许沛沛，何跃

（四川大学工商管理学院，成都610064）

基于自组织数据挖掘的区域物流需求预测

许沛沛，何跃

（四川大学工商管理学院，成都610064）

文章将自组织数据挖掘方法应用于区域物流需求预测，建立了参数GMDH输入输出模型和非参数模糊规则归纳区域物流需求预测模型，鉴于单个模型预测的局限性，以最小二乘法为最优化准则，建立了最优线性组合预测模型。实证分析表明组合预测结果比较满意，自组织数据挖掘方法是区域物流需求预测的有效工具。

区域物流；物流需求；GMDH；组合预测

0 引言

区域物流预测的研究始于上世纪90年代，我国学者对于物流需求预测的研究开始于本世纪初。由于区域物流概念从国外引入的时间不长，因此缺乏统一的标准，统计数据很不全面，很多区域物流统计数据没有能够全面反映物流需求量的指标。目前物流需求的量度大多通过实物量或价值量两种度量体系来获得，实物量主要有货运量、存货量、加工量、配送量等，价值量则是反映所有物流环节的全部服务的价值构成。大多数学者[1-3]在研究过程中用货运量来替代物流需求量，也有学者认为利用货运量这一类的实物量不能如实反映物流需求。另外，目前物流需求预测的研究方法主要有统计学方法和人工智能方法[4]。统计学方法主要有投入产出模型、回归分析、灰色理论模型和马尔科夫链等，例如黄虎[5]通过构建了主成分-SVR的“影响因素-区域物流需求”模型，对上海物流需求进行预测，取得了良好的效果。……