摘 要

近几年来，随着我国经济不断发展、产业结构不断优化、人民消费水平不断提高以及物流技术的不断进步，物流业在我国经济中的地位稳步提升。然而部分区域内物流行业依然存在资源配置不合理、成本居高不下、服务水平相对较低、物流供需不平衡等问题。因此，对区域物流需求进行预测，进而整合区域内物流资源、优化区域物流网络系成为了区域经济与物流管理规划的首要任务。

本论文在研究国内外学者对于区域物流需求预测的研究成果的基础上，例举了部分国内外关于区域物流需求预测的有效技术方法；然后对区域物流需求的各影响因素进行分析，并且从经济总量、产业结构和当地居民的消费水平等几个方面构建了一个适合于本文的预测指标体系；接着，本文介绍了支持向量回归机理论及模型；最后，利用MATLAB软件和已有的工具包（LIBSVM）对湖北省物流需求进行实例研究，展开对湖北省未来物流需求量的科学预测和分析。

关键字：区域物流；需求预测；支持向量回归机

Abstract

In recent years, with the continuous development of China's economy, continuous optimization of industrial structure, continuous improvement of people's consumption level, and continuous advancement of logistics technology, the status of the logistics industry in Chinese economy has steadily increased. However, the logistics industry in some regions still has problems such as unreasonable resource allocation, high cost, relatively low service level, unbalanced logistics supply and demand, and so on. Therefore, forecasting regional logistics demand, and then integrating regional logistics resources and optimizing regional logistics network have become the primary tasks of regional economic and logistics management planning.

Based on the research results of domestic and foreign scholars on regional logistics demand forecasting, this paper exemplifies some of the effective technical methods for regional logistics demand forecasting at home and abroad; then it analyzes the influencing factors of regional logistics demand and analyzes A forecasting system suitable for this article was constructed in several aspects including total volume, industrial structure, and local residents' consumption levels; then, this paper introduced the theory and model of support vector regression; finally, MATLAB software and the existing tool kit (LIBSVM) were used to study the logistics demand of Hubei province, and the scientific prediction and analysis of the future logistics demand of Hubei province were carried out.

Keywords: Regional Logistics; Demand Forecasting; Support Vector Regression

目录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.3研究内容及目标 3

第2章 区域物流需求的影响因素 5

2.1区域物流需求的影响因素 5

2.1.1 经济影响因素 5

2.1.2 非经济影响因素 6

2.2区域物流需求预测方法 7

2.2.1时间序列法 7

2.2.2回归分析法 7

2.2.3弹性系数法 7

2.2.4灰色模型预测法 8

2.2.5人工神经网络分析法 9

第3章 预测指标的建立 11

3.1我国物流统计情况 11

3.2预测指标的选择原则 11

3.3预测指标体系的选择与建立 12

第4章 支持向量机 14

4.1统计学习理论 14

4.2支持向量机 14

4.3支持向量回归机 16

第5章 湖北省区域物流需求预测的实证研究 18

5.1湖北省经济与物流发展概述 18

5.1.1湖北省经济运行状况 18

5.1.2湖北省物流发展状况 19

5.2数据获取与预处理 20

5.3支持向量回归机的参数选择及模型求解 21

第6章 总结 24

6.1研究成果 24

6.2研究展望 24

6.3经济性和环保性分析 25

参考文献 26

致 谢 28

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

近年来随着我国经济的快速发展以及科技技术的逐渐成熟，作为国民经济动脉的物流业，也迈入了一个高速发展的阶段。2010-2016年，全国社会物流总额从125.4万亿元攀升至229.7万亿元，实现10.61%的年均复合增长率，总体社会物流需求呈增长态势。

区域物流是指为全面支撑区域可持续发展总体目标而建立的，以大中型城市为依托，适应区域环境特征，提供区域物流功能，服务于区域经济发展的需要，具有合理空间和服务规模，实现有效组织和管理的物流形式。区域物流是地方经济的基础，其发展对于区域生产力的发展、区域产业布局和产业结构优化有着巨大的促进作用，同时区域物流的发展有利于增强区域经济竞争力，因此区域物流的发展对地方经济的快速稳定发展有着至关重要的作用。随着全球物流业的快速发展，我国区域物流业也经历了一份长足的发展。但是，在这个过程中，虽然国家和地方政府对区域物流的发展做了相应的规划，却难免会出现诸多问题。一方面表现为原有的交通运输基础设施与物流园区的建设之间缺乏协调性和规范性，不能满足当前和未来区域物流多样化的需求。例如，电子商务的发展极大地刺激了物流需求，同时也对物流运输效率及物流服务质量有了更高的要求，传统的物流基础设施以及技术已经无法满足当前的消费市场与物流运行模式。另一方面，地方政府响应国家的号召，投资建设物流产业园区，却没有对该区域的物流需求发展趋势做预测及规划，出现资源浪费以及供需不平衡的现象。据悉，每年我国物流园区、配送中心等物流节点的建设数目都在不断增加，但园区空置率却在不断升高，物流节点效率低，物流成本居高不下，资源浪费的现象也屡见不鲜。为了解决这些问题，科学实施区域物流规划、加快区域物流资源整合、优化区域物流网络是首要任务，而对区域物流需求进行预测分析是其重要环节。

区域物流需求预测是研究学者依据先进科学技术理论对某一区域的社会物流需求进行分析预测的过程。合理地预测方法能够准确地预测区域内未来的物流需求，为相关的物流管理规划提供有力的借鉴。因此，在做区域物流需求分析时，对区域物流需求预测方法和模型进行深入的研究是不可或缺的。

1.1.2研究意义

合理的规划是保证一个行业快速发展的前提。区域物流规划是在正确认识区域经济规模、结构与特点的基础上，根据区域经济与社会发展目标，对一定时期内的区域物流的发展目标、区域物流基础设施建设、区域物流发展战略及对策所进行的系统设计。区域物流规划的主要的功能就是对区域内的物流产业进行统筹规划，克服物流活动中存在的“效益悖反”现象，实现我国各区域之间的资源联动，解决我国资源分布不均衡的差异，同时也为当地企业在物流领域的投资规划提供借鉴。区域物流需求分析与预测是区域物流规划中至关重要的一环。区域物流需求预测的作用总体来说体现在以下几个方面：

(1)有利于促进区域物流发展的合理规划。物流需求预测反映了未来一段时间区域物流发展的总体趋势，是制定区域物流发展战略的前提。政府在结合当地经济发展水平的基础上，通过物流需求预测，能够对区域内物流业进行更加合理地规划和布局，及时调整物流供给，满足实际物流需求，确保物流需求与供给之间的平衡。

(2)有利于加快区域内物流资源的有效整合。由于现有物流信息平台建设相对滞后，造成物流市场与物流企业之间信息不对称，导致区域内物流资源配置不合理，资源浪费现象严重，大大增加了物流成本。而物流需求预测能够及时把握区域物流发展动向，为物流资源的有效整合提供参考和指导，提高资源利用率。

(3)有利于推动区域物流基础设施的科学建设。物流基础设施建设是物流产业发展的根本，是开展一切物流活动的先决条件。物流需求预测可以帮助政府和企业做出理性决策，避免盲目投资建设物流中心、物流园区以及物流基础设施等，节约物流成本，促使区域内物流产业建设布局更加科学合理。

(4)有利于优化区域物流服务的整体水平。物流服务质量是衡量物流管理水平的重要指标，能够反映物流服务的整体水平。全面提高物流服务质量是保证客户满意度的关键，也是物流企业立足竞争市场的根本。物流需求预测体现了现代物流产业的信息化管理，它所提供的物流信息具有预测性和前沿性，为高质量物流服务奠定了基础。

1.2国内外研究现状

良好的物流规划是物流业快速稳定发展的前提，而物流规划的前提是对物流需求的分析和预测。区域物流需求预测是利用历史的资料和市场信息，运用适当的方法和技术，再分析影响物流需求的各种因素之间的关系，结合一定的判断、技术和模型，对该区域物流需求的变化进行趋势分析。国内外许多专家学者都对物流需求预测进行了研究，并且建立了各种不同的预测方法和模型。

Antonio Comi等(2014)建立了一种模型来模拟城市货运流程以及终端消费者的行为是如何影响物流需求的，实例验证了消费者的消费行为和零售店的类型可以有效地影响配送流程^[1]。Sanjita Jaipuria(2014)在区域物流需求预测研究中结合离散小波变化法(DWT)与人工神经网络(ANN)这两种方法，目的是为了减少牛鞭效应带来的库存成本，并且使用该模型的预测结果与自回归移动平均法(ARIMA)相比较，收集了当地企业的库存数据验证了DWT-ANN模型的有效性^[2]。Agostino Nuzzolo(2014)指出区域物流需求预测对于解决城市交通运输问题起着至关重要的作用，并提出使用0-D矩阵的建模方法，考虑了运输服务类型、交货提前期与车辆类型，使用该地区收集的真实数据来预测，通过与真实结果的比较，取得了很好的预测效果^[3]。Tsan-Ming Choi(2011)通过经典的SARIMA方法和小波变换(SW)相结合的方法，优化了传统的基于时间序列对于销售数据的预测精度，并且该模型大幅度提高了不确定需求下的预测结果，并且用实证验证了该模型可以用于其他行业^[4]。Guanghui, W.（2012）采用遗传算法优化了SVR的参数，应用于实际数据中预测供应链的需求，并与RBF神经网络方法进行比较，表明SVR在预测性能上优于RBF神经网络，验证了SVR在供应链需求预测中的有效性^[5]。

黄毅，夏国恩(2011)使用SVR预测模型,选择合适的核函数及参数, 并与灰色及一元回归预测方法相对比, 验证了SVR模型用于预测区域物流需求具有较高的精确性^[6]。王娜(2014)针对区域物流和区域经济之间的关系展开分析和讨论，并从经济发展影响因素的角度出发，建立了基于结构风险最小化原则的SVR预测模型，通过实证分析，最后证明了模型的可行性和可信度^[7]。万玉龙，胡田田，章艳华(2017)根据区域历年货运量、GDP和产业结构比例以及它们之间相关关系，利用多种回归模型，对货物运输需求总量进行预测，综合分析比较不同拟合模型的预测结果，确定货物运输量^[8]。吕雅丽(2018)应用支持向量机模型，以山东省为实例，验证支持向量机模型相对多元线性回归、BP神经网络等，在区域物流需求预测方面具有更高的精确度^[9]。

1.3研究内容及目标

本文首先对区域物流的影响因素做了简要分析，从经济和非经济方面分析区域物流需求影响因素。重点介绍了影响区域物流需求的经济要素，引出后文中物流需求指标体系的建立。之后简单介绍了当前常用的区域物流需求预测方法，对时间序列预测法、回归分析法、弹性系数法、灰色预测法以及人工神经网络分别做了简要的介绍。然后分析当前我国物流统计中使用的物流需求指标体系，提出指标体系建立的原则，提炼出合适的项目，建立区域物流需求指标体系，作为数据收集的向导以及建立模型数据分析预测的基准。

再次，本文介绍了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和支持向量回归机（Support Vector Regression，SVR）的基础理论知识和数学原理，为了能够获得更准确的区域物流预测数据，本文使用基于支持向量回归机预测模型对区域物流需求进行预测。最后参照指标体系，收集湖北省的经济运行参数，基于支持向量回归机算法建立预测模型，选取合适的模型参数，预测湖北省物流需求，同时使用神经网络预测对湖北省的物流需求进行预测，将两种方法预测的结果进行对比分析，验证向量回归机预测区域物流的精确性、有效性。

本文的总体研究思路与体系结构如图1.1所示：

图1.1 研究思路及体系结构

第2章 区域物流需求的影响因素

2.1区域物流需求的影响因素

区域物流需求的影响因素十分广泛和复杂，但大致可分为经济因素和非经济因素两类。

2.1.1 经济影响因素

（1）区域经济发展规模对物流需求的影响

区域物流需求与区域经济发展水平密切相关，区域经济发展的整体水平和规模是物流需求的决定性因素，也是物流需求的源动力。区域经济总量的增长必然会促使区域物流需求的提高，如运输需求、仓储需求、装卸搬运需求、包装需求和流通加工需求等都会呈现不断增长的态势。同时，较高的经济发展水平对该地区物流服务质量及物流服务的安全性、敏捷性提出了更高的要求。

（2）产业结构对物流需求的影响

产业结构的差异会影响对物流需求规模、物流需求层次以及物流需求结构等方面。当第一产业产值占比最大时，区域物流需求以运输和仓储为主，对其他高附加值的物流需求较少；当第二产业产值占比最大时，除了运输和仓储以外，区域物流需求还增加了配送、包装和流通加工等增值需求，物流需求种类明显增多；当第三产业产值占比最大时，区域物流需求以物流服务需求为主，完备的物流网络和物流管理体系能充分满足物流服务需求，通过物流管理的信息化和自动化不断提高物流服务水平，减小物流成本，创造更多附加价值。

（3）区域市场规模对物流需求的影响

区域市场规模能够在一定程度上对区域物流需求规模和物流方向产生影响。一般来说，区域商市场规模和物流需求规模呈正相关，市场规模的增长必将促进商业连锁和各种超市、大卖场的蓬勃发展，进而推动以需求为导向的物流配送服务的发展。

（4）区域对外贸易对物流需求的影响

对外贸易的发展促进了区域经济的繁荣，不仅使物资流通成为沟通内外经济主体的桥梁，更挖掘了物流市场的内在潜力，推动了物流产业的跨区域发展。对外贸易的不断增长，促进了区域与外界的资源优势互补，在输出商品的同时，也吸引了大批海外投资，加快了对物流基础设施的建设和物流服务水平的提升，扩大了物流主体市场。

（5）居民消费水平对物流需求的影响

居民的消费水平反映了居民的购买能力和购买偏好，以及人们对物质产品和劳务的需求。居民消费水平的提升必然会导致居民积极消费，进而促进该地区的生产消费循环，加速生产者、销售者和消费者之间的物流活动，产生更多的物流需求。

（6）固定资产投资总额对物流需求的影响

区域经济建设和发展离不开固定资产的投入，而固定资产投资势必会带动与之相关的各个行业价值链的发展，这将增加该区域的物流需求。另外，完善的物流基础设施是满足区域物流需求增加的前提，所以在物流基础建设上更需要加大固定资产的投入力度。固定资产投资与物流需求之间具有相互促进的关系，两者共同推进了区域物流产业的发展。。

2.1.2 非经济影响因素

（1）宏观经济政策和管理体制

宏观经济政策将会对物流需求产生重大影响。随着宏观经济政策的出台和调控，各个区域的经济发展模式和发展动力都会受到不同程度的影响。推进西部大开发、振兴东北老工业基地、促进中部地区崛起、设立沿海经济技术发开区、“一带一路”等宏观经济政策明确了国家未来的发展目标，加快了区域经济的前进步伐，为物流市场创造了广阔的发展空间。另外，物流相关政策的制定，在推动物流产业的快速发展的同时，还有利于完善物流产业的管理体系，促进物流产业的快速发展。

（2）区域交通运输等基础设施的规模和发展水平

物流基础设施的完备与否直接关系到区域物流产业的整体水平。许多大型的物流园区和物流中心都是建立在物流设备齐全的交通枢纽地带，货物运输、分拣包装、储存保管、集疏中转等物流活动更离不开物流基础设施的保障。

（3）区域的地理环境