近年來隨著區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)分工協(xié)作趨勢不斷增強(qiáng),現(xiàn)代物流業(yè)逐漸發(fā)展成為中國國民經(jīng)濟(jì)體系中重要的基礎(chǔ)性服務(wù)產(chǎn)業(yè)。其中在中觀物流領(lǐng)域,城市物流扮演著重要的角色,它服務(wù)于城市需求,促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。同時(shí),城市經(jīng)濟(jì)的形成又是城市物流存在的條件,城市運(yùn)輸能力不足,交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施落后等嚴(yán)重影響了城市物流效率,只有運(yùn)輸能力與城市物流需求匹配時(shí),才能真正體現(xiàn)出它的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值,所以提前預(yù)測物流需求能夠減少運(yùn)力浪費(fèi),有針對性地改善基礎(chǔ)設(shè)施,進(jìn)而提高物流效率。物流需求往往又與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)相關(guān)。因此,本文從宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)出發(fā),結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)分析與物流需求相關(guān)的因素,通過灰色關(guān)聯(lián)分析得到用于預(yù)測城市物流需求的指標(biāo)集,然后分析Arima時(shí)間序列模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和特點(diǎn),將兩者加以結(jié)合形成Arima-BP組合預(yù)測模型,并以天津市為例進(jìn)行模型驗(yàn)證并對天津市物流需求趨勢進(jìn)行預(yù)測,依據(jù)預(yù)測結(jié)果并結(jié)合物流及配套產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀提出城市物流發(fā)展的對策與建議。詳細(xì)內(nèi)容如下:首先,以城市物流需求為研究對象,提出了本文所要研究的問題,闡述了研究的重要性,并指出了現(xiàn)有研究的不足,從而引出本文的研究內(nèi)容,并繪制技術(shù)路線圖;基... 

【文章來源】：天津理工大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

物流系統(tǒng)供需平衡圖

第四章 城市物流需求預(yù)測模型構(gòu)建據(jù)。每輸入一個(gè)樣本，樣本輸入數(shù)據(jù)沿著網(wǎng)絡(luò)正向進(jìn)行傳遞，并最終得到一個(gè)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)根據(jù)實(shí)際輸出值和期望輸出值的誤差計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的總誤差，并根據(jù)這個(gè)數(shù)值和路徑上的權(quán)值和閾值。權(quán)值和閾值的調(diào)整過程通常使用最速下降法，沿著神層反向進(jìn)行調(diào)整的。這個(gè)過程要確保所有的訓(xùn)練樣本都已完成訓(xùn)練。3.判斷 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否訓(xùn)練完成而在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，如果計(jì)算得到的誤差值滿足初始化設(shè)定的誤差精度要求訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到初始化設(shè)定的最大訓(xùn)練次數(shù)，則終止訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建完成。4.BP 網(wǎng)絡(luò)仿真預(yù)測由于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程會(huì)存在較大的隨機(jī)性，因此本文在誤差為 0.00065點(diǎn)個(gè)數(shù)為 8 個(gè)的情況下進(jìn)行了 50 次訓(xùn)練，并從中選取了誤差最小的一次，此個(gè)數(shù)為 8 個(gè)。把 2015-2016 年物流需求預(yù)測指標(biāo)的值輸入此網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真訓(xùn)練015 年、2016 年的結(jié)果分別為 49694 和 49926，與實(shí)際結(jié)果的誤差值分別為-34，誤差率絕對值分別為 6.55%，3.21%，平均誤差為 4.88%。

圖 4-4 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測圖Figure 4-4 BP neural network prediction map片來源：Matlab 繪制.4.2 基于 Arima 時(shí)間序列的物流需求預(yù)測模型本例中使用 SPSS 軟件進(jìn)行自相關(guān)分析和預(yù)測模型構(gòu)建。由于本研究中使用的數(shù)為年度數(shù)據(jù)，不需要考慮季節(jié)性的影響，因此在本例中所要使用的 Arima 模型只需，d，p 三個(gè)參數(shù)。時(shí)間序列預(yù)測模塊的自相關(guān)分析是指通過對比分析自相關(guān)系數(shù)和關(guān)系數(shù)來確定時(shí)間序列的特性，并可以從相關(guān)圖中直觀判斷。在本例中，時(shí)間變量期趨勢時(shí)間序列，因而可以通過一階差分將該序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列，同時(shí)將參數(shù) d為 1；然后再做出自相關(guān)函數(shù)圖和偏自相關(guān)函數(shù)圖來判斷其他兩個(gè)參數(shù) p 和 q。根相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)圖發(fā)現(xiàn)，自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)分別為 1 步和 2 步截尾，過白噪聲檢驗(yàn)，因而可分別設(shè)置 p 為 1，q 為 2，最終三個(gè)參數(shù)分別確為 d=l，p=1 =2。在完成上一步，確定所有參數(shù)后創(chuàng)建新的模型，在方法選項(xiàng)中選擇 Arima 方法后將 p，d，q 的值輸入模型，對參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)并計(jì)算預(yù)測值。模型擬合結(jié)果及預(yù)測

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3467925