秦立公 王寧寧 李娟
[摘要]旅游物流的需求預(yù)測(cè)對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展影響很大,而旅游物流本身的獨(dú)特性和復(fù)雜性使一般方法在進(jìn)行旅游物流需求預(yù)測(cè)時(shí)具有很大的難度,且預(yù)測(cè)的精度差。為了克服一般方法需求預(yù)測(cè)的局限性及旅游物流數(shù)據(jù)的不完整性,文章建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游物流預(yù)測(cè)模型,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和Braincell軟件對(duì)廣西旅游物流需求進(jìn)行預(yù)測(cè),極大程度的提高了旅游物流預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
[關(guān)鍵詞]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);旅游物流;需求預(yù)測(cè)
[DOI]1013939/jcnkizgsc201538051
1引言
旅游物流對(duì)廣西地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展至關(guān)重要,準(zhǔn)確把握、預(yù)測(cè)旅游物流需求有助于有關(guān)部門制定合理的旅游物流規(guī)劃、促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展、提高居民生活水平。國(guó)內(nèi)學(xué)者通過(guò)一定的方法和模型確定了影響旅游物流能力的關(guān)鍵要素,為旅游物流需求的預(yù)測(cè)提供了一定的理論基礎(chǔ),而在物流需求預(yù)測(cè)方面也提出了很多如時(shí)間序列模型、灰色預(yù)測(cè)、回歸分析等具有創(chuàng)新性和實(shí)踐意義的方法。由于旅游物流具有的獨(dú)特性和負(fù)責(zé)性使得這些模型及分析方法在前提條件、適用范圍和側(cè)重點(diǎn)的選取方面具有一定的困難,因此在實(shí)際應(yīng)用中各有利弊。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將定量或定性的信息等勢(shì)的分布貯存于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各神經(jīng)元,有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性,通過(guò)建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型,利用Braincell軟件進(jìn)行計(jì)算以期達(dá)到精確預(yù)測(cè)旅游物流需求的目的。
2旅游物流的需求界定
經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,關(guān)于旅游物流需求的定義至今仍沒(méi)有一個(gè)令各方滿意的結(jié)論。物流服務(wù)貫穿了整個(gè)旅游活動(dòng)過(guò)程中,旅游物流可以看作為了使旅游消費(fèi)者獲得更好地滿足感和旅游體驗(yàn),與旅游相關(guān)的主體提供讓旅游消費(fèi)者更為暢通流動(dòng)的旅游服務(wù),與此相應(yīng)的旅游物流的能力指提供的旅游服務(wù)內(nèi)容以及相關(guān)主體使用物流設(shè)施對(duì)旅游物流活動(dòng)進(jìn)行計(jì)劃、組織、協(xié)調(diào)和控制的能力,到旅游物流的具體環(huán)節(jié),可以從涉及旅游者的吃、住、行、購(gòu)、游、娛等方面界定旅游相關(guān)主體運(yùn)用物流設(shè)施為游客提供旅游服務(wù)的能力。文中對(duì)旅游物流需求的預(yù)測(cè)可以從往年的旅游物流能力方面進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)旅游物流需求可以較好地規(guī)劃未來(lái)年份旅游業(yè)發(fā)展方向,對(duì)物流設(shè)施和設(shè)備進(jìn)行準(zhǔn)確的投入,減少資源的浪費(fèi)及設(shè)施投入不足的狀況。
旅游物流能力是指旅游服務(wù)主體向旅游消費(fèi)者從“吃、住、行、購(gòu)、游、娛”6個(gè)方面提供服務(wù)的能力,旅游物流需求可根據(jù)這6方面來(lái)選取指標(biāo),但是旅游物流需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性不僅受到旅游物流的獨(dú)特性的制約,還受到一些客觀性條件的影響。如物流統(tǒng)計(jì)制度不健全,目前,我國(guó)仍沒(méi)有建立系統(tǒng)全面的物流統(tǒng)計(jì)制度,更沒(méi)有涉及旅游物流領(lǐng)域;物流統(tǒng)計(jì)沒(méi)有涉及物流活動(dòng)的全過(guò)程;物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)過(guò)于單一。此外,國(guó)內(nèi)只有基本的貨物運(yùn)輸量和貨物周轉(zhuǎn)量統(tǒng)計(jì),其他與物流相關(guān)的指標(biāo)沒(méi)有公開(kāi)的統(tǒng)計(jì)資料,也沒(méi)有權(quán)威的統(tǒng)計(jì)方法和基礎(chǔ)數(shù)據(jù),致使物流需求預(yù)測(cè)不能通過(guò)直接指標(biāo)來(lái)衡量需求規(guī)模的大小。
3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游物流需求預(yù)測(cè)模型的建立
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性、曲線擬合能力、學(xué)習(xí)能力和抗干擾能力,是一種通用的非線性函數(shù)逼近工具。通過(guò)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,特別適用于構(gòu)造非線性預(yù)測(cè)函數(shù),而且精度可達(dá)到預(yù)定的要求。
31預(yù)測(cè)領(lǐng)域中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡(jiǎn)介
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)正向輸入,反向傳播誤差不斷迭代的學(xué)習(xí)過(guò)程,直到誤差減到可以接受的程度。一般包括輸入層、隱含層和輸出層的單隱含層網(wǎng)絡(luò)就能以任意精度表示并揭示任何連續(xù)函數(shù)所蘊(yùn)含的非線性關(guān)系。其中:
(1)工作信號(hào)正向傳播。輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)過(guò)隱含層,傳向輸出層,在輸出端產(chǎn)生輸出信號(hào),這是工作信號(hào)的正向傳播。在信號(hào)的正向傳播過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值是固定不變的,上一層神經(jīng)元的只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài),即正向影響。如果在輸出層不能得到期望的輸出,則轉(zhuǎn)入誤差信號(hào)反向傳播。
(2)誤差信號(hào)反向傳播。網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際的輸出與所期望的輸出之間差值即為誤差信號(hào),誤差信號(hào)由輸出端開(kāi)始逐層向前傳播,即誤差信號(hào)的反向傳播。在誤差信號(hào)反向傳播中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值根據(jù)誤差的反饋進(jìn)行調(diào)節(jié)。通過(guò)不斷地對(duì)權(quán)值的修正,使實(shí)際輸出更加接近期望輸出。
(3)預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程。通過(guò)了解工作信號(hào)與誤差信號(hào)的傳播方向,可以清楚地了解預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作流程。預(yù)測(cè)開(kāi)始時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讀入樣本、權(quán)值,通過(guò)計(jì)算輸入層的輸入得出結(jié)果傳遞到輸出層,在輸出層進(jìn)行計(jì)算,最后在計(jì)算輸出值與期望值的誤差。若誤差小于確定值則計(jì)算結(jié)束,若誤差大于確定值則繼續(xù)回到前兩層進(jìn)行權(quán)值調(diào)整,把調(diào)整后的權(quán)值重新輸入到模型中,直到誤差小于設(shè)定的確定值。
本文應(yīng)用Braincell神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算與分析。
32BrainCell軟件及實(shí)現(xiàn)
321BrainCell 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
BrainCell 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法,算法從兩個(gè)方面(信號(hào)的前向傳播和誤差的反向傳播)反復(fù)進(jìn)行迭代學(xué)習(xí),與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模式基本原理相同。
322BrainCell 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)步驟
(1)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和后處理。為方便的計(jì)算減少誤差,保證數(shù)據(jù)同一量綱,需要將數(shù)據(jù)歸一化為區(qū)域[0,1]之間數(shù)據(jù)。在實(shí)際的預(yù)測(cè)模型中當(dāng)數(shù)據(jù)接近0或1的時(shí)候訓(xùn)練效果會(huì)明顯下降。因此,為了避免數(shù)據(jù)落入最大飽和區(qū),保持?jǐn)?shù)據(jù)的原有特征,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)將數(shù)據(jù)規(guī)范到[015,085]來(lái)進(jìn)行修正。模型中采用反歸一化處理輸出數(shù)據(jù)。
(2)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)目的確定。由Kolmogorov定理可知,含有一個(gè)神經(jīng)元隱含層的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從任意精度逼近一個(gè)從輸入到輸出的映射關(guān)系,因此在Braincell神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中采用含有單隱層的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]。
(3)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的確定。輸入層節(jié)點(diǎn)的多少與評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)是相對(duì)應(yīng)的。
(4)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。假設(shè)訓(xùn)練樣例是形式(x,y),其中x為輸入向量,y為輸出值。N為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù),M為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)。從單位i到單位j的輸入表示xij,單位i 到單位j的權(quán)值表示W(wǎng)ij。一是創(chuàng)建具有N 個(gè)輸入單位,M 個(gè)輸出單位的BrainCell 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);二是用隨機(jī)數(shù)(0 或1)初始化某些數(shù)字變量網(wǎng)絡(luò)權(quán)值Wij;三是對(duì)于第k個(gè)訓(xùn)練樣例(a,b),把入跟著網(wǎng)絡(luò)前向傳播,并計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)單元x的輸出Qx,使誤差沿著反向傳播;四是對(duì)于每個(gè)輸出單元u,計(jì)算它的誤差項(xiàng);五是對(duì)于每個(gè)隱含單元h,計(jì)算它的誤差項(xiàng);六是利用誤差項(xiàng)更新調(diào)整每個(gè)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值;七是重復(fù)三到六點(diǎn),直到完成指定的迭代次數(shù)或者是其誤差值達(dá)到可接受的范圍。
33神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游物流需求預(yù)測(cè)模型的建立
331模型中數(shù)據(jù)指標(biāo)確定
目前我國(guó)仍沒(méi)有健全的物流統(tǒng)計(jì)制度,因此實(shí)際工作中收集旅游物流需求數(shù)據(jù)十分困難。這里采用間接指標(biāo)法——利用與旅游物流需求相關(guān)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來(lái)建立旅游物流需求的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系,通過(guò)數(shù)學(xué)的方法進(jìn)行總結(jié)與推導(dǎo),確定旅游物流需求模型。
旅游物流需求是一種派生需求,這種需求的大小與其本身發(fā)展有著密切的關(guān)系。從宏觀層面上考慮主要有內(nèi)外兩部分因素:旅游業(yè)自身發(fā)展的狀況及外部環(huán)境的影響。從微觀層面來(lái)說(shuō),旅游業(yè)自身發(fā)展的狀況是旅游物流需求的關(guān)鍵因素。旅游業(yè)產(chǎn)值越高,旅游物流需求增長(zhǎng)隨之增加,反之亦然。由此,本文選取旅游總收入和接待人數(shù)作為預(yù)測(cè)旅游物流需求的指標(biāo)。其次,影響旅游物流的其他關(guān)鍵因素就是旅游行業(yè)本身所投入的設(shè)施、人員、公路鐵路旅客周轉(zhuǎn)量等因素。根據(jù)旅游物流能力的理解從“吃、住、行、購(gòu)、游、娛”等方面進(jìn)行指標(biāo)的選取,如“吃、住”方面使用餐飲住宿從業(yè)人數(shù)、星級(jí)飯店數(shù)目衡量;“行”使用公路、鐵路旅客的周轉(zhuǎn)量來(lái)衡量等;“游”則使用旅行社從業(yè)人數(shù)等方面來(lái)衡量。這些因素都對(duì)行業(yè)的產(chǎn)值有較大的影響。因此,在模型中可將這些相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為旅游物流需求規(guī)模的影響因素。由此可選擇如下輸入層指標(biāo):星級(jí)飯店數(shù)X1、接待入境旅游者平均每人消費(fèi)額X2、餐飲住宿業(yè)從業(yè)人數(shù)X3、旅行社從業(yè)人數(shù)X4、鐵路旅客周轉(zhuǎn)量X5、公路旅客周轉(zhuǎn)量X6、旅游部門游船年末實(shí)有船數(shù)X7,旅游部門旅游客車年末實(shí)有數(shù)X8,共有8個(gè)。而把旅游業(yè)的年收入Y1與年接待入境旅游者人數(shù)Y2作為物流需求預(yù)測(cè)的目標(biāo)。
332數(shù)據(jù)來(lái)源
本文選取的數(shù)據(jù)資料來(lái)源于廣西壯族自治區(qū)歷年統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)旅游年鑒,如表1所示。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)選取原則,將2005年和2012年的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)測(cè)試樣本,最后用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2014—2016年的物流需求規(guī)模。
333廣西旅游物流需求的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
(1)樣本數(shù)據(jù)的歸一化處理。選取X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8作為廣西旅游物流需求預(yù)測(cè)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,Y1,Y2為BP網(wǎng)絡(luò)的輸出。根據(jù)BP 的本身特點(diǎn),對(duì)輸入層數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化時(shí),采用如下公式:y=log[JB((]x[JB))]/10。對(duì)輸出層數(shù)據(jù)則使用歸反一化處理,公式如下:P=log[JB((]tT[JB))]/10。
(2)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的確定。根據(jù)構(gòu)建好的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,可以確定輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為8,輸出層的指標(biāo)數(shù)為2。
(3)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。以traindx作為訓(xùn)練函數(shù),利用matlab計(jì)算。可知在最大訓(xùn)練次數(shù)為200次,目標(biāo)誤差為001,學(xué)習(xí)率設(shè)置為003,誤差曲線收斂于目標(biāo)001,進(jìn)過(guò)45次迭代后,網(wǎng)絡(luò)達(dá)到目標(biāo)要求,訓(xùn)練誤差圖見(jiàn)下圖。
訓(xùn)練誤差圖
通過(guò)設(shè)置的數(shù)據(jù),使用Braincell軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,選取全部數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)組,2010—2013年的樣本作為將預(yù)測(cè)樣本,輸入模型可得2010—2013年的預(yù)測(cè)值見(jiàn)表2。
據(jù)表3可以看出,預(yù)測(cè)效果較好,一般來(lái)說(shuō),對(duì)于經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的預(yù)測(cè),誤差能夠控制在3%以內(nèi)就算比較準(zhǔn)確。因此,基于與旅游物流相關(guān)的其他經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)旅游物流需求有一定的實(shí)用價(jià)值。
4結(jié)論
根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立的旅游物流需求預(yù)測(cè)模型,通過(guò)Braincell神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)特征,運(yùn)用traindx函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)權(quán)值進(jìn)行不斷修正,誤差比率控制合適的在范圍內(nèi),使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出向量逐漸地接近期望的輸出值。最后把仿真的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)量進(jìn)行初步比較分析,得出的結(jié)果能夠證明使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)旅游物流的預(yù)測(cè)精度較高。因此可以得出以下的結(jié)論:用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型,可以準(zhǔn)確地把與旅游物流相關(guān)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與目標(biāo)本身的需求量進(jìn)行結(jié)合,可得到較為精準(zhǔn)的旅游物流需求預(yù)測(cè)值。由此可以推斷,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為高度的非線性體系,能夠?qū)?jīng)濟(jì)系統(tǒng)中個(gè)變量之間的非線性關(guān)系進(jìn)行高精度的預(yù)測(cè),將其運(yùn)用在物流領(lǐng)域中的應(yīng)用具有更加廣闊的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
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