城市物流需求预测方法研究

24Economic & TradE UpdaTE一、研究背景物流是指物品从供应地向接受地转移的实体流动过程。

在这个过程中，为了满足客户的需求，以最低的成本，通过运输、储存、包装、装卸搬运、配送等方式，实现原材料、半成品、成品或相关信息进行由商品的产地到商品的消费地的计划、实施和管理的全过程。

现代物流是推动经济发展的重要服务业，我国物流业已经成为推动GDP增长和提高经济发展水平的关键产业。

在此背景下，为了持续稳定发展地区经济，优化地区产业结构，提升地区经济内涵，为政府和企业进行科学的目标和战略规划提供参考，很有必要对区域物流需求进行预测和分析。

大连作为东北亚的物流中心，现代物流业的发展挑战与机遇并存。

运用合理的方法对物流需求进行预测，对于大连市合理地规划物流产业和物流企业的发展，提高地区经济水平和减少不合理的投入，有着重要的作用和意义。

因此，物流预测已成为物流领域的重要研究内容之一，关于物流预测方法的研究也越来越显示出其重要性。

二、物流需求预测方法选取物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况，并综合考虑影响物流市场需求变化的因素之间的关系，结合一定的技术方法和预测模型，对有基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析文/李 宁本文选取货运量作为物流需求水平的指标，结合Eviews软件通过多元线性回归方法进行预测，并通过大连市2002-2018年的统计数据进行了物流需求；多元线性回归；实证分析；流通经济关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。

物流市场是个复杂开放的系统，受到国内外诸多因素的影响，如政治、经济、社会、环境等多方面综合因素。

国内外很多学者在此领域进行了多年的研究，将其它领域运用成熟的预测方法实践在物流需求预测上，并开发出多种模型和方法。

表1 2007-2018年大连市部分统计数据表注：表中，2017年，2018年人民币与美元的平均汇率为6.7518和6.6174，因此统计年鉴中年度进出口总额4132.2亿元和4701.4亿元折算为619.4亿美元和710.5亿美元。

基于指数平滑法的常州市物流需求预测及发展研究在经济全球化快速发展的今日，全球的市场竞争程度日益增加，物流量的大幅度增长，使物流成为国家发展的经济动脉。

物流需求预测是物流发展的前提，我们可以通过物流需求预测，及时了解经济活动的物流需求量，对预测到的物流需求量及时的满足经济活动中的物流需求，以保证物流服务和需求的平衡，使经济建设和物流协调发展。

一、绪论（一）研究背景、目的与意义1. 研究背景随着经济全球化，现代物流早已展现出许多新的发展规律与特征。

物流作为一种新兴的组织方式和管理技术，世界各国已然承认了它的经济价值。

美国经济学家曾经把物流领域蕴藏的提高经济效益的无穷潜力称之为“一块经济界的黑大陆”。

物流是经济发展的动脉，现代物流业引导着城市经济的发展，城市众多领域的经济活动都被涉及，物流不仅能使经济运行的节奏加快，还能提高城市的竞争力。

常州市作为我国长江流域的主要中心城市，同时也是江苏的省会，经济发达的省份，在改革开放实践的二十多年中，常州市的经济早已实现了现代化建设，快速的经济增长造成了物流服务需求的增大，这也是对物流业发展的严峻挑战。

常州市的物流业发展得到了政府的高度关注，提出发展物流来实现经济跨越式发展的建议，并且为兴建物流园区而投入了大量的资金，同时也完善了物流信息平台。

现如今的大趋势是由世界制造基地向长江三角洲地区转移，物流量肯定随之大幅度的增长。

如若常州抓住这个机遇，改善经济结果是必然的，同时也能提高经济的发展水平。

2. 研究的目的与意义各个城市的发展状况大不相同，为了使常州市物流业的发展能够快速并且健康持久，为常州市找出一条符合其自身发展的道路是必不可少的。

积极大力的发展现代物流业，不仅可以优化常州市的经济结构，还能提高常州市的竞争能力。

因此本文通过分析常州市物流发展的实际情况和货运量，找出常州市物流发展存在的不足之处，并为之提出发展的对策。

（二）国内外研究综述1. 国内研究现状孙剑青（2016）[1]以北京市作为研究对象，总计国内外区域物流需求预测研究的现状，结合物流需求的特性，采用灰色神经网络，粒子群算法，物流用地规模，展开了对北京市物流需求预测方面的研究。

物流需求预测模型的研究与优化随着全球化的发展，物流行业越来越成为社会经济中不可或缺的组成部分。

随着物流行业的快速发展，人们对物流服务的需求也越来越高。

为了能够更有效地满足用户的需求，物流企业需要研究和优化物流需求预测模型。

本文将从以下几个方面探讨物流需求预测模型的研究和优化。

一、物流需求预测模型的概述物流需求预测模型是指利用物流行业的历史数据、市场经济数据、产品销售数据等各种数据进行信息处理和分析，以便预测未来的物流需求变化趋势，从而对物流服务进行有效的规划和调整。

物流需求预测模型主要包括基于统计学的预测模型、基于人工智能算法的预测模型和基于大数据分析的预测模型等。

二、基于统计学的预测模型基于统计学的物流需求预测模型是使用一系列的统计学工具来预测未来的需求变化趋势，它能够提供具有可信度的预测结果，对物流企业的发展具有重要的意义。

该模型通常采用平滑移动平均数方法、指数平滑方法、控制图方法等统计学手段进行预测。

三、基于人工智能算法的预测模型基于人工智能算法的物流需求预测模型是将人工智能技术应用到数据处理和预测中，通过神经网络、模糊理论、遗传算法等工具进行数据建模和预测分析。

该模型对数据的处理能力和预测结果的准确度都有较强的优势，但是对于理论的解释和验证比较困难。

四、基于大数据分析的预测模型基于大数据分析的物流需求预测模型是利用大规模的数据库和开放数据，通过数据挖掘、机器学习等手段进行数据分析和预测建模，对于大量的数据处理和管理有着较好的表现。

该模型能够在处理大量数据的过程中，更精确地找到数据之间的关系，从而准确预测未来物流需求出现的概率。

五、物流需求预测模型的优化和改进在实际应用过程中，物流需求预测模型仍存在一些问题和不足，例如模型的预测误差较大、数据处理速度不够快等。

因此，需要对物流需求预测模型进行优化和改进。

优化方法主要包括增加模型的变量、优化模型的权重、加强对异常数据的处理、增加对外部因素的考虑等。

摘要随着物流行业在我国的高速发展，物流业逐渐被行内业界的学者认为是“物流是企业挖掘利润的最后一块处女地”、“第三利润源泉”等能为企业增加收入的重要途径，不过与发达国家相比，我们国家的物流行业虽有“起步晚、发展快、后劲足”，发展潜力大的优势，但就目前来说，我国物流行业发展的重心，主要停留在正向物流方面。

由于我国物流行业的技术含量都比较低，以及相关监管制度的不完善，这不久不能成为企业增加利润的新途径，反而还成为企业发展的绊脚石，而且在实施的过程中还出现了不少制约和影响企业发展的问题。

本文的额撰写是基于肇庆市城市物流发展需求的分析，本文根据肇庆市经济增长与物流业发展的相关理论和实例，再借鉴相关经济学资料相关理论的基础上，规范分析与实证分析相结合的方法、比较分析法等方法进行研究对肇庆市城市物流发展的相关性和协同性进行分析研究，最后证实肇庆市经济发展与物流是相互促进发展的关系，以及懂得物流和经济如何更好的同步前进。

关键词：肇庆市；物流需求；区域经济with the rapid development of logistics industry in China, the logistics industry is gradually regarded by scholars in the industry as "logistics is the last virgin land for enterprises to tap profits", "the third source of profit" and other important ways to increase revenue for enterprises, and so on. However, compared with the developed countries, the logistics industry in our country has the advantages of "late start, fast development, strong stamina" and great development potential, but at present, the center of gravity of the development of our country's logistics industry mainly stays in the forward logistics aspect. Due to the relatively low technical content of the logistics industry in China and the imperfection of the relevant regulatory system, this will not soon become a new way for enterprises to increase their profits. On the contrary, it has become a stumbling block in the development of enterprises, and in the process of implementation, there are many problems that restrict and affect the development of enterprises. The writing of this paper is based on the analysis of the needs of Zhaoqing city logistics development. Based on the relevant theories and examples of Zhaoqing city's economic growth and logistics development, and on the basis of the related theories of relevant economic data, The combination of normative analysis and empirical analysis, qualitative and quantitative analysis, comparative analysis and other methods are used to analyze the correlation and synergy of urban logistics development in Zhaoqing city. Finally, it is proved that the economic development and logistics of Zhaoqing city are the relations of mutual promotion and development. And understand how logistics and the economy can better keep pace with each other.Key words: Zhaoqing city; logistics demand; regional economy1 前言 (1)1.1研究背景 (1)1.2研究意义 (1)1.3研究现状 (2)1.3.1.国内研究现状 (2)1.4研究内容 (3)1.5研究方法 (3)2 城市物流需求相关分析 (4)2.1城市物流分析 (4)2.1.1城市物流概念 (4)2.1.2城市物流特征 (4)3 肇庆市城市物流需求现状分析 (6)3.1肇庆市发展情况概述 (6)3.2肇庆市城市物流需求的SWOT分析 (6)3.2.1优势 (6)3.2.2劣势 (7)3.2.3机会 (7)3.2.4威胁 (7)4 肇庆市城市物流发展的策略 (8)4.1加强珠三角区域物流基础建设 (8)4.2加大政府扶持力度 (9)4.3引进、培养高层次物流人才 (9)4.4加快物流信息化建设 (9)参考文献 (10)致谢 (12)1.1研究背景我国物流业正处于快速发展时期。

运输需求预测模型研究与应用运输需求的准确预测对于物流行业的发展和运营决策至关重要。

随着全球贸易的不断发展和物流需求的不断增加，运输公司和供应链管理者需要一种可靠的方法来预测未来的运输需求，以便为客户提供高效的物流服务。

运输需求预测模型可以帮助物流公司根据历史数据和相关因素来预测未来的需求量。

这种模型可以使用各种数据分析和预测技术，如回归分析、时间序列分析和机器学习方法。

以下是一些常用的运输需求预测模型的介绍。

1. 回归分析模型：回归分析模型是一种常见的运输需求预测方法，它通过建立运输需求与各种影响因素之间的关系来进行预测。

这些影响因素可以包括季节性变化、经济指标和市场趋势等。

通过回归分析，可以确定各个因素的权重和影响程度，从而预测未来的需求量。

2. 时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它通过观察和分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征来进行预测。

在运输需求预测中，可以使用各种时间序列模型，如移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

这些模型可以帮助运输公司捕捉到运输需求的周期性和季节性变化，从而提供准确的预测结果。

3. 机器学习模型：机器学习是一种基于数据和模式识别的预测方法，它通过训练模型来学习和预测未来的需求。

在运输需求预测中，可以使用各种机器学习算法，如决策树、随机森林和神经网络等。

通过输入历史数据和其他影响因素，机器学习模型可以自动学习运输需求的规律和模式，并给出准确的预测结果。

运输需求预测模型的应用可以在各个层面上实现，包括运输公司的运营决策、供应链管理者的需求规划和资源配置等。

以下是一些典型的应用场景：1. 运力调度优化：通过运输需求预测模型，运输公司可以更准确地预测未来的货运量，从而优化运力的调度和资源的配置。

这样可以避免运力的浪费和过剩，提高运输效率和成本效益。

2. 场地规划和货物配送：在城市物流和快递行业中，准确预测未来的运输需求对于场地规划和货物配送至关重要。