一类物流企业网络运量猜测组合算法与应用

[摘要] 本文对物流运输企业网络配送运量变化特*进行了深入分析，并提出了一种组合算法用于网络运量猜测。通过结合多种网络运量猜测方法，利用具体实例验证了组合模型的精度和适用条件。

[关键词] 运量猜测组合算法

一、引言

物流网络配送是一种独特且综合的物流活动形式，是物流企业在小范围内全部活动的缩影。合理的物流网络运量猜测能够优化物流系统、改善服务质量、降低成本，从而提高企业经济效益。运量的猜测方法可分为定*和定量两类，其中包括增长系数法、重力模型法、机会模型法和最大熵模型法等。

物流企业网络运量猜测存在多种方法，如增长系数法、重力模型法、机会模型法和最大熵模型法等。然而，由于各方法各自优势和限制，对同一目标的不同猜测方法结果可能相差较大。为解决这一问题，提高运量猜测的实用*，本文提出了一种运输市场猜测的组合算法。

二、网络运量猜测的组合算法

网络运量猜测的组合算法是指采用多种猜测方法对同一目标进行猜测，随后将各种猜测结果进行数学统计处理，形成一个新的猜测结果。设各猜测方法得到的结果分别为Y1、Y2、……、Yn，组合猜测法的结果为Y，其关系可表示为：

F

(

Y

)

=

f

(

Y

1

,

Y

2

,

…

…

,

Y

n

)

F(Y) = f(Y1, Y2, ……, Yn)F(Y)=f(Y1,Y2,……,Yn)

具体的关系式可根据实际情况确定，如算术均值、加权均值或几何均值等。

三、网络运量猜测的特*分析

运量猜测常用的方法包括增长系数法、重力模型法和最大熵模型法。

1.增长系数算法

增长系数法通常采用均匀增长率法和弗拉塔法。均匀增长率法计算城市或货运集散点的运量增长率，而弗拉塔法通过出行发生量误差修正和吸引量误差修正的组合均匀值来计算运量增长率。增长系数法简单实用，适用于小时或日运量的猜测，对于变化较小的OD表猜测有效。

然而，增长系数法存在一些缺点，如对所有城市或货运集散点的OD运量要求较高，当目标地区发生大规模变化时不适用，且在运量较小时可能出现预测误差扩大的问题。

2.重力模型法

重力模型法基于牛顿的引力定律，通过考虑城市或货运集散点之间的发生与吸引运量、距离和系数等因素，利用最小二乘法求解。该方法直观易理解，能够反映交通城市或货运集散点之间行驶时间的变化，对于特定城市之间运量为零的情况也能进行猜测。

然而，重力模型法在考虑货流特*和选择行为方面存在一定偏差，对全区域的货流间隔分布过于简化，且在交通城市或货运集散点之间的行驶时间差异较大时可能导致猜测结果夸大。

综上所述，本文提出的网络运量猜测的组合算法有望在解决单一猜测方法的局限*和提高猜测精度方面发挥积极作用。通过综合多种方法，可以更全面、准确地进行运量猜测，为科学决策提供可靠依据。