基于灰色预测模型的物流订单额预测

认 为 用 社 会 经 济 的 各 项 指 标 来 预 测 物 流 需 求 指 标 是 可 行 将 得 到 的 ， 代 入 式 （ ） 得 灰 色 预 测 模 型 ： ３可
㈣
（＋ ） Ｋ １ ：
ｒ（县］ ＋ ｋ， ４ ｘ１ 。 ， ｌ ） （） ～ － …（ ０一 ） ｏ
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的 。物 流需求预测可 以为 区域 物流规划 提供决 策和依据 。
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（ 后验 差检验 。第一 ， 验 比值检验 ： ２） 后
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通 过 检 验 的 标 准 为 精 度 等 级 越 小 越 好 。 根 据 Ｃ和 Ｐ两
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其 中 ： 为模 型的发 展参 数 ， 映 序列 ｘ － ｋ 及 原始 反 （（ ） 序列 ０ ｉ的发展趋势 ， 为模 型 的协 调系数 ， 映数据 间 ）） （ 反 的变 化关系 。
需 求 预 测 中 的应 用 ， 结 合 实 例 进 行 了应 用研 究 。 并 关 键 词 灰 色预 测 物 流 需 求 应 用
物 流需求是社 会经济 活动特 别是生 产与 经营 活动所 派
生 的 一 种 次 生 需 求 ，因 而 物 流 需 求 与 社 会 经 济 发 展 密 切 相
原 数 据 的绝 对 误 差 和 相 对 误 差 序 列 ：
１Ｇ （ ， ） 模 理 论 。Ｇ １１ 预测 模 型 的 实 质 是 对 原 ．Ｍ １１ 建 Ｍ（ ，）

２ １ 年 ３月 ０１Biblioteka 中 国 管 理 信 息 化
Ｃｈｎ ａ ａ ｅ ｎ ｎ ｏｍ ａｉｎ ｚ ｔ ｎ ｉａＭ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｆｒ ｔ ｉａｉ Ｉ ｏ ｏ Ｖｏ １ Ｎｏ５ １ ４． ．
．
第１ ４卷第 ５ 期
基于灰色预测模型的广西物流需求预测
杨 海光 夏 国恩 ｂ ．
（ 西财经 学院 工 商管理 系 ；． 广 ｂ教务处 ， 南宁 ５ ０ ０ ） ３ ０ ３
角 经 济 圈 和大 两 南 经 济 圈 的 中心 结 合 部 ． 两 南 地 区重 要 的运 输 是 枢 纽 、 海 通 道 。一 出 ＝ 足政 治 和政 策 优 势 着 内 地 与 香港 更 紧 密经 － ２ 随
贸 关 系安 排 （ Ｅ Ａ） 签 署 、 罔一 东 盟 自由 贸易 区 （ Ａ Ｉ 的 Ｃ Ｐ 的 中 Ｃ ＦＡ）
实 质 性 启 动 、 珠 角 地 区 经 济 合 作 （Ｅ Ｏ） 出 ， 西 迎 来 了 泛 ＰＣ 的 广
．另 广 ［ 作者简介 ］ 杨海光（９ １ ）男， １７ 一 ， 广西桂平人 ， 广西财经学院］商管理 千 载难 逢 的 发展 现 代 物 流 的战 略 性 机 会 ． 外 ， 两是 我 国 咐 一 西 二 系讲 师 ， 要研 究 方 向 ： 主 人力 资源 管 理 、 系统 工 程 ； 国恩 （９ ７ ）男 ， 夏 １７ 一 ， 四川 内 可 以享 受 东部 沿 海 开 放 地 区 、 部大 开发 以及 民族 自治 ＿ 方 面优
个 具 有 巨大 发 展 潜 力 的新 兴 产 业 ． ． 广 发 展 现 代 物 流 具 有 优 越 的 条 件 。 是 得 天 独厚 的港 口条 一
现 代 物 流 作 为 一 种 对 产 品 从 生 产 到 消 费 进 行 高 效 率 的 组 织

论 来 对其 进 行 预 测 。
表 １ ２０ 年 － ０７ ００ ２０ 西安币 Ｇ Ｐ ｌ Ｄ 亿元 ） 货运量 ｛ 吨） 万 货物 周转量 《 万吨公里
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基于灰色理论的西安市物流 需求预测
・ 杨茂盛 凡 训 西安 建筑科 技大 学管理 学院
【 要】本文据 西安市近年来的物流需求数据 ， 摘 建立灰 色预测模型， 预测结果显示 ， 用作西安市未来几年 的物流决策、 可
确 定物 流 基础 设 施 建 设规 模 及投 资 分析 。
年份 ２ ∞０ ２ Ｏ Ｏ１ ２ ０ Ｏ２ ２０ ｏ３ ２ｏ ｏ４ ２０ ０５ ２ 。 Ｏ６ ２０ ｏ７
模拟值 残 差 相对 误差
３ ３ ｏ ２ ４ ４ ７ ８ ４ ５０ ８ ５ １４ ５ ５ ２ ９ ０ ６ ７ ９ ９ ６ ８ ３ ４ ７ ４ ５ ０ ６ ８ ０ ２ １ ３ ６ ９ ５ ｌ ７ ３ ６ ０ １ １３ １ ７ １ ３ ４ ８ １ １０ ３ ０ Ｏ ０００ ０ １３９ ２Ｏ ０ ０３ ０ ｌ２ ７ １９７ ００５ ２ ７７１ ９ ５ ０ ０６ １ －２ ９ １ —６ ， ９ －３ ５ ８ ２ １８ ４２ ９８ －０ ０ ９ ３ － １ － ０ ０ ０６ ０ １ ７６ ００６ ０ ０５ １
数据 来 源 ：西 安 市 统 计 年 鉴
１ ６ ８ ６ ８１ ３ ５ ３ ７ ４ ５ ０．０ ７ ８） ０ ６ ２ ７ ４ ９ ７ １ ４ ８ １ ９ ６ １ ３ ５

运输与物流NO.012021102车时代AUTO TIME基于灰色模型的冷链物流需求预测黄娟刘诗琪罗锋罗祎唐芙熔（四川旅游学院经济管理学院，四川成都610100）摘要：随着我国人民的生活水平不断提高，人们对于食物的新鲜度要求提高，冷链产品的需求量增多，对冷链设施、设备的要求也越来越高。

本文利用灰色预测模型对冷链物流需求进行预测，以C市五种主要农产品2016~2020年的冷链物流需求数据为基础，用相对误差作为精度判断标准，利用灰色预测模型预测C市2021~2025年的冷链物流需求量。

关键词：冷链物流；需求预测；灰色模型；相对误差冷链商品的需求量增加，冷链系统的压力增加，往往会产生供应不足或供应过剩的问题。

影响冷链产品需求大小的因素复杂且多变，常用的需求预测方法包括BP神经网络预测、多元线性回归模型、马尔科夫法、弹性系数法、灰色预测法等。

灰色预测法预测结果为较为平滑的预测曲线，且不需要大量的历史数据，计算量小，计算方便，预算结果较为精确[1-2]。

本文以C市2016~2020年的五种主要易腐、易变质的农产品为例，使用灰色预测模型，采用相对误差判断预测精准度，对其2021-2025年的冷链物流需求量进行预测。

1灰色模型灰色系统这一理论是国内著名专家级学者邓聚龙教授于20世纪80年代开创的一种新兴横断学科,是控制理论和运筹学理论的部分观点与方法在社会经济系统进行实际运用的新兴产物。

依次通过生成原始序列并累加生成新序列、紧权邻值生成、生成灰色微分方程、引入矩阵向量等步骤后得到预测方程如下所示：x ^(0)(k )=(x (0)(k )-b a)e -a (k -1)(1-e a )，k =2，3，…n 2基于灰色模型的冷链物流需求预测以牛奶、水产品、肉类、蔬菜、水果五种冷链需求商品为例，通过Matlab运算，利用灰色预测模型对C市2016年到2020年的五种主要冷链商品的需求量进行预测，结果如表1所示，其中T 表示实际值，F 表示预测值，δ表示相对误差。

基于灰色预测模型的广西物流需求预测［摘要］本文运用灰色GM(1,1) 预测模型理论，根据统计数据建立了物流需求量模型并对广西未来几年物流需求规模进行了预测，在一定程度上能够为广西物流业发展提供定量依据。

预测结果表明广西物流需求呈稳定增长的态势。

［关键词］GM(1,1)模型；物流需求；预测1引言现代物流作为一种对产品从生产到消费进行高效率的组织和管理的方式，被广泛认为是继生产和营销之后的“第三利润源泉”。

物流产业作为许多国家国民经济的重要组成部分和工业化进程中最为经济的服务模式，正在全球范围内迅速发展，成为一个具有巨大发展潜力的新兴产业。

广西发展现代物流具有优越的条件。

一是得天独厚的港口条件。

广西北部湾港口资源丰富，防城港、钦州港、北海港和铁山港构成广西沿海地区的天然深水港口群，具有建设３亿吨综合性大港口的自然条件。

二是区位优势。

广西地处中国—东盟自由贸易区，是中国面向东盟的桥头堡和对外开放的重要窗口，是泛珠三角经济圈和大西南经济圈的中心结合部，是西南地区重要的运输枢纽、出海通道。

三是政治和政策优势。

随着内地与香港更紧密经贸关系安排（ＣＥＰＡ）的签署、中国—东盟自由贸易区（ＣＡＦＩＡ）的实质性启动、泛珠三角地区经济合作（ＰＥＣＯ）的出台，广西迎来了千载难逢的发展现代物流的战略性机会。

另外，广西是我国唯一可以享受东部沿海开放地区、西部大开发以及民族自治三方面优惠政策的省份，这为广西现代物流的发展创造了其他省份所没有的良好的政策环境。

在现代物流规划过程中，物流需求分析是很重要的的环节。

通过物流分析，可以保证物流服务的供给与需求之间的相对平衡，使社会物流活动保持较高的效率与效益。

广西政府已下定决心将北部湾经济区建设成为中国—东盟物流基地、商贸基地、加工制造基地和信息交流中心。

建成的北部湾经济区将成为带动广西经济发展的新的增长极。

将北部湾经济区打造成“中国—东盟物流基地”，必须要考虑其所依托的整个广西的物流承载能力，科学合理地建设物流园区，使物流产业能适应广西经济发展的需要。

２ ９１ ． ７ ９２， ３ ９ ２ ８ ６． ６， ４ ５５１ Ｏ ． ０， ５ ０ ３７， ９ ４．
按 １步骤可得 ，Ａ （Ｔ）Ｂ ｙ［ｏ１，２ １ ８ ， ． １ ：ＢＢ～ Ｔ － ． １ ６． ］ ９ １Ｔ
即０ 一 ． ， ｌ ６ ． ，将ａ 代人灰色Ｇ １ ） ＝ ０１ ｂ １ ８ ９＝ ２ １ ， ｂ Ｍ（ １，可 ，
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重 庆 水运 条 件 得 天独 厚 ，长 江干 流 自西 向东 横 贯 全境 ，流程长 达６ ５ｋ ６ ｍ，境 内有 通航 河 流 １３ ９ 条 ，通航里 程４４ １ ｍ，使水 上运 输成 为重 庆市综 ５ ｋ
２１ ０ ２年 １月
水 运 工 程
Ｐｒ ｏ ｔ＆ Ｗａ ｅ ｗ ｙ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ ｔｒ ａ ｇｎ ｅ ｇ ｉ
Ｊｎ ２ ２ ａ ． ０１
Ｎ ． Ｓ ｒ ｌ ． ６ ｏ １ ｅ ａ Ｎｏ ４ ２ ｉ
Hale Waihona Puke 第１ 期总第 ４ ２期 ６
一 重 运预 基水科型 庆运量测 臧马夫的 于 货的木 文尔模 市 灰 亚 色
Ｇ （ ，１ Ｍ １ ）运 算 步骤及 其 机理 如下 ： １ ）记 原 始 数 据 序 列 为 。 ‘ １，‘ ２， ， 。 ） 。 ）… ＝ （ （
概率及状态之间的转移概率的研究来预测事物未来
状 态 的 一种 数 学 方 法 ，具 有较 高 的科 学 性 、准确 性 、适应性 ，在现代 预测方法 中占有 重要 的地位 。 马尔 科夫 预测 过程 如下 ： １ ）确 定状 态划 分 区间 。 以原 始 数 据 和 灰 色模 型 预 测 数列 为 基 准 ，建 立状 态 的划分 标准 。 ２）确 定转 移概 率矩 阵Ｐ 。

定 的规律性 。利用微 分方程 拟合 ，
由外 延进 行 预 测 。再 对 灰 色模 型 生成
ｌＢ Ｂ ＝Ｂ ｘ ｃ
其 中，
利用率逐步提高 ，卸船量持续增长 ，
２０ ０ ７年 已达 １ ２ ７ ８万 吨 。 且 矿 石 物 而 流 组 织 存 在 非 均 衡 性 ， 武 钢 工 业 港 对 各工 序 生 产 能 力 发 挥 有 较 大 影 响 ， 作
要 对 灰 色 模 型检 验 ，主 要 是 进
（ ，） 型 的一 阶微 分 方程 ， １１ 模
— — ‘ ａ （＇ “ Ａ Ｉ） ４ Ｘ 、 Ｊ － ＝
．
行后验 差检验 ，检验 指标 有相对误
差 ｅ（ 、 验 差 比 值 Ｃ 和 小 误 差 ｋ） 后
概 率 Ｐ 。
ｑ 足 ＝Ｘ 。 足 一 （ ） ‘ ） ’ ） Ｘ 足 （ （
维普资讯
后 验差比 Ｃ＝ ２ ｌ 值 ／ ｓｑ
小误 差 概 率
步骤如下 ：
ａ ＝－Ｏ． ６ １ ７３１， ｕ＝５７ ４ ３ ６．６０ ４．
（ 原 始 序 列 ：（） ６ ６ ７ ６ １） Ｘ０ ＝（ ８ ，１ ，
８ ３， １ ，３１ １ ２ ， ７ ８） ２ １ ４１ １ ０， ４ ７ １ ２
（： ‘ ＝， ， ｆ ∑Ｘ。 ） （ １， ｚ ２ ． 人，
＝
１
１２ 模 型检 验 ．
预 测 ， 以弥 补 由于 历 史 数 据 不 足 ， 信 息 不 完 全 造 成 的 预 测 误 差 偏 大 的 缺 陷。
１灰色 预 测模 型 ．
为 一 次 累 加 生 成 数 列 建 立 ＧＭ
武 钢 工 业 港 原 料 码 头 物 流 需 求 进 行

进 行 预 测 更 加 准 确 可 靠 ．
关 键 词 ： 物 流 国 区 ； 灰 色 模 型 ； 马 尔 可 夫 链 ； 预 测
中图 分 类 号 ：Ｆ ０ ２７
文献 标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１ ０ — １ ０ （０ ７ ２ ０ ０ — ４ ０ ２ ３ ０ ２ ０ ）０ — ０ １ ０
地确定物 流 Ｉ 的规模 以及设 施设备 的配置 ，也有 利于物 流同 区经济合理 地运作 ，降低 区域 内 业的物 流成 本 ． × ＝ ＝
增 强 本 域 业 或产 业 的竞 争 力 ，避 免 在 物 流 同 区规 划 和建 设 过 程 中 资 源 的 浪 费 等 。
１ 灰 色 马 尔可 夫 模 型 的预 测 模 型
物 流 同 区 物 流 量 预 测 常 见 的方 法 有 指 数 平 滑 法 、 回 归 分 析 法 、增 长 系 数 法 以 及 灰 色 模 型 预 测 方 法 ，等 等 ．但 ． 这 些 方 法 都 存 着 不 同 的优 缺 点 ，如 趋 势 外 推 法 （ 数 平 滑 法 ） 只用 于 独 立 的预 测 对 象 的 中 、短 期 预 测 ，并 且 受 指 环 境 的 影 响 较 大 ；ｌ 果 分 析 法 （ 归分 析 法 ）受 外 部 因素 影 响 较 大 ，同 时 它 还 需 要 大 量 收 集 统 计 数 据 ；采 用 灰 色 』 ＝ ＝ Ｉ 回 模 型 进 行 预 测 大 多 数 情 况 下也 是相 对 粗 糙 的 ， 因为 这 种 模 型 要 素 累加 生 成 数 列 需 具 有 灰 指 数 规 律 ，这 样 才 能 用
应 、控制 物流总成本 等作用 同时 ，物 流园 区作 为物流需求 和物 流服务 企业 的聚集地 ，其对物流 的规模化运作 、

灰色预测模型在公路货运量预测中的应用摘要：为了提高公路运输行业的管理水平，为设计、修建货运场站或现代物流中心提供数据依据和决策支持，就必须要准确的预测公路货运量。

在运输业今年运量统计的基础上，利用灰色预测理论的gm（1,1）模型，给出了gm(1,1)模型的详细步骤，并以公路货运量历年数据预测为例进行了实际应用。

可有效处理小样本、贫信息的不确定性，并在一定预测时段内有良好的预测精度和实用性。

关键词：公路货运量 gm（1,1）模型预测1.现有的预测方法当前普遍存在的对于社会经济的预测方法主要有时间序列法、回归分析法、灰色预测法、指数平滑法、神经网络预测法以及将不同的预测方法结合起来，按照提供信息量的多少和精度的不同，分别取不同的权重形成的组合预测模型。

货运量作为交通运输的一个重要评价指标，对于货运量的预测可以采取不同的方法进行预测，不同的方法提供的有价值信息各不相同，预测精度也各异。

本文主要采用灰色预测模型对公路货运量进行预测。

2.灰色理论与灰色预测模型由于环境对系统的干扰，系统信息中原始数据序列往往呈现离乱情况，离乱数列即为灰色数列或称灰色过程，灰色理论利用那些较少的或不确切的表示系统行为特征的原始数据序列作生成变换后建立微分方程，建立的模型称为灰色模型（greymodel），简称gm模型。

gm（1,1）表示一阶单个变量微分方程，是最常用的灰色预测模型，其形式为：式中，x=x(t),u和b为待估参数。

这个微分方程的解是：3.灰色预测模型的应用3.1灰色模型建模机理灰色系统建模是利用离散的时间序列数据建立近似连续的微分方程模型。

在这一过程中，累加生成运算（ago）是基本手段，其生成函数是灰色建模、预测的基础。

来自所收集的描述过去、现在状况的数据，是构造系统数学模型的依据。

在贫信息情况下，用概率统计方法寻求其统计规律，或用模糊统计方法寻求其隶属规律是困难的，但对于离散过程，在一定程度上相对强化确定性（规律性）和弱化不确定性是可能的，其途径就是通过累加生成运算得到生成时间序列x。

基于灰色预测模型物流园物流量需求预测陶娟【摘要】运用灰色GM(1,1)模型,根据2015-2019年华东地区安徽煤炭消耗量,结合裕溪口实际情况,建立了灰色预测模型,预测出了华东地区未来五年煤炭物流量需求,可在一定程度上为裕溪口物流园规划建设提供定量依据.【期刊名称】《济源职业技术学院学报》【年(卷),期】2015(014)004【总页数】5页(P46-50)【关键词】物流园区;灰色预测法;物流量【作者】陶娟【作者单位】安徽理工大学,安徽淮南232000【正文语种】中文【中图分类】F252物流园区作业物流量的需求预测分析与园区规划的合理性和科学性具有紧密的关系，不仅能为物流园区的发展和规划提供重要的参数保障，同时也为园区建设布局、基础设施建设及园区发展方向和功能定位等提供规划的前提和基础，所以准确地物流量需求预测分析对物流园区的规划建设具有非常重要的理论和实践意义。

(一)物流量预测基础数据芜湖作为长江干线上的重要煤炭节点城市，承担着安徽省内的淮南、淮北几大煤矿往华东各省市的煤炭中转加工功能。

因此，芜湖的裕溪口煤港已成为重要的配套煤炭物流园。

本论文研究的煤炭智能物流园在物流量的需求上主要是来源于华东地区对原煤、成品煤或各种煤产品的使用需求。

统计数据显示，华东地区用煤的来源主要有三个渠道，经秦皇岛港转运的山西煤、经芜湖港转运的安徽煤以及澳洲等国的进口煤，各占需求的比值约为50%、15%和35%。

通过查阅2005-2014年的国家统计年鉴，得出近10年来华东地区总体的煤炭消耗情况和来源于安徽的煤炭需求量，如表1所示。

(二)灰色预测分析方法灰色预测法是根据灰色系统的运动规律建立灰色模型对灰色系统进行预测的方法。

灰色预测法对原始数据要求不高，可是它的预测精确度却很高，其适用性好，应用范围广泛，但灰色预测法的计算过程较为繁杂。

裕溪口煤炭智能物流园未来预期的物流量受许多可知和不可知的内部和外部因素的影响，其变化具有较大随机性和模糊性，但又具有一定程度的可预测性，因此，可将其变化过程看做一个灰色过程，通过建立灰色模型对其进行预测，将使得园区的规划设计更加合理、可靠。

行 定量 预测 ， 显 得 尤为 重要 。 ＧＭ（ ， ） 型具 就 而 １１ 模
有 要求 数据 少 ， 理 简单 ， 算 量 适 中 ， 果 精 度 高 原 计 结 等 诸多 优点 ， 有鉴 于 此 ， 文选 取 Ｇ （ ， ） 型为 本 Ｍ １１ 模
山东省 物流 需求 预测 模 型 。
东 省物 流 业 发展 提 供 理 论 依 据 。
关 键 词 ： 色模 型 ； 流 需 求 ； 测 分 析 灰 物 预 中 图分 类 号 ： ５ ． Ｆ２ ２ ２ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ９ ９ ０ （ Ｏ １ ０ ０ ９ １０ １ ７ ２ １ ） ５ ０ ６— ０ ４
国 重 点 发 展 的 九 大 物 流 区 域 之 一 ， 划 建 设 的 十 大 规
一
、
基 于灰 色 系统 理 论 的 山东 省
物 流 预 测 模 型
物 流通 道有 ６ 与 山东 密切 相关 ， 南 、 岛被 列 为 条 济 青
全 国性 物流 节点 城 市 。 山东 省 区域 位 置 优 势 十分 明 显 ， 在全 国物 流业 发展 中发 挥重 要 的作用 。 了充 将 为
的黄海 、 渤海 ， 接 广袤 的 中原腹 地 ， 连 江浙 沪 ， 西 南 北 通 京津 唐 。】 ｌ 优越 的地 理 位 置 ， 山 东 省 成 为沿 黄 使
河 经济 带与 环渤 海 经 济 区 的交 汇 点 、 北 地 区 和华 华 东 地 区的结 合部 ； 国务 院 印发 的物 流 业 调 整 和 振兴 规划 中把 以青 岛为 中心 的 山东半 岛 物流 区域作 为 全
收 稿 日期 ： ０ ０ １ ２ ２ １ － ０ １
量 的 一 阶 微 分 方 程 预 测 模 型 ， 进 行 灰 色 预 测 的 基 是 础 ， 模 型 最 初 由 邓 聚 龙 教 授 提 出 ， 经 广 大 学 者 的 该 后

基于灰色理论的物流配送风险分析与预测近年来，随着网络购物的普及以及电商平台的快速发展，物流配送行业迎来了巨大的发展机遇。

然而，在快速发展的同时，物流配送行业也面临着越来越多的风险。

因此，对物流配送风险的分析和预测显得尤为重要。

本文将基于灰色理论，对物流配送风险进行分析和预测。

一、灰色理论简介灰色理论是20世纪80年代初由中国科学家葛红伟教授提出的。

它是一种基于不确定信息处理的理论，适用于样本数据量较小或信息不完整的情况。

灰色理论的核心概念是灰色系统模型。

灰色系统模型是由灰色关联度、灰色预测和灰色模态分析三部分组成的。

其中，灰色关联度是灰色理论的基础，它是指研究两个或多个灰度数列之间的联系程度。

灰度数列是指由少量数据组成的数列，其信息量不足，难以进行传统的统计分析。

通过灰色关联度分析，可以确定出数据之间的关系。

而灰色预测则是基于灰色关联度分析的结果进行的预测，它可以在数据不充分的情况下进行较为准确的预测。

最后，灰色模态分析则是对灰度数列进行分解和重构，以便更全面地了解数据的内在结构和变化规律。

二、物流配送风险的分类物流配送风险是指在物流配送过程中可能出现的各种潜在风险。

根据风险的性质和来源，可以将物流配送风险分为以下几类：1. 自然风险自然风险是指在物流配送过程中受到自然因素的影响而出现的各种风险。

例如，自然灾害、气候变化、地质灾害等都可能导致物流配送过程中的延误、货物损失等问题。

2. 技术风险技术风险是指在物流配送过程中受到技术因素的影响而出现的各种风险。

例如，货物跟踪系统故障、交通工具故障、通信系统故障等都可能导致物流配送过程中的延误、货物损失等问题。

3. 人为风险人为风险是指在物流配送过程中受到人为因素的影响而出现的各种风险。

例如，作业操作不当、未按规定程序操作、人员不当等都可能导致物流配送过程中的延误、货物损失等问题。

三、物流配送风险分析与预测为了有效地减少物流配送风险，可以基于灰色理论对物流配送风险进行分析和预测。

百
一 ｔ Ｘ㈤ 一 － ．
一
式中 ：、 “ “为待定 系数 。可利用 最小二乘 法求 出 ｎ “的值 、 ３ ］
为
等， 因此 ， 每年的汽 车货运量有着不确定性 ， 但是汽车货运 量 预测可根据各种运输方式 的历史资料 ， 结合未来公路货运 量 的变 化趋 势进 行 ｌ 。 目前 ， 定 汽车 货 运 量 的 方 法 主 要 为 回 １ ］ 确
ｄ ｃ ｉ ｎ ｉｔ ． ｏ Ｋｅ ｒ ｓ ＧＭ （ ， ）ｍ ｏ ｅ ； ｅ ｉ ｕ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ： １１ ｄ ｌ ｒ ｓｄ ａ ＧＭ （ ， ）ｍｏ ｅ ；ｖ ｌ ｍ ｅｏ ｒ ｉ ｈ ｆ ｒ ｃ ｓ １１ ｄ ｌ ｏ ｕ ｆ ｆｅ ｇ ｔ；ｏ ｅ ａ ｔ
随着 物 流 业 的 快 速 发 展 ， 车 货 运 发 挥 着 越 来 越 重 要 的 汽 作用 ， 车货 运 量 受 很 多 因素 的 影 响 ， 国 民 经 济 状 况 、 内 汽 如 国 法规 政 策 、 当地 产 业 发 展 状 况 、 民 的 收入 状 况 、 居 自然 气 候 等
预 测， 通过 残差 ＧＭ（ ， ） 型 对 主模 型 的修 正 ， 用后 验 差 检 验 法 对 模 型精 度 进 行 分 析 和 检 验 ， 到 一 个 精 确 度 非 １１ 模 并 得 常 高的 预 测 模 型 ， 模 型 符 合 汽 车 货运 量 的预 测 ， 该 并在 实 际预 测 应 用 中取得 较好 效 果 。
Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ＆ Ｅｃ ｎ ｍｙ ｉ ｅ ｓｏ Ｃｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｏ ｎ Ａｒ ａ ｆ ｍｍｕ ｉａ ｉｎ ｎ ｃ ｔｏ ｓ
交 通 科 技 与 经 矫
２ ０ 年第 ４期（ ０９ 总第 ５ 辫） ４
基 于灰 色残 差 ＧＭ （ ， ） 型 的 汽 车 货运 量 预 测 １ １模

技 术 与 方 法
ｄ ｉ Ｏ３ ６ ￣ｉ ｎ１ ０ － ５ Ｘ．０ ３０ ．７ ｏ： ． ９ ． ｓ ． ５ １ ２ ２ １ ．７０ ２ ｌ ９ ｓ ０
物流技术 ２ １ 年第 ３ 卷第 ７ 总第 ２６ ） ０３ ２ 期（ ８期
基于 多变量灰色模型算法 的物流需求预测研 究
高洪波 ’杨建强 ２ ，
ｆａｉｉｔ ａｄｐａｔ ａｉ ｅｆｒｃ ｔ ｇｏ ｇｓｃ ｅ ａ ｄａ ｄｆｒｔｅｍ ｄｌｔｅｒｗ ｓ ｐｅｎｅｅ ａ ｍ ｌ ｉ ｑａ ｔｙ ａｄｔｅ ｅｓｂｌｙ ｎ ｒｃｉ ｔ ｉ ｔ ｅａ ｉ ｌ ｔ ｓ ｍ ｎ ｏ ｅ，ｈ ａ ｌ ｅｄ ｄＷ ｓ ａｌｎ ｕ ｎｉ ， ｉ ｃ ｙｎ ｈ ｏ ｓ ｎ ｆ ｏ ｉ ｄ ｌ ｉ ｎ ｏ ｈ ａ ｍ ｓ ｔ ｎ ｈ
（． １ 江苏城市 职业 学院 电信系 ， 江苏 南通 ２ ６ ０ ； ２ ０ ６ ２ ． 职业技术学 院 电子信 息工程学院 ， 鹤壁 河南 鹤壁 ４ ８ ３ ） ５ ０ ０
［ 要】 摘 基于多变量灰色模型算法 ， 以物流需求预测 为 目 ， 标 研究探讨 了物流需求预 测的多变量灰色模 型 Ｇ １ｎ 的构 建 Ｍ（ ，） 思路与方法 ， 并通过具体 的算例 ， 了一个 物流需求 Ｇ １３ 模 型， 构建 Ｍ（ ， ） 给出了该模 型的构建步骤和过程 ， 通过残差 检验 和分析得 出， 该模型对物流需求预测有着较 好的可行性和实用性 ， 且使用该模型 预测时所需原始样本数据量小 ， 预测精度较 高 ， 无论是对 物流需求的宏观长期预测 ， 还是对微观短期 的物流需求预测都具 有一定 的适用性 。 ［ 关键词】 灰色系统理论 ； 物流需求 ； 多变量灰色模型 ； 预测模型
的定量预测方法 ， 相对于定性预测 ， 在精确度方面定量预测 有

基于灰色——马尔柯夫模型的逆向物流量预测 1问题的提出随着经济全球化、网络经济和电子商务的迅速发展，逆向物流已逐渐成为企业竞争的最前沿。

为了获得竞争优势以及满足可持续发展的要求，企业必须将逆向物流纳入企业战略管理的高度上，提高企业的声誉和利润。

然而相对于正向物流，逆向物流在数量、时间和质量等方面存在着高度的复杂性和不确定性[1]。

这些不确定性的存在，对逆向物流的预测难度以及预测精确性提出了严峻的挑战。

在灰色系统领域，GM(1，1)模型被广泛应用于不确定问题的预测，并且预测效果很好。

在一些特定问题中，GM(1，1)仍然是决策者乐于选择的预测模型。

传统的GM(1，1)模型主要是用于时间短、数据少、波动小、具有长期趋势的预测对象，对随机性波动较大的序列进行预测，其预测精度不理想，拟合度较差[2]。

马尔柯夫预测是通过反映各种随机因素的影响程度以及各状态之间的转移的内在规律性来预测系统的未来发展方向[3]。

适用于随机波动性较大的序列的预测，正好弥补了GM(1，1)模型预测的缺陷。

综上所述，对逆向物流量的预测采取灰色预测和马尔柯夫预测两种方法结合，取长补短，用灰色预测模型来揭示长期发展的某种总趋势，而用马尔柯夫模型来确定状态之间的转移关系，建立灰色—马尔柯夫预测模型对逆向物流量进行预测具有重要的理论与现实意义。

2模型的建立灰色预测模型建立对逆向物流而言，是基于反应的，它通常不是公司计划或决策的结果，而是对消费者行为或下游成员行为的反应，所以逆向物流量主要随时间而变化，呈现波浪式变化曲线，具有非稳定、波动大的特点[4]。

这些波动性的存在，在运用GM(1，1)时可能产生病态性。

所以必须根据原始序列的分布特点，通过级比检验，判定是否适合GM(1，1)建模。

(3)数据变换对不符合惯性要求序列寻求合适的数据变换，保证处理后能够进行GM(1，1)建模。

马尔柯夫预测模型建立马尔柯夫预测是根据初始的状态概率向量和状态概率矩阵来推测某一变量未来某一定时期所处状态的一种方法，其理论基础是马尔柯夫过程，其描述的是一个随机时间序列的动态变化过程。

《 物流时代》 ０ ４年 第 １ 期 ，２ ０ ８
［ 关立林 孙 林：中国物流法律制度述要》 《 ５ 】 《 ， 物流世界》 ，
２０年第６ ０４ 期
所谓灰色预测是对既含有不确定信息 的系统进行预 测 ， 也对
过鉴别系统 因素之间发展趋势 的相异程度 即进行 关联分析 ．并 律性的数据序列 ．然后建立相应 的微 分方程模型 从而预测 系统
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物 ； 平 台 ｉ ； ｉ
节进行保险的．远远不能满足服务范 畴与流程都大大拓展 了的现 代物流企业的需要 。现代物流业的发展迫切要 求保险提 供全方面 的支持 ． 希望有一种更为细化的 适合物流运 作模式的险种尽快 出现 ，把经营过程中涉及的赔偿风险转移给保险公司 ．从而将经 营过程 中的风险降到最低 解其后顾之忧。 当然． 面对这个新兴 的市场 ， 国保 险业也并非无动于衷 。 中 为 了满足物流规模扩大和物流业对保险 日益迫切的市场需 求 人保 在 ２ ０ 年正式推出了 ” ０４ 物流货物保险”和 ” 物流责任保险 —两个 物流保险条款。 但该条款的实行 却不尽人意 ． 的人多买的人少。 看 国外实行的物流综合保险倒是适应现代物流发展的理想 险种 ．在 物流业发达 的欧美国家 ．已经被广 为接受。我国不妨借鉴一下 。 目前 ． 物流 险种的市场潜力 巨大 ．需要保 险公 司继续转 变观 念 立足于责任 险的长远考虑 ，从社会责任 的全局 出发 ．切切实 实地为物流公司做点事 ．为促进我 国物流业 的发展做些贡献 。 ３ 建立行业 管理协会 ．加强行业自律 ． 随着我国物流行业 的发展 ．物流市场 的主体不断增加 ．物流 市场的竞争不断加剧 ．物流行业协会对物流市场的规范 与协调作 用也越来越重要 ．发展和完善物流行业 的自律 已经提上 日程。 现在与物流相关 的协会 、学会．联合会等 已不在少数 ．都自 目前 ，我 国物流规模持续增长 ，物流中心 如雨后春笋涌现出

经 济与 法制 社会
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环 球 市场信 息 导 报
基于灰色预测模型 的青海省物流需求量预测
杨 莹 （ 青海 大学 青海西 宁 ８ ０ １ ） １０ ６
摘 要： 该文 以青海省统计年鉴提供 的青 海省 货物 运输量数 据为基础 ，运 用灰 色系统理论 的灰 色预 测模 型为主要 工具 ， 过 通 预 测模 型得 到青海省货物运输量 ，得 知青海省物流需求量逐 年增加 ，物流产业发展 呈增加趋 势。 关 键词 ： 青海 ；物流 ；需求量 ；预测
第五步： 对参数列 ａｂ ＝ｌ，ｌ 进行最小二乘估计。
第六步 ：确定模型及响应时间。 第七步 ：求 ｘ“ 的模拟值 。 第八步 ：还原求出 ｘ ㈣的模拟值。 第九步 ： 检验误差 ， 计算得 出残差平 方和值和平均相对误差。 ３ 基于灰色预测模型的青海省物流 需求量预测 ．
主要指标是货物运输量 ，青海省的货物运输量在一定程度上代表 物流 需求 “ 是指在一定时期和一定 区域空间范围内，由于生 物流需求态势的发展。因此， 利用货物运输量作为物流规划预测 的 产或消费而引起的实物 、原材料 、半成品、成品、商品、废弃物 基础数据 是可行的 ，选取青海省 ２ １ 年 １ １ ００ － ２月货物运输 量作 为 或退货在 时间和空间上对运输、包装、库存、装卸、配送 、流通 物流需求量指标 （ 数据来源为青海省统计年鉴 ） 。青海省 ２ １ ０ ０年 加工及信 息处理等活动需求的总和。物流需求的指标体 系有实物 １ １ － ２月货物运输量 （ 单位 ：万吨 ） 月 （６ ．６；２月 （２ ．７； ：１ ８４０ ） ９ ６７） 量体 系 （ 货运 量 、货 物周 转 量 、库 存 量 、加工 量 等）和 价值 量 体 ３月 （６ ． ） ４月 （５ －１； 如 ８ ４０ ： ６ ９ １ ） ５月 （７ －７；６月 （０ ７８ ） ７月 ４ ９ ７３ ） １ １．５； 系 （ 如物流成本、物流收入、供应链增值等） 目前 ，我国发展和 （９ ．５；８ 月 （１ ． ） 月 （０ ６２ ） ０月 （９ ．１；１ 月 。 ９１ ） ６ ９ ８４ ；９ ６ １ ５ ．１；１ ９８ ） １ ０ 改革委员会发布的物流统计信息中有社会物流总费用、物流业增 （９ ．１ ２月 （６ ．１。 ８７ ） ０ ；１ ９ ３５ ） 加值、社 会物流总额、货运总量、货运周转量、规模 以上港口货 根据上述数据 ， 对青海省 ２ １ ０ ０年各月进行基于灰色理论的物 物吞吐量、港 口集装箱吞吐量、物流相关行业固定资产投 资八个 流 需 求量 预 测 。 主要指标 ，青海省尚未对这些指标进行统计。由于青海省近几年 第 １ 步：设原始序列 Ｘ ＝（ （）ｘ （）ｘ （ ，…， ｘ １ ２ ３ ， ， ） Ｘ 经济增长较快 ，区域物流需求量也在 不断增大 ，青海省区域物流 （ ） （ ６ ．６ ２ ．７ ８ ４０ ，５ ．１ ７ ． ， １ １．５ ９ １ ５ １ ）＝ ８４０ ， ６７ ， ６ ． ９ １ ， ７３ ２ ９ ６ ４９ ７ ０ ７８ ， ９ ． ， ６ 业 的发展离不开对物流需求量的预 测，因此，文中以青海省 为例 ， ９ ８ ６ １５ ．１ ９ ８０ ， ７ １ ６ ．１ １ ． ， ０ ６２ ， ９ ．１ ９ ． ， ３５ ） ４ ８ ０ ９ 选取货物运输量作 为物流需求预测的指标。 对 ｘ 作 １ Ｇ － Ｏ得 Ｘ。 “（ ， ２ ｘ …， １）＝ Ａ ＝ １ ｘ。 ） “ ） （， ｘ。（ ） ２ 我 国有 一 些 学者 用 灰 色模 型 的方 法对 我 国 或 某 些地 区 的 物流 （ ６ ．６ １ ９ ． ，２ ５ ． ， ０ －，４ ８ ．７ ５ ０ ．２ ６ ９ ．７ ８ ４０ ， ７ ０８ ３ ６ ４８ ３ ６３ ５ ３ ， ６ １ ， ５ ３ １ ， ９ ６ ６ ５ ５ １６ ， ５ ７８ ， ５ ５８ ，０ ６ ．６１ ４ ６３ 需求作 了预测。刘莉 以哈尔滨市物流需求统计数据为例 ，在对 ７ １ ．３ ８ ６ ．４ ９ ６ ．３１ ４ ２８ ， １ ２ ．７） （ ）ｒ｝、 ０ 灰 色预测模型中引入季节指数概念 ，构建基于灰 色模型和季节指 第２ 步：对ｘ 作准光滑性检验，由Ｐ ｋ ＝ｊ 二 （） 数 的物流 需求预测模型。百世贞、刘莉等 。 提出基于灰 色模型和 季节指数的物流需求预测方法， 以哈尔滨市物流需求统计数据为例 ｐ（） （ ２： ２ ： ：１０ ３ ．７ １ ８ ４０ ） ６ ．６ 进 行 了仿真 分 析 。平 先秉 Ⅲ根 据 湖 南省 １ 的物 流 需 求变 化 ， ０年 建 立灰色预测的 ＧＭ （ ， ） １１ 模型 ， 预测湖南省后 ５年的物流需求量。 ｐ（ ）： ３ （ ３ ： ：０． ５ ４８Ｐｏ． １ １ ９０． ） ７ ８３ 田刚，李南 通过江苏省物流货运量历史数据建立灰色动态预测 模 型群 ，进行分析。马萍、陈艳红 建立黑龙江省物流需求量模 ｐ一 （１ ４： ： ：０＿６ｐ ｏ５ ２ ． 型 ，并运用灰色预测模型对黑龙江省未来 几年物流需求规模进行 （ ４—１ ３ ０ ＿ ） ６ ６３ 了预测。李正锋 根据江苏沿海地 区 １９ － ０ ８ ９ ９ ２ ０ 年物流需求数据， 当 ｋ ２时 ，准 光 滑 条件 满 足 。 ＞ 运用灰 色系统理论， 江苏沿海地区未来 ５年 的物流需求进行灰色 第 ３ 检验ｘ 是 步： ㈩ 否具有 准指数规律。 （ ＝ 由 七 ｊ ） 预 测。杨海光、夏国恩 运用灰色 ＧＭ （， １１ ）预测模型理 论，对 ㈣（ ＇ ２） ＝ ：— ９ ８３ １ ０ ７ 广西未来几年物流需求规模进行 了预测。 ２０ ．７ 由于对物流产业分析的不可测 因素干扰 多 ，既有 已知信息 ， Ｘ ）２ ） ８４０ Ｕ（ —１ ６． ６ 也有未知信息 ，复合本征性灰色系统 的特征 ，满足灰色系统理论 模 型的有关前提条件。 Ｘ ） —１ １９ ．３ Ｕ（ ） ７ ０８ ３ ２ 区域物流需求灰色预测模型 ．