辽宁省第三方物流需求预测

李化

摘 要：第三方物流需求直接关系到物流园区的布局、规模、物流场站建设、设施选取等规划活动，同时第三方物流需求预测也是辽宁发展第三方物流对策建议研究的基础。利用神经网络技术，对未来年辽宁省第三方物流需求进行预测，为对策建议研究提供基础数据。

关键词：第三方物流；神经网络；需求预测

中图分类号：F2

文献标识码：A

文章编号：16723198（2014）12001402

第三方物流产业已经成为影响我国经济发展的重要因素，物流效率的提高直接关系到经济效益的增长速度，做好第三方物流需求预测不仅是企业的需要，而且是政府工作的重要内容，第三方物流需求直接关系到物流园区的布局、规模、物流场站建设、设施选取等规划活动，同时第三方物流需求预测也是辽宁发展第三方物流对策建议研究的基础。本文利用神经网络技术，对未来年辽宁省第三方物流需求进行预测，为对策建议研究提供基础数据。

1 神经网络方法原理

神经元是神经网络的基本单元，最简单的神经网络，其基本结构如图1所示。

神经网络有多种类型，BP神经网络是应用最广泛的误差反向传播网络。它是由于误差反向算法（error Back Propagation）而得名。它通过检验输出结果与实际值之间的误差大小，然后与目标误差作对比，如果没达到目标误差范围，则利用某种学习规则反向调节输入权值和阈值重新计算，直到输出值与实际值的误差达到要求范围内为止。具体步骤为：（1）处理数据，（2）整理数据，（3）建立网络，（4）训练网络，（5）预测未来数据。

2 数据调查及预测

根据调查，辽宁省铁路、公路、水运等三种运输方式历年第三方物流量见表1所示。

3 结果分析

通过神经网络训练结果来看，神经网络历年训练值与实际值基本一致，说明神经网络方法对于拟合与预测都具有很好的效果，由辽宁省发展趋势预测结果可以看出，全省第三方物流量在未来几年内随着国民经济的发展和人民生活水平的提高将稳定增长，呈现出良好的发展态势。通过分析，2020年辽宁省第三方物流量将达到107264万吨，因此政府相关部门应及时作出相关对策建议以满足适应物流运输业发展。

参考文献

[1]Goldsby T J，Closs D J. Using activitybased costing to reengineering the reverse logistics channel[J]. IJDLM，2000，3（1）：500514

[2]Claes Fornell，Michael D Johnsom，Eugene W，etal. The American customer satisfaction index：nature，purpose，and findings[J]. Journal of Marketing，1994，（60）：78.

[3]辽宁省交通厅.辽宁省物流调查报告[R].沈阳：辽宁省交通厅，2009，（1）.

[4]贾洪飞等.电子收费系统（ETC）社会效益分析[J].系统工程理论与实践，2004，（7）：121127.

[5]甘红云.现代物流企业绩效评价研究[D].武汉：武汉理工大学，2002，（5）.

[6]丁立言，张铎.物流企业管理[M].北京：清华大学出版社，2000，（4）.

[7]杨印生.经济系统定量分析方法[M].吉林：吉林科学技术出版社，2001：60108.

摘 要：第三方物流需求直接关系到物流园区的布局、规模、物流场站建设、设施选取等规划活动，同时第三方物流需求预测也是辽宁发展第三方物流对策建议研究的基础。利用神经网络技术，对未来年辽宁省第三方物流需求进行预测，为对策建议研究提供基础数据。

关键词：第三方物流；神经网络；需求预测

中图分类号：F2

文献标识码：A

文章编号：16723198（2014）12001402

第三方物流产业已经成为影响我国经济发展的重要因素，物流效率的提高直接关系到经济效益的增长速度，做好第三方物流需求预测不仅是企业的需要，而且是政府工作的重要内容，第三方物流需求直接关系到物流园区的布局、规模、物流场站建设、设施选取等规划活动，同时第三方物流需求预测也是辽宁发展第三方物流对策建议研究的基础。本文利用神经网络技术，对未来年辽宁省第三方物流需求进行预测，为对策建议研究提供基础数据。

1 神经网络方法原理

神经元是神经网络的基本单元，最简单的神经网络，其基本结构如图1所示。

神经网络有多种类型，BP神经网络是应用最广泛的误差反向传播网络。它是由于误差反向算法（error Back Propagation）而得名。它通过检验输出结果与实际值之间的误差大小，然后与目标误差作对比，如果没达到目标误差范围，则利用某种学习规则反向调节输入权值和阈值重新计算，直到输出值与实际值的误差达到要求范围内为止。具体步骤为：（1）处理数据，（2）整理数据，（3）建立网络，（4）训练网络，（5）预测未来数据。

2 数据调查及预测

根据调查，辽宁省铁路、公路、水运等三种运输方式历年第三方物流量见表1所示。

3 结果分析

通过神经网络训练结果来看，神经网络历年训练值与实际值基本一致，说明神经网络方法对于拟合与预测都具有很好的效果，由辽宁省发展趋势预测结果可以看出，全省第三方物流量在未来几年内随着国民经济的发展和人民生活水平的提高将稳定增长，呈现出良好的发展态势。通过分析，2020年辽宁省第三方物流量将达到107264万吨，因此政府相关部门应及时作出相关对策建议以满足适应物流运输业发展。

参考文献

[1]Goldsby T J，Closs D J. Using activitybased costing to reengineering the reverse logistics channel[J]. IJDLM，2000，3（1）：500514

[2]Claes Fornell，Michael D Johnsom，Eugene W，etal. The American customer satisfaction index：nature，purpose，and findings[J]. Journal of Marketing，1994，（60）：78.

[3]辽宁省交通厅.辽宁省物流调查报告[R].沈阳：辽宁省交通厅，2009，（1）.

[4]贾洪飞等.电子收费系统（ETC）社会效益分析[J].系统工程理论与实践，2004，（7）：121127.

[5]甘红云.现代物流企业绩效评价研究[D].武汉：武汉理工大学，2002，（5）.

[6]丁立言，张铎.物流企业管理[M].北京：清华大学出版社，2000，（4）.

[7]杨印生.经济系统定量分析方法[M].吉林：吉林科学技术出版社，2001：60108.

摘 要：第三方物流需求直接关系到物流园区的布局、规模、物流场站建设、设施选取等规划活动，同时第三方物流需求预测也是辽宁发展第三方物流对策建议研究的基础。利用神经网络技术，对未来年辽宁省第三方物流需求进行预测，为对策建议研究提供基础数据。

关键词：第三方物流；神经网络；需求预测

中图分类号：F2

文献标识码：A

文章编号：16723198（2014）12001402

第三方物流产业已经成为影响我国经济发展的重要因素，物流效率的提高直接关系到经济效益的增长速度，做好第三方物流需求预测不仅是企业的需要，而且是政府工作的重要内容，第三方物流需求直接关系到物流园区的布局、规模、物流场站建设、设施选取等规划活动，同时第三方物流需求预测也是辽宁发展第三方物流对策建议研究的基础。本文利用神经网络技术，对未来年辽宁省第三方物流需求进行预测，为对策建议研究提供基础数据。

1 神经网络方法原理

神经元是神经网络的基本单元，最简单的神经网络，其基本结构如图1所示。

神经网络有多种类型，BP神经网络是应用最广泛的误差反向传播网络。它是由于误差反向算法（error Back Propagation）而得名。它通过检验输出结果与实际值之间的误差大小，然后与目标误差作对比，如果没达到目标误差范围，则利用某种学习规则反向调节输入权值和阈值重新计算，直到输出值与实际值的误差达到要求范围内为止。具体步骤为：（1）处理数据，（2）整理数据，（3）建立网络，（4）训练网络，（5）预测未来数据。

2 数据调查及预测

根据调查，辽宁省铁路、公路、水运等三种运输方式历年第三方物流量见表1所示。

3 结果分析

通过神经网络训练结果来看，神经网络历年训练值与实际值基本一致，说明神经网络方法对于拟合与预测都具有很好的效果，由辽宁省发展趋势预测结果可以看出，全省第三方物流量在未来几年内随着国民经济的发展和人民生活水平的提高将稳定增长，呈现出良好的发展态势。通过分析，2020年辽宁省第三方物流量将达到107264万吨，因此政府相关部门应及时作出相关对策建议以满足适应物流运输业发展。

参考文献

[1]Goldsby T J，Closs D J. Using activitybased costing to reengineering the reverse logistics channel[J]. IJDLM，2000，3（1）：500514

[2]Claes Fornell，Michael D Johnsom，Eugene W，etal. The American customer satisfaction index：nature，purpose，and findings[J]. Journal of Marketing，1994，（60）：78.

[3]辽宁省交通厅.辽宁省物流调查报告[R].沈阳：辽宁省交通厅，2009，（1）.

[4]贾洪飞等.电子收费系统（ETC）社会效益分析[J].系统工程理论与实践，2004，（7）：121127.

[5]甘红云.现代物流企业绩效评价研究[D].武汉：武汉理工大学，2002，（5）.

[6]丁立言，张铎.物流企业管理[M].北京：清华大学出版社，2000，（4）.

[7]杨印生.经济系统定量分析方法[M].吉林：吉林科学技术出版社，2001：60108.