【正文】 路貨運(yùn)量量走勢(shì)呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，總的趨勢(shì)是增長(zhǎng)的，整個(gè)運(yùn)量情況呈現(xiàn)彎曲變化過(guò)程。對(duì)于這樣的圖形，數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布帶有曲率，用直線擬合不大合適。三次指數(shù)平滑法配合的是一條曲線，且具有時(shí)變適應(yīng)性，在大樣本條件下具有漸近最優(yōu)性的特點(diǎn)。因此，采用三次指數(shù)平滑法來(lái)進(jìn)行外推預(yù)測(cè)是比較合適的。取2001年2007年的上海市公路貨運(yùn)量作為模型的數(shù)據(jù)序列，取20082010年的數(shù)據(jù)用來(lái)驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)精度。然后將2008年2010年的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較進(jìn)行誤差分析，取其中使誤差最小的α值作為平滑系數(shù)，得到本次預(yù)測(cè)平滑系數(shù)口為0．91。指數(shù)平滑法是一個(gè)迭代計(jì)算過(guò)程，用指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算時(shí)，首先必須確定初始s0（1），s0（2），s0（3）在時(shí)間序列較長(zhǎng)、取值較大時(shí)，初始值的大小對(duì)預(yù)測(cè)的影響也很小，根據(jù)一般經(jīng)驗(yàn)，可以取s0（1）= s0（2）= s0（3）=（y1+y2+y3）∕3。即s0（1）= s0（2）= s0（3）=（28869+29759+30678）∕3=29769記2001年為第0年，2002年為第1年，?，以次類(lèi)推。表3 公路貨運(yùn)量指數(shù)平滑表S9（1）S9（2）S9（3）4034640130a9b9c94266綜上分析，得到上海市公路貨運(yùn)量三次指數(shù)預(yù)測(cè)模型為：Yt+T=+4266T+所以有y2012=。5．3基于指數(shù)平滑法的水路貨運(yùn)量預(yù)測(cè)對(duì)上海市水路貨運(yùn)量歷史資料進(jìn)行收集整理、合理分析，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上選擇合適的預(yù)測(cè)方法和數(shù)學(xué)模型。通過(guò)查閱有關(guān)資料，得到上海市水路2001年至2010年的貨運(yùn)量，用所得數(shù)據(jù)畫(huà)出散點(diǎn)圖。圖3 上海市水路貨運(yùn)總量由圖可以看出上海市水路貨運(yùn)量量走勢(shì)呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，總的趨勢(shì)是增長(zhǎng)的，整個(gè)運(yùn)量情況呈現(xiàn)彎曲變化過(guò)程。對(duì)于這樣的圖形，數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布帶有曲率，用直線擬合不大合適。三次指數(shù)平滑法配合的是一條曲線，且具有時(shí)變適應(yīng)性，在大樣本條件下具有漸近最優(yōu)性的特點(diǎn)。因此，采用三次指數(shù)平滑法來(lái)進(jìn)行外推預(yù)測(cè)是比較合適的。取2001年2007年的上海市水路貨運(yùn)量作為模型的數(shù)據(jù)序列，取20082010年的數(shù)據(jù)用來(lái)驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)精度。然后將2008年2010年的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較進(jìn)行誤差分析，取其中使誤差最小的α值作為平滑系數(shù)，得到本次預(yù)測(cè)平滑系數(shù)口為0．91。指數(shù)平滑法是一個(gè)迭代計(jì)算過(guò)程，用指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算時(shí)，首先必須確定初始s0（1），s0（2），s0（3）在時(shí)間序列較長(zhǎng)、取值較大時(shí)，初始值的大小對(duì)預(yù)測(cè)的影響也很小，根據(jù)一般經(jīng)驗(yàn)，可以取s0（1）= s0（2）= s0（3）=（y1+y2+y3）∕3。即s0（1）= s0（2）= s0（3）=（19496+23174+26621）∕3=23097記2001年為第0年，2002年為第1年，?，以次類(lèi)推。表4 水路貨運(yùn)量指數(shù)平滑表S9（1）S9（2）S9（3）3877238809a9b9c9綜上分析，得到上海市公路貨運(yùn)量三次指數(shù)預(yù)測(cè)模型為：Yt+T=++所以有y2012=。5．4基于指數(shù)平滑法的航空貨運(yùn)量預(yù)測(cè)對(duì)上海市航空貨運(yùn)量歷史資料進(jìn)行收集整理、合理分析，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上選擇合適的預(yù)測(cè)方法和數(shù)學(xué)模型。通過(guò)查閱有關(guān)資料，得到上海市航空運(yùn)輸2001年至2010年的貨運(yùn)量，用所得數(shù)據(jù)畫(huà)出散點(diǎn)圖。圖4 上海市航空貨運(yùn)總量由圖可以看出上海市航空貨運(yùn)量量走勢(shì)呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，總的趨勢(shì)是增長(zhǎng)的，整個(gè)運(yùn)量情況呈現(xiàn)彎曲變化過(guò)程。對(duì)于這樣的圖形，數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布帶有曲率，用直線擬合不大合適。三次指數(shù)平滑法配合的是一條曲線，且具有時(shí)變適應(yīng)性，在大樣本條件下具有漸近最優(yōu)性的特點(diǎn)。因此，采用三次指數(shù)平滑法來(lái)進(jìn)行外推預(yù)測(cè)是比較合適的。取2001年2007年的上海市航空貨運(yùn)量作為模型的數(shù)據(jù)序列，取20082010年的數(shù)據(jù)用來(lái)驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)精度。然后將2008年2010年的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較進(jìn)行誤差分析，取其中使誤差最小的α值作為平滑系數(shù)，得到本次預(yù)測(cè)平滑系數(shù)口為0．91。指數(shù)平滑法是一個(gè)迭代計(jì)算過(guò)程，用指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算時(shí)，首先必須確定初始s0（1），s0（2），s0（3）在時(shí)間序列較長(zhǎng)、取值較大時(shí)，初始值的大小對(duì)預(yù)測(cè)的影響也很小，根據(jù)一般經(jīng)驗(yàn)，可以取s0（1）= s0（2）= s0（3）=（y1+y2+y3）∕3。即s0（1）= s0（2）= s0（3）=（100+132+162）∕3=131記2001年為第0年，2002年為第1年，?，以次類(lèi)推。表5 航空貨運(yùn)量指數(shù)平滑表S9（1）S9（2）S9（3）365352a9b9c9綜上分析，得到上海市公路貨運(yùn)量三次指數(shù)預(yù)測(cè)模型為：Yt+T=++所以有y2012=。第六章 結(jié)論物流需求預(yù)測(cè)研究是物流學(xué)科研究的一個(gè)重要課題。建立科學(xué)的可操作的物流需求預(yù)測(cè)模型具有非常重要的意義。物流需求預(yù)測(cè)是理論界與實(shí)業(yè)界研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。物流需求預(yù)測(cè)研究也是物流學(xué)科研究的一個(gè)重要課題。貨運(yùn)量又是確定交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模等的主要依據(jù)，貨運(yùn)量預(yù)測(cè)結(jié)果的合理性與可靠性直接影響重慶市交通基礎(chǔ)設(shè)施、工程項(xiàng)目的投資與效益、政府的宏觀決策等，對(duì)指定未來(lái)發(fā)展戰(zhàn)略、合理利用資源等都有著非常重要的意義。本文運(yùn)用三次指數(shù)平滑方法對(duì)上海市公路、水路、鐵路、航空等的貨運(yùn)量做出了定量預(yù)測(cè)的模型，有以下作用。，特別是區(qū)域物流需求預(yù)測(cè)理論，可以作為學(xué)提供理論借鑒。，有利于合理規(guī)劃、建設(shè)物流基礎(chǔ)設(shè)施，改進(jìn)物流供給系統(tǒng)。 ，以保證物流服務(wù)的供給與需求之間的相對(duì)平衡，使社會(huì)物流活動(dòng)保持較高的效率與效益等。在實(shí)際操作中也遇到一些問(wèn)題，如在運(yùn)用三次值數(shù)平滑模型過(guò)程中權(quán)數(shù)的確定具有很強(qiáng)的主觀性，當(dāng)數(shù)據(jù)特征發(fā)生變化時(shí)，指數(shù)平滑不能自動(dòng)調(diào)整權(quán)數(shù)，以適應(yīng)新數(shù)據(jù)的要求；同時(shí)，當(dāng)預(yù)測(cè)對(duì)象保持長(zhǎng)時(shí)間的穩(wěn)定后，出現(xiàn)突然上升或下降的趨勢(shì)時(shí)，指數(shù)平滑就難以適應(yīng)。論文的主要研究?jī)?nèi)容涉及到：①物流需求預(yù)測(cè)的概念，原理，類(lèi)型，步驟，影響物流需求的定量性因素。②物流需求預(yù)測(cè)的方法與模型，包括指數(shù)平滑法當(dāng)中的一次指數(shù)平滑法，二次指數(shù)平滑法，三次指數(shù)平滑法。③上海市物流需求量化指標(biāo)的選取，上海市物流需求影響因素分析，上海市公路，水路，鐵路，航空貨運(yùn)量概況。④應(yīng)用三次指數(shù)平滑法，對(duì)上海市2012年，2015年的公路，水路，鐵路，航空貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。論文主要方法：運(yùn)用指數(shù)平滑法進(jìn)行物流需求預(yù)測(cè)分析，并且進(jìn)一步選擇其中比較適合具體情況的三次指數(shù)平滑法來(lái)進(jìn)行對(duì)2012年的公路，水路，鐵路，航空貨運(yùn)量進(jìn)行恰當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)。參考文獻(xiàn) [1] David J．Bloombcrg，Stephen LeMay，Joe B．Hanna．Logistics．Tsinghua University Press，2004 [2] Simon Haykin，Neural networks．Tsinghua University Press，2006 [3] 曹文琴， 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