李亚南 贾龙飞

摘 要：目前物流量组合预测大多是普通定常权重组合预测，预测的精度不高。因此，采用基于优先级的组合预测方法，通过对比基本预测方法的预测精度来赋予相应的优先级和权重，最后用实例数据进行验证。结果表明，基于优先级的物流量组合预测法有更高的预测精度，可以作为一种物流量预测的有效方法。

关键词：物流量；预测方法；优先级

Abstract：At present， most of the combination forecasting of logistics quantity is the constant weight forecasting， but the accuracy is not high. Therefore， using the combination forecast method based on priority， through comparing the prediction accuracy of each basic prediction methods to give them a appropriate priority and weight， then use a case to test. The results show that the logistics quantity forecasting method based on priority is more accurate， which can be used as an effective method for the logistics quantity prediction.

Key words：Logistics quantity；Forecasting method；Priority

物流量预测是制定物流量发展战略的重要依据，同时也是实现物流管理的重要手段和重要环节[ 1 ]。

目前，据不完全统计，全国范围内大约有62%的物流园区处于闲置状态。因此，如何依据现有的经济状况预测物流服务需求，使物流业未来的发展和基础设施的建设符合城市经济发展的需求，是当前迫在眉睫的问题。

目前，对物流量预测的研究主要集中在定量预测和由定量预测产生的组合方法上。但是，无论是单一的定量预测方法，还是普通的定常权重预测方法的预测精度都普遍不高。

1 定量预测方法

1.1 基本定量预测方法

常见的定量预测方法主要有：线性回归、移动平均法、指数平滑法等。

1.1.1线性回归

回归分析法是运用相关数理统计的知识，对大量已经获取的统计数据进行数理分析的基础上，确定自变量与因变的相关关系，建立一个回归方程，并以此进行外推，用于预测因变量未来的变化[ 2 ]。

回归分析步骤包括：a.根据自变量与因变量数据，初步设定回归方程；b.求出合理的回归系数，确定性关系数；……