基于BP神经网络的海西地区的物流需求预测外文翻译资料

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基于BP神经网络的海西地区的物流需求预测

Baoguo CHEN¹, Linfeng FU²

¹中国福州大学人文社会科学学院 350108，福州, ST 13205905556; PH (0591) 22866579; FAX (0591)22866577; email: cbg1567@163.com

²中国江苏连云港职业技术学院 222000,连云港, ST13056095430;PH(0518)858188

60;FAX(0518)85818860;email: lyghlf@163.com

摘要

本文的目的在于探索区域经济和区域物流的内在联系，为海西物流规划提供必要的决策测数据和依据，在分析和比较各种预测方法的基础上，构建海西地区的物流需求预测模型并对其物流需求进行预测。本文提出的神经网络模型的方法，为区域物流需求的预测提供了一种新的思路和方法。

第1章 绪论

海西物流需求预测是区域物流系统规划和物流资源合理配置过程的重要组成部分。此外，它为海西物流发展和物流基础设施的政策提供了必要的决策依据。现有的区域物流需求预测方法为移动平均法、指数平滑法、时间序列分解法和回归模型法。这些传统的方法必须建立一个明确的能够连接到预测目标的功能。然而，区域物流系统是一个开放而复杂的系统，其中有几个因素使得区域物流需求的变化呈现非线性和随机性特征，因此很难建立一个明确的能够连接到预测目标的功能。人工神经网络既是一种模拟人脑的思维结构，又是具有自学习、自组织、自适应能力和强容错功能的定量预测方法。它能有效地解决非线性预测问题。因此，本文应用神经网络来处理物流需求的预测问题。

第2章 影响物流需求规模和计量分析的因素

2.1 影响物流需求规模的因素

区域物流系统是一个开放、复杂的系统，因此很多因素会影响物流需求。然而，物流需求是经济发展的产物，并且与区域经济水平有着密切的内在联系。因此，本文主要分析了经济因素对物流需求规模的影响。根据海西经济和社会发展的现状，影响其物流需求规模的主要因素如下：

1. 居民总数。消费水平的提高和人口总量的变化直接影响着消费能力。居民的多样化和个性化需求使物流成为人们生活的一个重要的组成部分。
2. 影响物流需求规模的产业结构。持续快速的经济发展导致现有的物流服务无法满足当前的需求，从而产生新的物流需求，在这种需求下，各种产业结构对物流需求规模的影响更为显著。研究表明，随着产业结构从第一产业向第三产业的调整，物流需求从低附加值产品的物流需求到专业服务和综合服务的需求有所不同。因此，社会对运输和仓储的需求在不断增加，同时在包装和流通加工等增值服务方面，需求也在不断增加。
3. 区域消费品零售总额影响物流需求。区域消费品零售总额的增加，将促进商业连锁商店、超市和超级市场的繁荣，以及需求驱动的物流和配送服务的增长。
4. 区域进出口总额。在沿海地区或以出口经济为主的地区，外贸物流在整个区域物流的占比很大。

高新技术企业知识共享体系是知识分工与各级协调的结合，其变化过程反映了其内部制度因素和外部环境的综合作用。

2.2 物流需求规模的计量分析

根据国内外的研究，物流需求规模的具体指标主要包括:材料型指标和价值型指标。物料类型指标的表现为具体的业务量，如货运量、库存量和分配量。价值类型的指标则在物流成本、物流收入和供应链等价值增值的物流服务中得以体现。但是，由于区域物流是为了满足居住在区域内的居民的需要和经济活动，因此很难有效地衡量其价值。此外，统计指标缺乏相关数据。因此，本文应用材料型指标进行计量。在分析和比较各种物流指标的特点时，选择货运量来反映物流需求的规模。货运量只是物流需求的一部分，但它存在于物流活动的整个过程中，在物流过程中作为替代物流的中心环节，因此可以更好地反映区域物流需求的规模。

第3章 区域物流需求预测模型

3.1 自变量的选择

本文在上述物流指标分析的基础上，选取“货运量”(10000吨)作为预测海西物流需求的物流需求规模指标。所选择的经济指标预测物流需求的规模如下:居民总人口x₁（10000人）,第一产业的产值x₂（1亿元）,第二产业的产值x₃（1亿元）,第三产业的产值x₄(1亿元),地区消费品零售总额x₅（1亿元）,区域进出口总量x₆（10000美元）,货运量y（10000吨）。具体假设和统计数据如表3.1和表4.1所示。

表3.1 海西物流需求规模预测指标体系表

3.2 神经网络结构的预测模型

BP神经网络是最广泛使用的前馈神经网络，其结构由输入层、隐藏层和输出层组成(图3.1)，隐藏层可能有很多层。上下两层相互连接，而每一层在神经元之间没有连接。学习过程包括正向信号传播和误差反向传播两个过程。因此，本文采用三层BP神经网络作为海西物流需求规模的预测模型。

图3.1 神经网络

3.3 物流需求预测

y_i被认为是第i年的物流需求货运量。X_i=（x_i1,x_i2,hellip;,x_in）代表了第i年影响区域物流需求的经济因素。x_in代表影响第i年影响经济的不同的因素。影响区域物流需求的经济因素将不会在短期内显著变化,所以在第i-1年经济因素的变量可以用来预测第i年的物流需求。假设X_i=（x_i1，x_i2，hellip;，x_in）作为输入变量和y作为相应的输出变量形成n个样本（x_m-1,y_m）, 用于训练神经网络，以掌握内部影响和关系。最后，通过将区域物流需求的经济因素投入到经过培训的网络中来预测第i年的物流需求。

4预测实例研究

4.1数据源和预处理

本文选取的数据来源于福建省统计年鉴(2009)(表2)。根据样本数据选取的原则，(1)选取2002 - 2007年的数据作为网络训练样本。(2)测试样本:2008年的数据。

表4.1 海西物流规模的原始数据

不同的数据维度需要规范化。将数据归一化为区间[0,1]（表4.2）之间的数据，归一化公式为:

表4.2 海西物流需求规模预测的数据处理

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