曹 健，孫有望（同濟(jì)大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院，上海 201804）

1 物流園區(qū)概述

1.1 物流園區(qū)物流量概念

物流量作為物流學(xué)科中一個(gè)十分重要的概念，至今仍沒有明確的定義，有學(xué)者認(rèn)為物流量是指物流活動(dòng)的各個(gè)作業(yè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的實(shí)物（物料、零部件、半成品、產(chǎn)成品等）在物流活動(dòng)的整個(gè)過程中（包括庫(kù)存量、終端配送量、內(nèi)向物流量、裝卸搬運(yùn)量和運(yùn)輸量等）的數(shù)量的總和，本文即將物流量如此定義。

1.2 物流園區(qū)的功能分區(qū)

物流園區(qū)根據(jù)規(guī)劃的功能以及不同功能區(qū)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)、作業(yè)方式和布置形式，會(huì)選擇和設(shè)定不同的功能分區(qū)，包括以下7種常見的物流功能分區(qū)：倉(cāng)儲(chǔ)區(qū)、加工區(qū)、配送區(qū)、集運(yùn)區(qū)、聯(lián)運(yùn)區(qū)、綜合服務(wù)區(qū)、行政區(qū)。

1.3 物流園區(qū)貨物分類

目前很多部門和單位從各自的角度提出了多種貨物分類的方案。其實(shí)，不同的貨物分類標(biāo)準(zhǔn)都是建立在實(shí)際應(yīng)用和管理需求之上，本文對(duì)進(jìn)入物流園區(qū)的貨物進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分析，并將其分為4類貨物：集裝箱類貨物、笨重貨物、城市消費(fèi)品、冷鏈貨物。

2 園區(qū)物流量計(jì)算

2.1 傳統(tǒng)物流量計(jì)算方法概述

園區(qū)的各功能設(shè)施內(nèi)進(jìn)行不同的物流作業(yè)，這些物流作業(yè)存在作業(yè)強(qiáng)度的差異，處理單位貨物時(shí)的面積需求也不同。以A（k,j）（k=1,2,3,4分別表示四類貨物，j=1,2,3,…,m）表示功能設(shè)施j處理單位貨物k所需的平均面積；T（k,j）表示貨物k在功能設(shè)施j中的平均停留時(shí)間；此外，還需要4類貨物的大致構(gòu)成比例（百分?jǐn)?shù)）數(shù)據(jù)，假設(shè)Rg（k）表示貨物k的進(jìn)入物流園區(qū)的比例百分?jǐn)?shù)。

記物流園區(qū)的每年的營(yíng)業(yè)時(shí)間為T（取360天），則每個(gè)功能區(qū)的每年產(chǎn)生的物流量為：

將各功能區(qū)的物流量累加，得到物流園區(qū)全年的總物流量L為：

2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

2.2.1 全國(guó)物流園區(qū)各功能區(qū)的面積

前文僅從理論層面給出一個(gè)算法思路，若給出物流園區(qū)的類型和總面積，加上公式中相應(yīng)的參數(shù)，便能夠粗略估算其產(chǎn)生的貨運(yùn)量。要利用前文公式，首先需要分析很多的相關(guān)的案例，但全國(guó)的物流園區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)比較困難，而且物流園區(qū)在規(guī)劃時(shí)的分類標(biāo)準(zhǔn)和功能分區(qū)情況不盡相同，與本文的分類標(biāo)準(zhǔn)也存在諸多差異，經(jīng)過搜尋和處理（物流園區(qū)的某個(gè)功能區(qū)包含多重功能時(shí)采用均分的方式分?jǐn)偯娣e），本節(jié)數(shù)據(jù)如表1所示：

表1 全國(guó)部分物流園區(qū)的各功能設(shè)施面積

2.2.2 各類貨物在物流園區(qū)停留時(shí)間

相關(guān)文章中[5]提及物流園區(qū)各類貨物的平均庫(kù)存時(shí)間，如表2所示。

2.2.3 處理單位重量各類貨物所需面積

前文在計(jì)算各類貨物的平均庫(kù)存期時(shí)假設(shè)作業(yè)發(fā)生在倉(cāng)儲(chǔ)區(qū)，因此此處計(jì)算物流園區(qū)處理單位重量各類貨物所需面積也是按貨物在倉(cāng)儲(chǔ)區(qū)中處理所需的面積，其它功能分區(qū)中的作業(yè)暫不考慮，在倉(cāng)儲(chǔ)區(qū)中處理不同單位重量貨物需要的面積如表3所示。

表2 各類貨物的平均庫(kù)存期

2.2.4 貨物構(gòu)成比例

各個(gè)城市和區(qū)域的社會(huì)環(huán)境不一樣，它的貨物構(gòu)成比例也不固定，對(duì)于區(qū)域中的物流園區(qū)，由于功能不同、位置不同，所處理的貨物種類也不同，不能簡(jiǎn)單的一概而論，這些都需要實(shí)際調(diào)研或查詢相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得到。經(jīng)查詢得表4給出各類貨物的構(gòu)成比例情況。

表4 各類貨物構(gòu)成比例

2.3 部分園區(qū)物流總量計(jì)算

由于園區(qū)物流量?jī)H僅來(lái)源于倉(cāng)儲(chǔ)區(qū)、加工區(qū)、配送區(qū)、集運(yùn)區(qū)和聯(lián)運(yùn)區(qū)，與綜合服務(wù)區(qū)和行政區(qū)的關(guān)系并不密切，本文考慮整個(gè)園區(qū)的物流量即上述幾個(gè)區(qū)域處理的物流量之和。

應(yīng)用上述計(jì)算方法，可以得到其他物流園區(qū)的全年物流量，具體數(shù)據(jù)如下表5所示。

表5 全國(guó)部分物流園區(qū)的物流量處理能力

3 基于MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)物流園區(qū)物流量

3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

常用的經(jīng)典預(yù)測(cè)方法都存在一個(gè)共同的局限性，即要求預(yù)先知道預(yù)測(cè)對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，但是在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，許多對(duì)象具有復(fù)雜的不確定性和時(shí)變性，很難建立其預(yù)測(cè)模型。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)克服了建立模型及參數(shù)估計(jì)的困難，它不需要建立具體的數(shù)學(xué)函數(shù)模型就可較精確的描述因素之間的映射關(guān)系。這樣可以降低預(yù)測(cè)工作的難度。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的研究已逐步成為預(yù)測(cè)方法研究的一個(gè)重要內(nèi)容[6]。

對(duì)于物流園區(qū)系統(tǒng)而言，由于系統(tǒng)的復(fù)雜性,各因素的關(guān)聯(lián)性很難用僅僅一個(gè)準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)解析式來(lái)描述,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型能較精確地描述因素之間的映射關(guān)系而不需要確定的函數(shù)形式，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法為物流園區(qū)物流量預(yù)測(cè)提供了一個(gè)新的途徑。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connectionist Model），是以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能計(jì)算為基礎(chǔ)，由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)，通過模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、記憶信息的方式進(jìn)行信息處理，其具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

模型的結(jié)構(gòu)采用三層網(wǎng)絡(luò)I×H×O，其中I、H和O分別是輸入層、隱含層和輸出層中的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

在MATLAB環(huán)境下的BP算法的程序設(shè)計(jì)主要是調(diào)用MATLAB工具箱的相關(guān)函數(shù)[7]。

3.2 基于MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型應(yīng)用

3.2.1 模型建立

（1）預(yù)測(cè)指標(biāo)的選擇

本文選擇表3中全國(guó)部分物流園區(qū)各模塊面積作為樣品輸入，表5中各園區(qū)物流處理量作為分析預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)指標(biāo)，即構(gòu)造了5組輸入輸出樣本。

（2）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定

因此本次運(yùn)算中采用含有一個(gè)隱含層的三層BP網(wǎng)絡(luò)，輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為5（與園區(qū)物流處理能力聯(lián)系密切的5個(gè)功能模塊，包括倉(cāng)儲(chǔ)區(qū)、加工區(qū)、配送區(qū)、集運(yùn)區(qū)和聯(lián)運(yùn)區(qū)）；輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為1，即園區(qū)物流處理能力。另外大量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文獻(xiàn)也給出了隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)與輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)的經(jīng)驗(yàn)公式，如公式3-1所示，代入公式可得隱含節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為4個(gè)。隱含層中的神經(jīng)元均采用雙曲正切S型傳遞函數(shù)，雙曲正切函數(shù)用于將神經(jīng)元的輸入范圍從（-∞,+∞）映射到（-1,+1），又因?yàn)檎泻瘮?shù)是可微函數(shù)，適合于BP訓(xùn)練的神經(jīng)元。輸出層采用線性激勵(lì)傳遞函數(shù)purelin，線性傳遞函數(shù)purelin可得到輸入矢量為m時(shí)的網(wǎng)絡(luò)層輸出矩陣。

其中，m,n分別為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)目和輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)目；l為隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)。

從總體來(lái)看，權(quán)值和閾值是隨著迭代的進(jìn)行而更新的，并且一般是收斂的，但是權(quán)值的初始值太大，可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)很快就達(dá)到飽和，另外權(quán)值的初始值對(duì)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度也有一定的影響。newff（）函數(shù)在生成BP網(wǎng)絡(luò)時(shí)即對(duì)網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)值和閾值自動(dòng)進(jìn)行初始化。

為了提高網(wǎng)絡(luò)的推廣能力，采用貝葉斯正則化算法來(lái)訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)，MATLAB用trainbr（）函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸入和目標(biāo)矢量的取值為[-1,+1]時(shí)，trainbr（）函數(shù)可以達(dá)到最好的工作效果，因此在利用該函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練之前通常應(yīng)預(yù)先對(duì)樣本數(shù)據(jù)作歸一化處理。歸一化的具體算法是：

式中：p是所收集的一組數(shù)據(jù)，minp,maxp分別是這一組數(shù)據(jù)中的最小值和最大值，pn是映射后的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練后的仿真輸入數(shù)據(jù)需要利用預(yù)先計(jì)算的最大值和最小值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，仿真結(jié)果對(duì)相應(yīng)的反歸一化處理。

MATLAB中提供了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理的函數(shù)premnmx（）數(shù)據(jù)變換函數(shù)tramnmx（）和反歸一化函數(shù)postmnmx（）。

通過上述說(shuō)明,可以初步確定預(yù)測(cè)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和初始條件。

3.2.2 模型驗(yàn)證及預(yù)測(cè)結(jié)果

利用所得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和初始條件，以全國(guó)部分物流園區(qū)5個(gè)模塊面積作為訓(xùn)練樣本，預(yù)測(cè)該物流園區(qū)物量，以驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的有效性，所得結(jié)果如表6中預(yù)測(cè)值所示。

表6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)部分物流園區(qū)物流量預(yù)測(cè)量與實(shí)際值對(duì)比表

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值對(duì)比圖

從表6和圖2可以看出，5個(gè)訓(xùn)練樣本的模擬輸出與期望輸出較為匹配，相對(duì)誤差均在正負(fù)2%的范圍內(nèi)。模型的收斂效果較好。經(jīng)過上述訓(xùn)練所得到的權(quán)重體系及偏置值所確定的網(wǎng)絡(luò)就是所要建立的預(yù)測(cè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

現(xiàn)在應(yīng)用上述模型，預(yù)測(cè)一個(gè)物流園區(qū)的物流量，該物流園區(qū)的5個(gè)模塊面積如表7：

表7 某物流園區(qū)各功能模塊面積

通過MATLAB模型計(jì)算，我們可以預(yù)測(cè)得該園區(qū)的物流量:

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