基于優先級的物流量組合預測方法

李亞南 賈龍飛

摘 要：目前物流量組合預測大多是普通定常權重組合預測，預測的精度不高。因此，采用基于優先級的組合預測方法，通過對比基本預測方法的預測精度來賦予相應的優先級和權重，最后用實例數據進行驗證。結果表明，基于優先級的物流量組合預測法有更高的預測精度，可以作為一種物流量預測的有效方法。

關鍵詞：物流量；預測方法；優先級

Abstract：At present， most of the combination forecasting of logistics quantity is the constant weight forecasting， but the accuracy is not high. Therefore， using the combination forecast method based on priority， through comparing the prediction accuracy of each basic prediction methods to give them a appropriate priority and weight， then use a case to test. The results show that the logistics quantity forecasting method based on priority is more accurate， which can be used as an effective method for the logistics quantity prediction.

Key words：Logistics quantity；Forecasting method；Priority

物流量預測是制定物流量發展戰略的重要依據，同時也是實現物流管理的重要手段和重要環節[ 1 ]。

目前，據不完全統計，全國范圍內大約有62%的物流園區處于閑置狀態。因此，如何依據現有的經濟狀況預測物流服務需求，使物流業未來的發展和基礎設施的建設符合城市經濟發展的需求，是當前迫在眉睫的問題。

目前，對物流量預測的研究主要集中在定量預測和由定量預測產生的組合方法上。但是，無論是單一的定量預測方法，還是普通的定常權重預測方法的預測精度都普遍不高。

1 定量預測方法

1.1 基本定量預測方法

常見的定量預測方法主要有：線性回歸、移動平均法、指數平滑法等。

1.1.1線性回歸

回歸分析法是運用相關數理統計的知識，對大量已經獲取的統計數據進行數理分析的基礎上，確定自變量與因變的相關關系，建立一個回歸方程，并以此進行外推，用于預測因變量未來的變化[ 2 ]。

回歸分析步驟包括：a.根據自變量與因變量數據，初步設定回歸方程；b.求出合理的回歸系數，確定性關系數；c.在符合相關性要求后，根據已得的回歸方程進行與具體條件相結合進行預測。

1.1.2移動平均法

移動平均法是一種簡單平滑預測技術，它的基本思想是：根據時間序列資料、逐項推移，依次計算包含一定年份的數據平均值，來反映長期的發展趨勢。

當時間序列的數值隨時間的變化比較大時，數據的發展趨勢就不太容易顯示出來。使用移動平均法可以消除這些因素的影響，顯示出事件的發展方向與趨勢，然后依趨勢線分析預測序列的長期趨勢[ 3 ]。

簡單移動平均的各元素的權重都相等，加權移動平均則給每個變量值以不同的權重。

1.1.3指數平滑法

指數平滑法是在移動平均法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法，它通過計算指數平滑值，配合一定的時間序列預測模型對現象的未來進行預測[ 4 ]。

其特點在于給過去的觀測值不一樣的權重，即較近期觀測值的權數比較遠期觀測值的權數要大。

指數平滑法是生產預測中常用的一種方法，也用于中短期經濟發展趨勢預測。根據平滑次數不同，指數平滑法分為一次指數平滑法、二次指數平滑法和三次指數平滑法等。

1.2 基于優先級的定量組合預測方法

定常權重預測模型是權重為固定值的組合預測模型，即組成該預測模型的各個預測方法占預測結果的權重是確定的、不隨時間變化的。

假設某一個預測問題在時刻i的實際觀察值為yi（i=1，2，3，…，n），而針對該問題有m種預測方法，每一種預測方法對應的預測值為fij（j=1，2，3，…，m）。假設采用的j種預測方法的加權系數為wj，預測值為i，這一預測方法可以表示為：

由于幾種基本預測方法的預測原理不同，預測出的各項指標數值也有所不同。為了減小預測誤差，保證較高程度的預測準確性，必須要對組合預測方法的權重做出合適的處理。

采用組合預測方法進行預測時，幾種基本預測方法的預測精度各不相同，只單純的對幾種基本預測方法的預測結果分配一個平均的、或者主觀賦予的權重，會使得預測結果不夠理想。

因此，基于基本預測方法的不同預測精度，對于預測精度相對較高的預測方法給予一定的優先級，根據其相應的優先級來確定預測權重。

優先級的確定依據可以由絕對誤差、相對誤差、標準差等參數來判定。本文采用預測方法的標準誤差σ來確定優先級。

根據預測方法標準誤差的取值來確定優先級，標準誤差越小優先級越高，相應地會賦予較高的權重。

假設有m種預測方法，每種預測方法對應的標準誤差為σ1，σ2，…，σm，將其按照從大到小的順序進行排列后對應的數值表示為o1，o2，…om，方法j對應的優先級序號為kj。每種預測方法對應的權重wj的計算方法如下所示：

本文中主要采用二次移動平均法、二次指數平滑法、回歸分析法、基于優先級的定常權重預測法來進行預測。

為了檢驗以下預測方法的準確性，文章中采用2005年到2014年的貨運量數據作為原始數據，用預測結果來與實際數據作對比，以此來驗證預測方法的準確性。

2.1.1移動平均法

根據表3-1中貨運量變化趨勢，采用二次移動平均法進行預測，同時取預測期數為3。

2.1.2指數平滑法

根據表3-1可以看出貨運量數據整體上是單調遞增的，而且貨運量數據的變動趨勢比較明顯，因此采用二次指數平滑法來做預測，a取0.4。同時，由于數據較少，初始值取2005-2007年的平均值。

2.1.3回歸分析法

在spss軟件[ 5 ]中輸入貨運量數據，進行回歸分析。將年份作為因變量，貨運量作為自變量，得到相關系數R=0.969，判定系數R2=0.938。因此，貨運量數據可以用回歸分析法來進行預測，預測模型為：y=89.309t-176403.218

2.1.4基于優先級的定常權重預測

根據表3-4中指數平滑法、回歸分析法和移動平均法的預測結果，計算三種方法的標準誤差值。將三種預測方法的標準誤差進行排序，可以得到指數平滑法、回歸分析法和移動平均法的優先級，根據公式（3）可以計算得到相應權重，如下表3-3所示：

采用組合預測法得到該市貨運量的預測值，其預測公式為：y0=0.45y1+0.3y2+0.25y3。其中，y0表示指標的組合預測值，y1表示指標的回歸分析法預測值，y2表示指標的移動平均法預測值，y3表示指數平滑法預測值。

2.1.5普通定常權重預測

根據幾種基本預測方法的預測結果，采用算數平均法確定權重，用來與基于優先級的組合預測方法進行對比。以上五種預測方法的預測結果如表3-4所示：

2.2預測結果對比分析

根據表3-4所示的預測結果，計算基于優先級的組合預測法與基于算數平均法的定常權重預測法的標準誤差。

基于優先級的組合預測法的標準誤差為64.59，而基于算數平均法的定常權重預測法的標準誤差則為67.15。因此，可以看出：

1）在這一案例中，采用基于優先級判定權重系數的組合預測方法的標準誤差都比單一的一元線性回歸法、二次指數平滑法、二次移動平均法要小，由此可以看出基于優先級判定權重系數的組合預測方法的預測精度要比單一的定量預測方法高。

2）基于優先級的組合預測方法相對于采用算數平均法確定權重的預測方法具有明顯的優越性，預測精度更高。

3 結語

回歸分析法、指數平滑法、移動平均法都是物流量預測中常用的定量預測方法，各有其不同的優缺點以及適用條件。

基于優先級判定權重系數的組合預測方法，相比較的單一的定量預測方法，可以在一定程度程度上減少預測誤差，提高預測精度，對物流量預測據有一定的實際意義和價值。

同時，基于優先級判定權重系數的組合預測方法在對權重的處理上，摒除了人的主觀因素，預測結果相對比較客觀。

參考文獻：

[1]譚貴軍，史峰，羅端高.一種物流量的變權組合預測方法及應用[J].系統工程理論與方法，2009，9（2）：105-109.

[2] 汪宇瀚.預測物流需求的一元線性回歸分析法[J].商場現代化，2006（34）：129.

[3] 李琦.物流需求預測中移動平均法應用分析[J].中國商貿，2011（2）：139-140.

[4] Bunn D.Forecasting with more than one model[J].Journal of Forecasting，1989，8（3）：161-166.

[5]王蘇斌，鄭海濤，邵謙謙.SPSS統計分析[M].北京：機械工業出版社，2003.

作者簡介：

李亞南（1989-），女，漢族，河南鄧州人，研究方向：物流信息技術。