区域快递需求预测研究

论文摘要

随着网络平台经济的快速普及、人们生活质量的不断提高,快递业逐渐成为居民生活必不可少的新兴产业,同时也是制造业、服务业进一步发展的必要保障。因此寻求与快递需求特点相适应、符合快递发展规律的方法而进行有效合理的预测,分析区域快递的发展趋势,对提高区域快递服务水平、降低快递物流成本以及保障区域经济持续发展具有重要的战略意义。本文在对国内外快递研究领域文献和相关理论知识参考整理的基础上,分析区域快递需求的产生过程及影响因素,使用多种数学模型对快递的短期需求、长期需求分别进行预测。论文主要做了以下几方面工作:(1)整理研究了现有的国内外相关文献,将快递需求与人口规模相联系,提出“区域快递需求”内涵定义,并以人均快递需求为研究对象,有利于不同区域范围的快递量估测。(2)结合了现阶段我国快递业的发展现状,以消费类快递需求为例,研究了快递需求的产生过程;从消费需求的产生、网购心理活动和外界环境刺激几个方面进行分析,提出了消费类快递需求的生成结构,总结了快递需求特征。(3)从区域人均快递需求出发,筛选出了快递需求影响高关联度的因素指标,使用灰色关联度模型分析了各因素指标与快递需求的亲疏程度,建立了区域快递需求预测指标体系。(4)将生长曲线理论与快递的成长态势、生长规律相结合,提出了快递生长曲线阶段期限节点的计算方法。(5)将区域快递需求按照预测时间段划分为短期预测和长期预测。在分析了快递需求特征的基础上使用了灰色系统GM模型、BP神经网络模型和多元回归分析模型从不同角度对快递需求进行短期预测,并最终建立权重组合预测模型综合各了模型优势;将生长曲线理论与快递的成长态势、生长规律相结合,使用了生长曲线Logistic函数模型对快递的需求进行长期预测。为区域快递需求提供了系统的、有效的预测方法。(6)以北京市人均快递需求为对象进行了实例研究,将理论模型应用到了实际预测中,对比分析了各预测模型的性能而得出预测结论,并绘制了北京市快递需求的生长曲线图像。为政府城市快递规划、快递企业战略发展等提供了可靠的研究参考。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
•   1.1 研究背景与意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究意义
•   1.2 国内外现状研究
•     1.2.1 国外研究现状
•     1.2.2 国内研究现状
•     1.2.3 文献评述
•     1.2.4 快递产业发展现状
•   1.3 研究内容与技术路线
•     1.3.1 研究内容
•     1.3.2 研究方法及技术路线
• 2 相关基础理论研究
•   2.1 区域快递及相关概念
•     2.1.1 区域快递
•     2.1.2 快递与邮政
•     2.1.3 快递与物流
•     2.1.4 快递业
•   2.2 区域快递需求相关概念
•     2.2.1 “需求”相关概念
•     2.2.2 “区域快递需求”的内涵界定
•   2.3 快递需求预测方法
•     2.3.1 需求预测方法介绍
•     2.3.2 方法选择影响因素分析
•   2.4 本章小结
• 3 区域快递需求特征及影响因素分析
•   3.1 区域快递需求产生过程分析
•     3.1.1 消费需求
•     3.1.2 网购心理
•     3.1.3 电商环境
•     3.1.4 物流配送
•   3.2 快递需求特征
•     3.2.1 需求多样性
•     3.2.2 地域差异性
•     3.2.3 季节浮动性
•   3.3 区域快递需求影响因素分析
•     3.3.1 影响因素指标选取
•     3.3.2 灰色关联度模型
•     3.3.3 北京市快递需求影响指标关联度计算
•     3.3.4 北京市快递需求影响因素分析
•   3.4 本章小结
• 4 区域快递需求预测模型构建
•   4.1 区域快递需求预测方案
•     4.1.1 快递需求预测方法选择
•     4.1.2 快递需求预测技术路线
•   4.2 区域快递需求短期预测
•     4.2.1 GM（1,1）预测
•     4.2.2 多元线性回归分析
•     4.2.3 BP神经网络预测
•     4.2.4 权重组合模型建立
•   4.3 区域快递需求长期预测
•   4.4 本章小结
• 5 北京市快递需求预测实例研究
•   5.1 北京市快递业发展现状
•     5.1.1 北京市网购情况
•     5.1.2 北京市快递业务量
•     5.1.3 北京市快递配送
•     5.1.4 北京市产业调整及相关政策
•   5.2 北京市快递短期需求预测
•     5.2.1 数据准备
•     5.2.2 GM（1,1）预测
•     5.2.3 多元线性回归分析
•     5.2.4 BP神经网络预测
•     5.2.5 权重组合模型预测
•   5.3 北京市快递长期需求预测
•     5.3.1 数据准备
•     5.3.2 生长曲线Logistic函数模型预测
•   5.4 北京市快递需求预测结果分析
•   5.5 本章小结
• 6 结论与展望
•   6.1 论文工作总结
•   6.2 不足与展望
• 参考文献
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
• 学位论文数据集

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 伍平

导师: 申金升

关键词: 快递需求预测,生长曲线模型,灰色关联度分析,神经网络,多元回归分析,灰色系统模型

来源: 北京交通大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,宏观经济管理与可持续发展

单位: 北京交通大学

分类号: F259.2;F224

总页数: 106

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