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        關(guān)于快遞行業(yè)中貨量預(yù)測方法的介紹

        2018-05-07 05:45:32胡佳迎
        電腦知識與技術(shù) 2018年8期
        關(guān)鍵詞:線性回歸貨量時(shí)間序列

        胡佳迎

        摘要:隨著電商的興起,人們已經(jīng)習(xí)慣在網(wǎng)上購物。隨之興起的便是物流快遞行業(yè)。對于各大快遞公司來說,如果能夠比較精確的預(yù)測淡旺季的貨量,便能夠提前安排好各個(gè)分撥中心的人力以及車線的運(yùn)作。文章對四種貨量預(yù)測的方法進(jìn)行簡單的介紹,定性預(yù)測,線性回歸預(yù)測,時(shí)間序列預(yù)測以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測,并對四種方法的優(yōu)缺點(diǎn)做了分析。

        關(guān)鍵詞:預(yù)測;貨量;定性預(yù)測;線性回歸;時(shí)間序列;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        中圖分類號:TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2018)08-0152-02

        近年來,快遞行業(yè)隨著電商的興起業(yè)務(wù)量也大大增加,據(jù)國家郵政局統(tǒng)計(jì),2017年11月份,全國快遞公司業(yè)務(wù)量完成47.1億件,同比增長25.2%。如此龐大的業(yè)務(wù)量對快遞公司來說的確是一個(gè)考驗(yàn),能否按時(shí)把快遞送到客戶手中,能否做到時(shí)效最優(yōu)無疑成了各大快遞公司競爭的焦點(diǎn)。特別是面對雙十一,雙十二這種電商大促,如果快遞公司能做到比較精確的預(yù)測未來一段時(shí)間的貨量,那么就能夠提前安排各個(gè)分撥中心的人力以及全國路由車線的運(yùn)作,避免出現(xiàn)爆倉等現(xiàn)象。

        1貨量預(yù)測方法簡介

        有關(guān)貨量預(yù)測的方法有很多,下面就分別介紹四種最常見的方法,定性預(yù)測,線性回歸預(yù)測,時(shí)間序列預(yù)測以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測,其中后面三種預(yù)測屬于定量預(yù)測。

        1.1定性預(yù)測

        所謂定性預(yù)測,就是相關(guān)做預(yù)測的人員或者管理人員根據(jù)過去的經(jīng)驗(yàn),知識和直覺等對事物做出的預(yù)測。定性預(yù)測法不需詳細(xì)并且連續(xù)的歷史數(shù)據(jù)作為支撐,而且時(shí)效性更強(qiáng),但是由于定性預(yù)測受主觀因素的影響比較大,我們很難確定其結(jié)果的可信度,而且誤差也無法估計(jì)。

        現(xiàn)在有如表1所示兩行數(shù)據(jù),要預(yù)測7/11號的貨量。第一行數(shù)據(jù)為日期,第二行數(shù)據(jù)為實(shí)際貨量(貨量單位:萬):

        根據(jù)定性預(yù)測法,有人會(huì)用1號到10號的均值(115)作為11號的預(yù)測值;也有人會(huì)覺得貨量是呈現(xiàn)上升趨勢的,應(yīng)該增加一個(gè)增長率作為預(yù)測值。

        可見,不同的人的預(yù)測結(jié)果是不一樣的,定性預(yù)測太主觀,需要相對精確的定量預(yù)測做支撐。

        1.2線性回歸預(yù)測

        簡單來說,線性回歸預(yù)測就是用線性函數(shù)去擬合已經(jīng)觀測到的數(shù)值,從而達(dá)到對未觀測到的數(shù)值的預(yù)測,前提是變量之間為線性關(guān)系。線性回歸分為一元線性回歸和多元線性回歸,所謂一元線性回歸就是只有一個(gè)自變量,一個(gè)因變量;而多元線性回歸是指有多個(gè)自變量,一個(gè)因變量的情況。

        1.3時(shí)間序列預(yù)測

        時(shí)間序列是指把統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)按照時(shí)間的先后順序排列所形成的數(shù)列,時(shí)間序列預(yù)測就是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢去預(yù)測未來的一種方法。

        時(shí)間序列預(yù)測法包括簡單移動(dòng)平均法,加權(quán)移動(dòng)平均法,指數(shù)平滑法等。

        在貨量預(yù)測中,我們發(fā)現(xiàn)指數(shù)平滑法的預(yù)測效果比較好。所謂指數(shù)平滑法,實(shí)際上一種特殊的加權(quán)移動(dòng)平均法,它是在前期貨量的實(shí)際值和預(yù)測值的基礎(chǔ)上,利用事先確定的平滑系數(shù)預(yù)測未來貨量的一種方法。

        1.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式信息處理的數(shù)學(xué)模型。在結(jié)構(gòu)上,它可以分為輸入層,輸出層和隱含層,其中,隱含層的節(jié)點(diǎn)和層數(shù)越多,則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種類型。它是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),信號前向傳遞,誤差反向傳播,輸入信號從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理,直至輸出層,每一層的神經(jīng)元狀態(tài)只影響下一層的神經(jīng)元狀態(tài)。如果輸出層的結(jié)果不符合預(yù)期,則轉(zhuǎn)到反向傳播,根據(jù)預(yù)測誤差調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,從而使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出接近期望的輸出。

        圖1中,X表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值,Y表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值,ω表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。

        我們可以利用SPSS,Matlab,Python等軟件實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測貨量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識別復(fù)雜的非線性系統(tǒng),有較強(qiáng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力,這是它的特性。

        2預(yù)測結(jié)果評估

        在進(jìn)行定量預(yù)測的時(shí)候,我們一般先把數(shù)據(jù)分為兩部分,一部分作為訓(xùn)練集,另一部分作為驗(yàn)證集,這是為了避免出現(xiàn)過度擬合的問題,所謂過度擬合指的是當(dāng)前的數(shù)據(jù)湊巧適合這個(gè)模型,使得模型效果表現(xiàn)優(yōu)異。

        2.1常用的衡量預(yù)測精度的指標(biāo)

        2.2預(yù)測誤差的分布

        可以通過繪制誤差的直方圖或者箱圖來分析預(yù)測誤差的分布,由此可以判斷未來預(yù)測誤差可能的分布情況。

        3四種預(yù)測方法的優(yōu)缺點(diǎn)

        上述四種預(yù)測方法各有各的優(yōu)點(diǎn),但同時(shí)又有些局限,我們在進(jìn)行預(yù)測的時(shí)候應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法,各個(gè)預(yù)測方法都有它最適合的應(yīng)用場景。表2是四種預(yù)測方法的優(yōu)缺點(diǎn)介紹:

        4結(jié)論

        本文介紹了四種最常見的預(yù)測分析方法,定性預(yù)測法,線性回歸預(yù)測法,時(shí)間序列預(yù)測法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法并進(jìn)行了預(yù)測結(jié)果的評估。同時(shí)還對這四種方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了簡單介紹。在遇到實(shí)際問題時(shí),我們應(yīng)該根據(jù)實(shí)際問題實(shí)際分析,選擇最合適的預(yù)測方法,建立合理的模型,如果一種模型達(dá)不到理想的效果的話,可以考慮選擇組合模型進(jìn)行預(yù)測。

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