灰色预测模型在区域物流需求预测中的应用

区域物流需求属于派生需求,由区域经济发展水平决定,对区域经济的发展具有服务引导作用。灰色预测模型具有对数据要求限制少、中短期预测精准等特点,特别适合区域物流需求的预测。文章介绍了灰色预测模型以及在区域物流需求中应用,并结合实例进行了应用研究,通过误差检验,灰色预测模型具有较高的预测精度,是一种非常实用的预测方法.     

高职院校仓储技能型人才培养的探索

近年来,物流业的飞速发展带来了对物流人才的迫切需求。仓储作为物流的核心环节之一,其人才的缺失已经成为亟待解决的重要问题。如何紧贴市场和产业需求,培养出适合仓储业需求的高素质技能人才,成为高职院校物流管理等相关专业关注的焦点。文章中将对高职院校培养仓储技能型人才的途径进行一些探讨。     

对接产业集群的物流企业人才需求调查研究

文章从目前辽宁省及东北区域物流行业发展过程中物流人才需求特点入手,在物流人才结构需求现状分析的基础上,以34家典型物流企业及企业物流部门作为调研对象,从企业现有物流人才结构、对不同层次物流人才需求、岗位需求3个方面开展调研。研究结果显示,物流企业对物流规划设计人员、物流信息管理、硬件管理人员的需求显著上升;仓储规划与作业等5方面能力企业最为看重。研究结果对学校更有针对性地与物流产业集群衔接,进行物流专业建设、课程建设具有重要的指导意义。     

鄂尔多斯区域物流需求预测分析

通过对鄂尔多斯地区主要产业类别进行分析,利用灰色预测法对主要产业的货物产量进行了预测。预测结果表明,鄂尔多斯主要产业的货物产量在未来会保持快速增长趋势。因此,鄂尔多斯区域物流除了要实现传统的货物集散、仓储、配送、增值服务等功能,还应该充分挖掘鄂尔多斯优势,发展重点产品的物流园区建设,如煤炭、化肥、粮食等;还需要发展特色产品的加工制造业,如奶类、呢绒等。     

基于灰色预测的企业物流人力资源需求预测研究

物流业是近年来兴起的新行业,其是建设现代社会和经济发展的关键所在。物流需求和预测是当前我国物流发展的重中之重,也是许多企业和行业人士关注的焦点。文章首先提出灰色预测的具体内涵,其次对物流人才需求的现状做了简单分析,包括高等物流人才、中等物流人才、初等物流人才和普通操作员,最后以灰色预测为基础来研究企业物流对人力资源的需求。运用灰色系统模型进行物流需求预测,其模型简单、准确,具有很高的实用价值。     

基于市场细分理论的城市物流需求预测模型与应用——以广州市为例

为了确定城市各类物流基础设施的合理规模、提高物流系统规划的科学性、促进城市物流的精准化管理，提出了城市物流需求规模的预测方法。基于市场细分理论，将城市物流需求精细划分为本地商贸物流需求（城市配送）、本地生产物流需求（生产物流）、对外交易型中转物流需求（区域分拨）和通过型中转物流需求（中转物流）4类，并建立各类细分物流需求与对应社会经济指标的关系模型，预测未来城市物流需求总量。以广州市为例进行应用研究，结果表明，基于市场细分理论的城市物流需求预测方法具有可实施性，并解决了传统交通需求模型对物流需求预测实用性不足的问题。     

基于灰色模型的临沂市物流需求预测

为了在深度和广度上扩展物流产业、规划建设物流园区,根据临沂市物流业发展现状,运用灰色预测模型,充分考虑了GM(1,1)模型自身的特点和适用范围,以临沂市2006-2011年的货运量和社会商品零售总额为依据,预测了2012-2015年的物流需求量,并根据临沂市物流业发展的实际情况和经济发展情况,对GM(1,1)模型的预测结果进行了分析,为制定区域物流发展规划、确定物流基础设施建设规模提供定量依据,对制定宏观经济政策和促进地区经济发展具有重要意义.     

灰色预测模型在国内物流货运量预测中的应用

由于在全国范围内对物流货运量的影响因素众多,数据较为庞大,统计过程较为复杂,所以存在"部分信息确定,部分信息不确定"的情况,可以运用灰色预测模型对国内物流货运量进行预测。文章建立灰色预测模型,分析该灰色预测模型对国内物流货运量预测是否有效,模型运用是否合理,在模型运用合理结果有效的前提下,对未来的国内物流货运量进行了预测。     

对物流仓储成本进行财务管理

论述了如何运用财务管理的各种方法,对物流仓储成本进行科学合理地预测、决策、预算、控制、分析、核算和检查等现代化的管理,使仓储成本在物流成本系统中发挥有利的作用。     

基于ARIMA-RBF模型的区域物流需求预测

区域物流需求预测是区域物流系统规划和设计研究的基础,其结果为区域物流系统规划和设计提供科学的依据。考虑到影响区域物流需求的因素众多且复杂,且单一的预测模型很难做出准确预测,首先通过对影响物流需求的各生产或经济指标进行相关性分析,并构建基于ARIMA-RBF模型的区域物流需求量预测模型,然后以吉林省为例,对吉林省2014-2020年物流需求发展趋势进行了预测。结果表明,该方法具有较高的预测精确度,适用于不规则变化的区域物流需求预测。     

区域物流需求预测研究——以江苏省为例

随着转型升级的不断深化,江苏省未来五年的物流需求增长速度将逐渐放缓,但对物流供给的技术化、专业化和集成化要求将进一步提高。本文运用多元回归分析和灰色预测方法对江苏物流需求量进行预测,并结合Shapley值法进行组合预测。多元回归分析是研究多个变量之间相互关系的一种数理统计方     

ANN分析在广西区域物流需求预测中的应用

由于经济的不确定性、不重复性以及物流统计体系的不健全,造成了相关统计数据不够完备,同时,区域物流网络系统作为经济社会系统的一个子系统,具有数据少和信息不确定等模糊性的特征,使得如何对区域物流网络进行市场需求预测成为一个亟需解决的难题。文中尝试采用可以处理非线性、高度复杂系统的人工神经网络(ANN)方法建立区域物流需求预测模型进行分析,进而确定预测年度物流发展的总体规模。并将该模型应用于广西区域物流需求的实际预测中。     

基于灰色预测的内蒙古物流需求分析

为了在深度和广度上扩展物流产业,规划建设物流园区,本文根据内蒙古物流业发展现状,运用灰色预测模型,预测出内蒙古未来4年的物流需求。为制定区域物流发展规划、确定物流基础设施建设规模提供定量依据,对制定宏观经济政策和促进地区经济发展具有重要意义。     

城市物流需求供给研究

对物流需求进行分析的同时,构建了较为全面的物流需求指标体系,同时利用多种预测方法对各个指标进行了动态预测,最后建立了物流需求供给匹配模型。     

基于灰色预测模型的后疫情武汉市物流需求预测分析

2020年初,武汉市为全力应对严峻的疫情形势采取了“封城”措施,货物中转与武汉人民的快递需求也无法被满足。在疫情得到有效控制后,武汉市的物流需求也随之复苏并产生大幅反弹,武汉仍具有很大的市场发展潜力。文章以2010~2019年武汉市货运量作为样本数据,采用灰色GM1,1模型预测该地区未来5年的物流需求量,同时对预测结果进行分析总结,一定程度上能为政府部门制订物流产业复苏的发展规划和进行物流决策提供参考。     

供应链运作模式下物流网络库存需求水平的数学预测模型构建

从数学建模的角度定量研究了供应链运作模式下物流网络库存需求水平的预测问题,分析了物流网络供应链中批发零售企业、供应商和物流配送中心三者各自的库存需求总量预测计算方法及其相互关系,分别构建了批发零售商和物流配送中心的库存需求数学模型、物流配送中心和供应商的库存需求数学模型,最后以某个连锁经营超市物流配送网络相关数据对预测模型进行了验证和检查,结果表明该预测模型可以精确地计算出供应链环境中物流网络相关主体的库存需求总量,从而能够为相关的库存管理控制决策提供参考。     

密集式仓储系统建设与应用

中国经济的快速发展带动了大量的仓储物流建设需求。同时,随着近年来土地成本和人工成本的上涨,企业对物流仓储系统建设和运营的关注程度明显提高。针对这一现象,高密度、自动化的仓储方式正在成为仓储系统建设的主要趋势。     

SLP方法在环球公司仓储系统布置优化中的应用

本文以环球公司的仓储系统为研究对象,发现各作业区域布置散乱,未考虑原材料和产品的出入库流程,造成搬运路线迂回以及人员无序移动。针对此现状,运用SLP方法对仓储系统中各作业区域间的物流和非物流关系进行相关性分析,得到作业区域位置和面积相关图,最终得到优化的布置方案,提高整体物流运行速率,高效地对外界进行服务。     

基于系统动力学的区域物流供需平衡发展研究

物流供给与需求经常处于不平衡状态,成为制约区域物流发展的痛点所在.本文基于物流供需平衡角度,重点分析影响区域物流发展各因素之间的因果关系,构建相关的系统动力学模型,并以江苏省为例进行系统模拟,从投资效果系数、物流人才效益系数、物流政策、产业结构等角度展开了仿真优化分析,根据模型模拟的结果,提出区域物流发展的结论与建议.     

基于主成分分析的区域物流需求预测指标研究

首先分析了我国物流统计现状,指出我国区域物流统计制度体系仍然存在不足,制约了区域物流需求预测的研究;对比欧美国家预测物流需求时的指标数,说明我国区域物流预测指标中存在的问题;最后,以湖北省区域物流需求预测为例,运用主成分分析法把影响区域物流需求的多个指标综合为两个主成分指标,能为区域物流需求预测指标研究提供一定的参考.