孙 旭，晋民杰，王晓军，贾庆林

(太原科技大学 交通与物流学院，太原 030024)

区域物流需求预测是指运用相关原始资料和市场活动信息，对给定地区在一定社会经济条件下，依据物流市场过去和现在的供需状况，同时考虑其与物流市场需求变化影响因素之间的关系，通过使用相关的预测手段、模型，对将来物流需求发展变化及规律加以客观的科学分析、估算和推断[1-2]。目前可以进行物流需求预测方法有回归分析法、马尔科夫预测法、神经元网络法以及灰色模型预测法等。物流需求预测信息具有不确定性，符合灰色系统理论研究问题对象的特点，GM(1,1)预测模型是灰色理论的组成部分，因此可以运用此种预测方法对物流需求规模大小进行预测[3]。

陈森等[4]通过将两种参照预测变量与区域GDP进行关联度分析，从而选择出较优的参照预测标量；何国华[5]在区域物流需求预测中较早的运用了GM(1,1)预测模型，但仅仅是直接选择预测变量进行分析。张广胜[6]在基于农产品物流的农产品现代化水平评价中，运用灰色优势分析了产出指标与投入指标的关联序。国外运用灰色理论分析问题文献不多，Seyed Hamid Hashemi等[7]将灰色关联度分析(GRA)与网络分析法(ANP)相结合，改进了灰色关联度方法对绿色供应商集成选择进行了研究；Morteza Yazdani等[8]将灰色关联分析(GRA)与质量功能展开的方法(QFD)结合起来，构建起模糊多属性决策框架并运用到供应链中。

本文在分析河南省物流需求的影响因素时运用灰色系统理论中的灰色优势分析方法，并依据分析结果建立GM(1,1)模型，对河南省物流需求进行了预测，期望相关分析结果与预测结果可为河南省制定物流战略规划和政策提供一定参考。……