城市物流配送需求的影响因素及空间非平稳性研究

经济全球化背景下,城市间的经济联系日益紧密,物流服务需求愈加旺盛。商业配送和快运业务的蓬勃发展,进一步推动了城市内部物流配送需求的迅速增长,给城市物流空间规划带来了一系列挑战。该文以上海市为研究区域,基于新能源货车轨迹数据提取的活动停留点数据,融合交通基础设施和产业结构等多源数据,采用多尺度地理加权回归模型(MGWR)探索影响城市物流配送需求的关键要素。结果表明:MGWR模型能够反映城市物流配送活动强度影响因素的空间非平稳性和尺度差异;商贸服务企业与物流企业密度以及物流枢纽可达性在影响新能源货车物流配送活动强度方面具有重要作用,物流配送空间规划需充分考虑这些影响因素的空间非平稳性。研究结果可为精细化的城市物流配送空间规划提供理论基础。

物流配送需求量的预测方法

物流需求量预测是政府有关部门及企业制定物流规划和建设物流基地的决策依据。文章将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究。针对灰色数据系列首先用GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM(1,1)模型预测。

基于灰色马尔可夫模型的物流配送需求量预测研究

研究可以较准确地预测物流配送需求量的数学模型,以服务于政府及企业的物流规划及其决策.将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM模型预测.