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基于DGM(1,1)模型的高速鐵路與物流產(chǎn)業(yè)融合的可行性分析

2020-11-30 22:27:56張嘉珩
裝備維修技術(shù) 2020年14期
關(guān)鍵詞:融合分析模型

摘要:本文首先引用多元線性回歸分析法和離散灰色DGM(1,1)模型,對(duì)我國(guó)未來(lái)五年物流業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè),然后基于產(chǎn)業(yè)融合理論對(duì)高速鐵路與物流業(yè)融合進(jìn)行可能性分析。最后,提出開展高鐵快遞業(yè)務(wù)的合理化建議。

關(guān)鍵詞:高速鐵路;物流產(chǎn)業(yè)

1.基于多元線性回歸的影響快遞業(yè)務(wù)量因素分析

建立預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。當(dāng)自變量與因變量之間存在線性關(guān)系時(shí),稱為多元線性回歸分析。其基本形式如公式(1)所示:

其中:b0是回歸常數(shù);是回歸參數(shù);e是隨機(jī)誤差。

本文選取城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模達(dá)兩個(gè)因素作為影響快遞業(yè)務(wù)量的自變量。如公式(2)所示:

y:快遞業(yè)務(wù)量,x1:城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入,x2:網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模。

本文引用2010-2016年城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入,網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模和快遞業(yè)務(wù)量三者數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)略從。通過(guò)SPSS軟件,模型檢驗(yàn)輸出結(jié)果用回歸系數(shù)及方差檢驗(yàn)可獲知:城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入的系數(shù)為0.01、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模的系數(shù)為20.78,常量為-219.54,以此建立多元線性回歸模型如公式(3):

由公式(3)可知,城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模是影響快遞業(yè)務(wù)量的兩個(gè)重要因素

2. 基于DGM(1,1)模型對(duì)我國(guó)快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)

2.1 DGM(1,1)模型概述

對(duì)于離散灰色預(yù)測(cè)DGM(1,1)模型,相關(guān)資料通常定義如下:

2.2 預(yù)測(cè)快遞業(yè)務(wù)量

通過(guò)分析國(guó)內(nèi)高速鐵路的發(fā)展以及國(guó)內(nèi)快遞市場(chǎng)的變化,基于2010年至2016年七年快遞業(yè)務(wù)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),利用DGM(1,1)模型對(duì)我國(guó)未來(lái)五年的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。定量分析出巨大的快遞市場(chǎng)規(guī)模,分析過(guò)程如下:

(1)對(duì)原始序列的初始化,取2010-2016年的快遞業(yè)務(wù)量為原始序列:X(0)={ 23.4,36.7,56.9,91.9,139.6,206.7,312.8}。

(2)對(duì)原始序列進(jìn)行一次累加生成新序列:X(1)={ 23.4,60.1,117.0,208.9,348.5,555.2,868.0 }。

(3)根據(jù)式(4-3)確定參數(shù)列:β=(β1,β2)T=(1.515,2.963)T。

由于已經(jīng)確定參數(shù)β1和β2,因而通過(guò)離散灰色預(yù)測(cè)模型x(1) (k+1)= β1 x(1) (k)+ β2對(duì)未來(lái)5年的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果如下:x(1)(8)=1342.98,x (1)(9)= 2062.58,x (1)(10)= 3152.77,x (1)(11)=4804.41,x (1)(12)=7306.64。基于DGM(1,1)模型對(duì)我國(guó)未來(lái)5年的快遞業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)如下所示:2021年:1342.98億,2022年:2062.58億,2023年:3152.77億,2024年:4804.41億,2025年:7306.64億。

由于快遞量的逐年增加,現(xiàn)階段的運(yùn)營(yíng)模式以及運(yùn)載工具都無(wú)法滿足未來(lái)快遞量的需求,因此這種狀態(tài)就為開展高鐵快遞業(yè)務(wù)提供了良好的契機(jī)。

3、 高速鐵路和物流產(chǎn)業(yè)融合理論分析

產(chǎn)業(yè)融合是指不同產(chǎn)業(yè)或同一產(chǎn)業(yè)不同行業(yè)相互滲透、相互交叉,最終融合為一體,逐步形成新產(chǎn)業(yè)的動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程。產(chǎn)業(yè)融合可分為產(chǎn)業(yè)滲透、產(chǎn)業(yè)交叉和產(chǎn)業(yè)重組三類。

由于高鐵具有速度快,不受航空管制、交通擁堵等因素影響,事故率較低,高速鐵路具有環(huán)保、安全、高效等特點(diǎn)。這將成為高鐵快遞業(yè)有力的優(yōu)勢(shì)。而目前快遞業(yè)自身也存在運(yùn)力不足、行業(yè)內(nèi)部管理混亂、暴利拆裝以及快件運(yùn)達(dá)不及時(shí)等一系列問(wèn)題。這也就高鐵快遞提供了進(jìn)入該行業(yè)的機(jī)會(huì)。

4、研究結(jié)論

(1)通過(guò)多元線性回歸分析預(yù)測(cè)法對(duì)影響快遞業(yè)務(wù)的因素進(jìn)行分析。經(jīng)研究后發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)人均居民可支配收入和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模是影響快遞業(yè)務(wù)的兩個(gè)重要因素。

(2)基于2010年至2016年七年快遞業(yè)務(wù)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),利用DGM(1,1)模型對(duì)我國(guó)未來(lái)五年的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。在對(duì)結(jié)果進(jìn)行量化分析后發(fā)現(xiàn):在未來(lái)的一段時(shí)間內(nèi),我國(guó)的快遞業(yè)務(wù)量還將呈現(xiàn)不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn):

[1]蘇先娜,謝富紀(jì). DGM(1,1)模型的特性及其在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域中的應(yīng)用

[2]劉志. 高速鐵路與快遞業(yè)融合發(fā)展研究[D].北京交通大學(xué),2014.

作者簡(jiǎn)介:張嘉珩 男 1990-01山東省萊州市人 研究生 助理工程師 研究方向:行車組織

郵寄地址:黑龍江省哈爾濱市南崗區(qū)西典家園B8 2單元 801門 15004641752張嘉珩收

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