基于非线性增长模型的物流需求量预测.pdf

2o11年第20期 si。。。锄dTe盏 。mtR。mh 2ollN。．20 doi：10。3969／j．issn．1000—7695．2011．20．049 基于非线性增长模型的物流需求量预测 崔兴凯，路秀英 (河北农业大学教务处，河北保定 071001) 摘要：针对GM (1，1)模型的不足，引入非线性增长模型——Richards模型预测物流需求量，通过分析指 出 Richards模型不仅具有S形态特征 ，也具有非线性增长形态，根据模型性质，给出了Richards模型具体建模方法 以及参数求解办法，基于不同实例应用结果显示，Richards模型预测精度明显高于GM (】，1)模型，更能准确 的描述物流需求量的非线性增长趋势。 关键词：物流需求量；非线性增长；预测；Richards模型 中图分类号：F252 文献标识码 ：A 文章编号 ：1000—7695 (2011)20—0206—03 TheLogisticsDemandForecastingApproachBasedonNon——linearGrowthM odel CUIXingkai，LU Xiuying (OfficeofAcademicAffairs，HebeiAgricultura]University，Baoding071001，China) Abstract：Aiming1othedisadvantagesofGM (1，1)model，onekindofnon—lineargrowthmodel，Riehards’model，is proposedtothelogisticsdemandforecasting．Throughtheanalysis，Richards’modelhastheadvantagesofSmorphology andnon—lineargrowth．Aeeordingtotheseadvantages，themodelingandparameterestimationapproachareproposedin thispaper．TheexperimentalresultssuggestthatRiehards’modelisbetterthantheGM (1，1)mode1． Keywords：logisticsdemand；non—lineargrowth；forecasting；Richardsmodel 物流需求预测，就是利用市场信息和历史资料， 模。文章最后通过不同实例数据及验证 Richards模 对未来物流需求情况进行科学的分析、估算和推断。 型的适应性和有效性。 准确的物流需求预测，不仅可以为政府制定物流产 1 非线性增长模型——Richards模型 业发展规划提供必要的决策信息，对促进经济发展 也有着至关重要的意义。近年来，许多专家和学者 1．1 模型的建立及其性质 都对物流需求预测进行 了相关研究，建立了不同的 Richards模型是生物学家 Richards(1959)提出 物流需求定量预测模型，主要包括有 GM(1，1)模 的描述生物生长过程的数学模型，也就是通常我们 型 j、灰色一马尔可夫链模型 、组合预测模型_4l 认为的生长曲线模型，曲线为 s型。Richards模型 以及灰色神经网络模型 。物流需求量灰色预测中 的一般方程式为 应用较多的是 GM(1，1)模型，该模型适用于指数型 X㈩ (t)：A(1一Be ) ‘卜’ (1) 增长数据建模 ，预测时可以得到较为准确的结果。但 通常我们都知道 Richards模型曲线呈S型，而 是，物流需求量并不完全是指数型增长，而是具有不 实际上该