基于货运量预测物流园区用地规模,本文是一篇关于货运量论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
货运量论文参考文献：
摘 要：“一带一路”的战略背景,给物流业带来新的发展机遇的同时,也面临着巨大的挑战.物流园区作为物流业的载体,应充分发挥其高效配置物流资源的能力,提高物流运行效率,最大限度满足物流用地集约和节约化原则.为科学合理确定物流园区的用地规模,文章在建立遗传算法优化BP神经网络模型对货运量进行预测的基础上,改进了基于全社会物流总量的物流园区用地规模测算公式,提高了预测的精确度和操作的可行性,规避了传统参数法、时空消耗法等在物流园区用地规模预测上存在的局限性；并以重庆市为例,确定了重庆市2020年的物流园区用地规模需求,以期为“十三五”区域中长期物流规划及政府有关部门制定相关政策提供有益的参考借鉴.
关键词：物流园区；用地规模；GA-BP；货运量预测
中图分类号：F719 文献标识码：A
Abstract： The logistics industry is also faced with great challenges when it seizes new development opportunities under the strategic background of“one belt and one road”. As the carrier of the logistics industry, logistics park should make full use of its efficient logistics resources allocations and improve the logistics efficiency, so as to meet the principle of land intensive and economical use of logistics. To determine the logistics park scale scientifically and reasonably, this paper establishes a BP neural network model optimized by genetic algorithm to forecast the freight volume. Then it improves the calculating formula of land use for logistics park based on total social logistics, which not only is beneficial to enhancing the accuracy of forecast and the feasibility of operation, but also circumvent the limitations of land use prediction in logistics park of the traditional parameter method, space time consumption method. This paper takes Chongqing as an example to determine the logistics park scale of land demand of 2020, in order to provide a useful reference to medium and long term regional logistics planning in“thirteen five”and government"s formulating relevant policies.
Key words： logistics park； land size； GA-BP； freight volume forecast
0 引 言
根据中国物流和采购联合会发布的《中国采购发展报告（2014）》显示,2013年我国社会物流总费用超过10万亿元,占GDP比重为18.0%,是美国8.5%的2倍有余,物流成本明显偏高.该报告表明物流运行效率低下仍然是影响资源配置效率和国民经济转型发展的重要瓶颈.2013年9月10日,中国国家主席 分别提出了建设“新丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的战略构想.这一战略结合海陆布局,推进沿线交通建设,开创了跨地区跨国之间的新型合作,为我国物流业的发展提供了新的机遇.而物流园区作为现代物流的载体,在降低物流成本、提升企业生产效率、改善区域发展环境的同时也面临着许多规划不合理和盲目建设等问题,一定程度上阻碍了物流业的发展.因此,科学合理地规划建设物流园区是当前发展环境下的必然要求.
就物流园区用地规模的确定而言,目前国际上还没有一套成熟的确定物流园区规模的方法,部分专家学者在基于不同的理论和目标前提下提出了一些具体的预测模型.Weber[1]、Beckman[2]、Drener[3]等学者基于运筹学理论提出了物流用地预测模型.吴琳、沈德熙[4]根据济南市峨眉片区担山屯物流园区的主体定位,采用时空消耗法对其规划建设规模进行预测,以此指导具体的规划用地布局.周爱芳、周倩[5]（2014）在采用回归模型和增长系数法组合预测物流需求量的基础上,选择了参数法对湖南省的物流园区用地规模进行预测.孙焰、魏威、郑文家[6]（2014）则采用改进的参数法、时空消耗法和类比法分别对物流园区用地规模进行预测.综合对比以上3种预测方法,类比法的计算过于粗糙,预测结果偏差较大；时空消耗模型最大限度地考虑了物流园区和货物对时空资源的供需平衡,但面临参数变量过多,数据获取难度较大等问题,适用于物流发展水平较高等地区；参数法可以直接套用现有公式,易于量化,但该方法只适用于物流用地总规模已经确定的预测类型.为规避传统物流园区用地规模预测方法的局限性以及提高预测的准确性,文章通过建立GA-BP神经网络模型预测物流需求,结合重庆市物流发展特点对基于全社会物流总量的物流园区用地规模测算公式进行改进,运用该公式确定2020年重庆市物流园区用地规模,以期为“十三五”区域中长期物流规划以及制定相关物流政策提供决策参考.
结论：关于货运量方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关货运周转量论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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