区域农产品物流交通量分布预测系统设计,本文关于农产品物流论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
农产品物流论文参考文献：
摘 要：为了预测城市区域内未来年份的物流交通量分布情况,选择Fratar数学模型开发了计算程序.以南平市农产品物流交通量分布预测为例,通过分析GIS地图,把南平市划分为多个物流小区,调查获得当前年份的交通分布表（OD表）,预测未来年份各小区的物流发生量和吸收量（PA表）,最后应用Fratar数学模型实现了短期预测,获得了2017年的OD表.实际应用效果证明,用Fratar法进行城市区域物流交通量的短期预测,操作便捷,调查工作量小,适宜物流规划基层人员使用.
关键词：区域物流；交通分布；物流交通量；短期预测
中图分类号：S377：U412 文献标识号：A 文章编号：1001-4942（2016）11-0149-04
Abstract In order to forecast the logistics traffic volume distribution in the future years within the urban area, the Fratar model was used to develop an application program. Taking the Nanping City as an example, the logistics traffic volume distribution forecast system for agricultural products divided the Nanping City into several logistics districts through analyzing the GIS map. Then, the Origin and Destination （OD） Table of the current year was obtained to forecast the Production Attraction （PA） Table of each district in the coming years. Finally, the Fratar mathematical model was used for short-term forecast to obtain the OD Table of 2017. Practical applications proved that the investigation workload of Fratar method was relatively light. It was convenient to operate and suitable for the use of basic logistics planners.
Keywords Regional logistics； Traffic distribution； Logistics traffic volume； Short-term forecast
以分析农产品物流的流向、流量为例,把城市城区及郊区划分为多个物流小区,每个物流小区都可能会生产农产品向其它小区供应,也可能会吸收其它小区生产的农产品,小区内部也可能会自我消化一部分本小区生产的农产品,这样就形成了复杂的农产品物流量交通分布[1].
区域内农产品物流的交通分布可以用OD表（Origin and Destination Table）来表示,表中记录了两两小区之间以及小区内部的物流运输量[2].除了农产品外,其它行业的物流甚至居民出行都可以构建相应的OD表,各行业的物流及居民出行流汇集形成了城市的交通流,当某些区域的交通流量超过了道路通行能力,就形成了城市拥堵.
为了实现智慧城市、智慧物流,需要合理利用城市土地资源,需要对未来年份的城市交通分布进行预测,从而提前对道路及物流设施进行合理规划.例如对城市的物流货场正确选址和提前建设,从而消除未来年份城市物流的瓶颈点,提升城市区域内的物流交换能力[3].
1 交通分布预测方法和模型的选择
1.1 预测方法的选择
用于交通分布预测的数学模型方法有多种,如：基于当前年份OD表求出未来OD表的增长系数法,基于未来交通阻抗预测未来交通分布的重力模型法,基于小区间物流交换心理意向的概率模型法等[4].短期预测时,通常会优先选择增长系数法,使用该方法的前提条件是短期内区域内部的交通条件没有发生大的变化,人们交换物资的心理意向也没有发生重大改变.在满足这两个条件下进行短期预测,增长系数法具有较好的实用价值[5].
应用增长系数法进行未来年份物流交通量预测的步骤如下：
（1）调查获得现状年份的OD表；
（2）根据经济、人口的发展潜能,估算未来年份各小区交通量发生和吸引的PA表（Production Attraction Table）；
（3）将当前OD表和未来PA表相结合,选择合适的交通分布数学模型,对各小区之间的交通流量进行分配,使得各小区的发生量总和和吸收量总和尽可能接近预测的PA表.
（4）分配平衡后获得的新的OD表,即为未来年份各小区的交通流量流向表.
1.2 交通分布预测模型的选择
增长系数法假定未来年份的OD表和当前年份的OD表分布特征相同,基于此,建立了多种数学模型,包括弗尼斯（Fumess）约束条件法、福莱特（Fratar）法、底特律（Detroit）法、常增长系数法、平均增长系数法[6].其中Fratar法收敛快,编程容易,应用较为成熟.
Fratar数学模型为：
fF（Fkpi,Fkaj）等于Fkpi·Fkaj·Lkpi+Lkaj2 （1）
其中：Lkpi等于Pki∑jtkijFkaj,Lkaj等于Akj∑itkijFkpi；tkij为第i小区流向第j小区第k次迭代的物流交通量；Pki为第i小区第k次迭代的总发生量；Akj为第j小区第k次迭代的总发生量；Fkpi为第i小区第k次迭代的物流量发生能力系数；Fkaj为第j小区第k次迭代的物流量吸收能力系数.
结论：关于对不知道怎么写农产品物流论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文农产品物流有哪些环节论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
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