许茂增，余国印

(重庆交通大学 管理学院，重庆 400074)



基于C # 与MATLAB混合编程的物流需求预测系统的实现

许茂增，余国印

(重庆交通大学 管理学院，重庆 400074)

根据物流需求数据的不同特点，归纳了灰色GM(1,1)模型、移动平均值模型、指数平滑模型、季节指数模型、BP神经网络模型、线性回归模型、多项式拟合模型和非线性回归模型8种常见的物流需求预测模型，并据此为物流企业开发了基于C # 与MATLAB混合编程的物流需求预测系统，降低了物流企业物流需求预测的复杂度。最后通过预测实例表明该系统具有较好的适用性和较高的预测精度。

管理工程；混合编程；物流需求预测系统

0 引 言

物流需求预测是物流企业进行资源合理配置过程中的重要环节，同时也是制定业务计划和企业发展规划的基础性工作。对物流需求进行准确预测，更有利于企业发展战略等的制定，因此如何寻找最合适的预测方法，获得更高的预测精度，是企业关注的重点问题[1]。

在物流需求预测的理论研究上，学者们根据物流需求数据的不同特征，成功地应用各种预测方法对物流需求进行了预测。如：马凯等[2]结合交通规划四阶段法的特点，在城市物流规划中的物流需求预测基础上,研究了物流需求分阶段的预测方法，并对物流需求预测模型进行了应用分析；周晓娟等[3]根据河北省物流需求呈线性变化的特点，应用多元线性回归对其物流需求进行了预测；闫娟等[4]将区域物流需求与地区经济、产业结构和资源分布密切联系起来，并针对其较强的非线性变化和历史数据小的特征，提出了一种新的基于泊松分布的神经网络需求预测算法；……