一类物流企业网络运量预测组合算法与应用论文

《一类物流企业网络运量预测组合算法与应用论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、一类物流企业网络运量预测组合算法与应用论文摘要本文分析了物流运输企业网络配送运量变化特性，提出了网络运量预测的组合算法，结合各种网络运量预测方法的特性，运用具体实例对组合模型的精度和适用条件进行了验证。关键词运量预测组合算法一、引言物流网络配送是一种特殊的、综合的物流活动形式，是物流企业的一个缩影或在小范围中物流全部活动的体现。物流网络运量的合理预测可以优化和完善物流系统，改善物流服务，降低物流成本，提高物流企业的经济效益。运量的预测方法分为定性预测方法和定量预测方法。物流企业网络运量的预测方法有多

2、种。如增长系数法、重力模型法、机会模型法和最大熵模型法等。但由于各种方法都具有其各自的优点.freelethod）模拟物理学中的牛顿的万有引力定律两物体间的引力与两物体的质量之积成正比，与它们之间距离的平方成反比。其中，Oi，Dj:城市或货运集散点i，j的发生与吸引运量;R:城市或货运集散点i,j间的距离或一般费用;k,α,b,g:系数。在现状OD表已知的条件下，Oi,Dj,Rij和tij已知，k,..毕业α,b,g可以用最小二乘法求得。优点:直观上容易理解;能考虑路网的变化和土地利用对人们的出行产

3、生的影响;特定交通城市或货运集散点之间的运量为零也能预测;能比较敏感的反映交通城市或货运集散点之间行驶时间变化的情况。缺点:模型尽管能考虑到路网的变化和土地利用对出行的影响，但缺乏对货流生成与方式选择行为的分析，跟实际情况存在一定的偏差;货流距离分布在全区域并非为定值，而重力模型将其视为定值;交通城市或货运集散点之间的行驶时间因交通方式和时间短的不同而异，而重力模型使用了统一时间;交通城市或货运集散点之间的距离小时，有夸大预测的可能性。3.最大熵模型网络运量预测中最大熵模型通常采用Wilson模型:

4、T:对象地区的生成运量。即OD运量的组合数由求E的最大得到。约束条件为特点:能表现出行者的微观行动;总交通费用是出行行为选择的结果，事先给定脱离现实情况;各微观状态的概率相等，即各目的地的选择概率相等的假设没有考虑距离和行驶时间等因素。四、组合预测应用算例如一物流企业主要负责A、B、C三个城市之间的物流运输，表1为该企业2004年的运量统计和2005年预计运输量表，表2为2005年三个城市间各条运输线路间单位运输平均收益，表3为2005年各城市间单位平均运输收益。现通过不同预测方法对其进行各城市间运

5、量预测:预测结果为表5，重力模型预测结果为表6。具体计算过程略。表7为2005年各城市之间的实际运输量，将以上预测结果与其对比，发现各种预测方法均没有很好的达到实际值。现在我们用加权组合算法对其进行预测：根据以往预测的经验，平均增长系数法、弗拉塔法(Frator)和重力模型的权重为:2∶3∶5。表8为预测结果：误差检验:令则:则:δ平均=25.35311/9=2.817δFrator=33.84578/9=3.761δ重力=83.46106/9=9.273δ组合=4.6493/9=0.517由误差分

6、析可以看出，组合模型最好的反应了实际值，它结合了几种常用模型的优点，将各种模型的误差进行了相互抵消，大大的提高了预测精度，因此，组合模型运量预测在物流企业网络流量预测中十分有效，应该推广。五、结论流量预测始终是企业物流运输网络决策过程中得决定性的因素，由于目前各种预测方法各有优缺点，只有将各种预测方法进行组合，才可以在实际运用中取得理想的预测结果。由于组合模型的这种优良特性，在其他实际问题的预测中也可以采用，这样可以有效的避免因为只采用一种模型而带来的误差。