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    物流產(chǎn)業(yè)GDP評價新模型及應(yīng)用

    2019-07-08 02:12顏永勤
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2019年6期
    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

    顏永勤

    摘要:BP-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能實(shí)現(xiàn)100%高精度擬合,但目前,BP-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在物流效率評價上的應(yīng)用較少。通過分析物流效率的影響因素,確定物流業(yè)的投入與產(chǎn)出指標(biāo),建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的物流產(chǎn)業(yè)GDP預(yù)測模型。結(jié)合西安市2003—2010年的物流投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),新模型的預(yù)測精度高達(dá)99.9%?;贐P-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物流產(chǎn)業(yè)GDP預(yù)測模型對貨運(yùn)量、物流產(chǎn)業(yè)GDP及貨物周轉(zhuǎn)量進(jìn)行預(yù)測,以期為城市物流效率的衡量提供合理的測評方法,為城市流體系建設(shè)及物流資源整合提供決策參考。

    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);物流效率;物流產(chǎn)業(yè)GDP;預(yù)測

    中圖分類號:F252 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:1673-291X(2019)06-0029-03

    一、物流效率研究現(xiàn)狀

    目前已有很多學(xué)者從事城市物流的研究,尤其是城市貨物運(yùn)輸方面,Knemeyer 提出物流業(yè)效率與顧客之間的溝通、顧客對企業(yè)的信任是有關(guān)聯(lián)關(guān)系的[1]。Lai從FFD、VAL和TEL三個方面,對物流企業(yè)的服務(wù)能力及績效進(jìn)行了對比分析[1]。陶經(jīng)輝從企業(yè)層面基于DEA 方法,對年貨物處理能力進(jìn)行了分析[2]。賀竹磬從省級層面并利用DEA 方法,對貨運(yùn)量、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、物流產(chǎn)值進(jìn)行了分析[3]。惠玉蓉從行業(yè)層面,利用DEA 方法研究物流業(yè)產(chǎn)值、貨運(yùn)量及周轉(zhuǎn)量變化特征[4]。許多學(xué)者從績效、成本、產(chǎn)值等方面分區(qū)域、分產(chǎn)業(yè)、分企業(yè)對物流企業(yè)效率進(jìn)行了研究[5~9]。劉滿芝提出城市物流定量評價,并在此基礎(chǔ)上提出了城市物流效率的模型和方法[10]。我國物流業(yè)20 世紀(jì)80 年代后期才開始快速發(fā)展,起步比較晚,因此對物流效率指標(biāo)選擇以及內(nèi)容的研究還缺乏先進(jìn)性與系統(tǒng)性。評價模型大多采用C2R-DEA 或BBC-DEA 等傳統(tǒng)模型,對于貨運(yùn)量及周轉(zhuǎn)量定量預(yù)測方法較少。本文旨在研究BP-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn),率先建立合適的物流效率網(wǎng)絡(luò)輸入輸出模型,基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)值訓(xùn)練,對貨運(yùn)量、物流產(chǎn)業(yè)GDP及貨物周轉(zhuǎn)量進(jìn)行預(yù)測。

    二、BP- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

    1.物流效率評價中的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。物流效率評價中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含一、二、三層(如下頁圖1 所示)。

    2.設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)。歸一化處理后GDP預(yù)測值為(0.51621,0.55348,0.65129,0.74367,0.83886,0.90901,0.95538,0.99735),歸一化處理后GDP實(shí)際值為(0.5161,0.5536,0.6513,0.7437,0.8388,0.9093,0.9547,1)。因而,可以利用該網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)99.9%以上的高精度物流GDP單變量預(yù)測。利用sim函數(shù)還能對不同輸入值條件進(jìn)行預(yù)測,這為物流資源有效整合奠定了強(qiáng)有力的理論基礎(chǔ)與技術(shù)支持。

    五、結(jié)語

    首先,物流業(yè)的投入與產(chǎn)出指標(biāo)、從業(yè)人員指標(biāo)、投資總額指標(biāo)、線路運(yùn)輸長度與產(chǎn)出指標(biāo)、物流業(yè)GDP、貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量能建立多輸入單輸出及多輸入多輸出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);其次,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)適用于物流效率評價,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物流產(chǎn)業(yè)GDP模型預(yù)測精度大于99.9%;最后,高精度投入、產(chǎn)出指標(biāo)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測為城市流體系建設(shè)及物流資源整合提供決策參考。

    參考文獻(xiàn):

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    [3] 賀竹磬.我國區(qū)域物流相對有效性分析[J].科研管理,2006,(6):145-148.

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    [13] 高慕瑾.基于DEA的陜西省物流業(yè)效率研究[D].咸陽:西北農(nóng)林科技大學(xué),2012.

    [責(zé)任編輯劉嬌嬌]

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