的生产是指在一定范围内，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。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。站、一个枢纽、一条线路或一个地区的发送量和到达量。2022-8-522产销平衡原理产销平衡原理：研究研究n个地区间的某种货物流量，个地区间的某种货物流量，Tij为为i区发送到区发送到j区的货物流量，区的货物流量，Oi 为为i地的总输出量，地的总输出量，Dj为为
13、j区的总输入量区的总输入量则地区间的交流如则地区间的交流如下下O-D表所示：表所示：到地到地发地发地 123.N合计合计1T11T12T13.T1nO12T21T22T23.T2nO23T31T32T33.T3nO3.NTn1Tn2Tn3.TnnOn合计合计D1D2D3DnT2022-8-523ninjnjniijijnjiijnijijTODTniOTnjDT111111),.,2,1(,),.,2,1(,Tij满足以下的双约束平衡条件。满足以下的双约束平衡条件。不同发地到达不同发地到达j地的地的Tij的总到达量为的总到达量为Dj发地发地i到不同到达地到不同到达地Tij的总发送量为的总发送量
14、为Oi总总发送量发送量和总到达量相等和总到达量相等且等于总运输量且等于总运输量2022-8-524产销平衡预测方法产销平衡预测方法增长率法增长率法 增长率法，指根据预测对增长率法，指根据预测对象在过去的统计期内的平象在过去的统计期内的平均增长率，类推未来某期均增长率，类推未来某期预测值。预测值。确定一组系数确定一组系数rij.使使 Tij=rijtij.需求数据需求数据:各地区总输出各地区总输出量量Oi、总输入量总输入量Dj和基期和基期的交流量的交流量tij.n个区域的总个区域的总货物输出量货物输出量Oi和货物输入和货物输入量量Dj,需根据现在的物流分需根据现在的物流分布表布表tij确定预测年
15、各区域确定预测年各区域间的物流分布量间的物流分布量Tij.增长率法弗尼斯法底特律法福莱特法2022-8-525弗尼斯（弗尼斯（Furness）法）法增长系数增长系数rij可以分解为两个平衡因子的乘积，即：可以分解为两个平衡因子的乘积，即：rij=aibj，此此时平衡条件可以改写为：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
16、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增长系数增长系数b1b2b3.bn增长系数增长系数到地发地 123.N合计a11T11T12T13.T1nO1a22T21T22T23.T2nO2a33T31T32T33.T3nO3.anNTn1Tn2Tn3.TnnOn合计D1D2D3DnT2022-8-526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整个区域整个区域的年预测的年预测增长率增长率Fjiij即令：FtttOFtDtOjiijijninjijniinii
17、jjjnjijii,11111可采用迭代法计算，令,11111ninjijniinjijjjniijiitOFtDtO其中：得足够小为止值的变化变直到反复迭代，Fji,2022-8-527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/)2111ijijijjijiijtTLL)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，ijniiijniijjnjjijnjijittLttL1111
18、,2022-8-5282.7 计算机仿真预测模型计算机仿真预测模型聚焦预测法聚焦预测法神经网络预测模型神经网络预测模型2022-8-529根据规则简单试算根据规则简单试算计算机模拟外推需求计算计算机模拟外推需求计算结果与观察值比较结果与观察值比较衡量各种规则预测效果衡量各种规则预测效果选定最好的规则预测计算选定最好的规则预测计算2022-8-530 编制的规则要简单，符合一般常识，可验证并确编制的规则要简单，符合一般常识，可验证并确定取舍。定取舍。例如，以月为时间跨度的时间序列，可以用如下例如，以月为时间跨度的时间序列，可以用如下规则进行试算：规则进行试算：1.过去三个月的销量为未来三个月可能
19、的销量，即过去三个月的销量为未来三个月可能的销量，即2022-8-531 2.去年某三个月的销量为今年同期的可能销量，即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未来三个月的销量可能比过去三个月的销量增加10%，即，即 4.未来三个月的销量可能比去年同期增加未来三个月的销量可能比去年同期增加50%，即，即2022-8-532 5.今年某前三个月销量的变化率（与去年同期相比）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，即等于其后三个月销量的变化率，即 以上以上K=1,2,2022-8-533基于基于BP算法的神经网络是由
20、输入层、输出层和若干隐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。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。由相应的特性函数进行转变。2022-8-534三层神经网络结果示意图三层神经网络结果示意
21、图隐隐 含含 层层输输 入入 层层输输 出出 层层2022-8-535第十步：定义平方型误差函数第十步：定义平方型误差函数E并计算其值并计算其值第九步：换一组样本第九步：换一组样本,并修正权系数并修正权系数第八步：计算输出层节点第八步：计算输出层节点k的输出的输出第七步：计算输出层节点第七步：计算输出层节点k的输入的输入Zk第六步：计算隐含层节点第六步：计算隐含层节点j（j=1，2，l）的输出）的输出Yi第五步：计算隐含层节点第五步：计算隐含层节点j(j=1,2,l)的输入的输入Vi第四步：第四步：对于某一输入样本对于某一输入样本X=，计算输入层节点，计算输入层节点i(i=1,2,m)的输出的输出Ui第三步：给个节点选定作用函数第三步：给个节点选定作用函数第二步：第二步：令令t=0，给定允许误差，给定允许误差，给赋初值。，给赋初值。第一步：第一步：确定输入节点数确定输入节点数m和隐含节点数和隐含节点数l。建建模模步步骤骤2022-8-536
