基于神经网络的广西物流需求预测模型构建与应用研究

黄 毅，韦志民

引 言

现代物流业是区域经济体系的重要组成部分，是推动经济发展的支撑力量，其作用日益凸显。多数研究表明，物流能正向促进区域经济发展（A Sami Bensassi，et al，2015）。广西地理位置优越，是西南出海最便捷通道，更是连接中国与东南亚的重要节点。统计数据表明，“十四五”期间广西运输、仓储等物流业产值占自治区GDP 约为4.5%。广西现代物流业高效发展对促进区域经济发展和稳边固边等作用逐渐彰显。精准预测物流需求量对区域现代物流业高效发展具有重要意义，可以避免因开展物流业务活动规划不合理而造成的土地、资金、人力等生产要素的浪费，从而为区域物流业合理规划与业务组织提供借鉴（吴涵等，2019）。

由于物流量受经济发展水平等诸多因素影响，预测具有较大的难度，因此如何提高预测的精度，已经成为当前物流学术研究的一个热点话题。然而以多元回归、灰色理论等为代表的传统统计预测方法因预测精度较低，其优势逐渐失去（李国祥等，2021），需要结合当前智能技术改进预测方法。因此本文将采用当前预测精度较高的神经网络预测方法并从多视角探索物流需求量产生的关键影响因素，试图对区域物流需求进行更科学更精准的预测，为区域物流发展与规划提供数据依据。

一、预测方法及神经网络的适用性

（一）预测方法

区域物流需求预测研究兴于20 世纪90年代，主要形成了传统与智能两种预测方法。在传统阶段，物流预测方法往往采用时间序列、回归分析或灰色理论等传统统计学方法。例如，时间序列方法应用于粮食铁路载货量季度预测（Benjamin，1986；Babcock et al.，1999），线性回归方法预测山东物流需求（张群，2012）、多元回归模型预测卡车运输行业的货运量（Fite et al.，2002）灰色理论对区域物流的预测（刘庆庆，2022）。在智能统计阶段，主要采用支持向量机、遗传算法、神经网络等方法，例如采用基于复合核模的支持向量机模型可以很好的预测社会物流总额，产生较高的预测精度（范思遐、吴斌，2018）；利用遗传算法并结合神经网络预测冷链物流需求（王晓平、闫飞，2019），融合深度学习训练和神经网络模型有效预测区域物流需求（Guo et al.，2021），运用长短期记忆网络（李国祥等，2021）也可以有效提高物流需求预测能力。传统预测方法偏重于线性模型，然而其预测精度与能力较差，使用容易受限。而智能统计方法主要考虑非线性关系，其预测效果明显优于传统方法，特别是神经网络预测法，具有较强的泛化性能，能显著提高预测能力与精度。

（二）神经网络的基本原理

神经网络模型是通过构建一系列的“神经元”，模拟人脑神经的反应模式，对历史多维数据进行模拟，类推出输入信息与输出结果间的基本规律，从而预测未来发展规律的一个数学描述。多数神经网络模型采用单向传播，通过建立输入层到隐含层至输出层的信息传递过程，形成输入层接收外界信息、隐含层负责处理信息和设计隐性传递结构并传递到输出层的学习与传播关系（如图1 所示）。其中输入层中各神经元由与输出结果存在关联的外界信息决定；隐含层接收到外界信息后，按某一规律进行数据处理，并传输到输出层，形成输出结果。每层的神经元独立存在互不影响，不存在连接关系，而层级间的神经元却存在着全连接的“黑箱”关系。

图1 三层神经网络结构图

神经网络模型采用误差反向传播算法，即通过选择合适的神经网络层级结构和转移函数与训练函数，学习与训练历史样本数据；当模型输出值与实际值不相符合时，输出值与真实值形成的误差以反向传播方式逐层逆向传递，以修正三个层级间的权值与阈值。反复进行历史样本数据学习与训练，直至输出结果的误差降低到理想值，或学习训练次数达到预定次数。

（三）神经网络方法的适用性

神经网络模型已经被证明可以通过神经元实现非线性映射关系，能够很好地拟合任意非线性经济或管理问题的预测模型（Robert，1989）。神经网络结构反映输入与输出之间的映射关系而不需要建立具体的数学函数，不需要了解输入因素与输出因素间的因果关系或动态特征或参数特征，仅利用自身的学习能力，可以进行自主学习，能自动映射出输入变量与输出变量间的内在关系。同时神经网络的容错纠错能力高而使其具有鲁棒性，网络结构也非常稳定，可以实现独自高速运行，快速得出精准预测结果。因此神经网络较传统预测方法适用于区域物流需求预测，弥补了传统预测模型要求线性关系等不足。

二、广西物流需求预测模型构建及实证研究

（一）模型构建

由于神经网络三层结构关系适用性，考虑到影响区域物流需求的因素多样化，构建了如图2 所示的神经网络三层结构基本思路图。由区域物流需求的影响因素作为输入层，设置相关隐含层映射函数，输出区域物流需求规模。

图2 基于神经网络的物流需求预测逻辑思想

基于逻辑思想，假设物流需求影响因素为X（i=1，2 ，…n），物流需求的输出因素为Y（i=1，2 ，…m），隐含层记为J，W和W代表网络连接权值与阈值，那么从输入层到隐含层的数字表达公式可以表示为：

从隐含层到输出层的数字表达公式可以表示为：

其中，隐含层神经元的传递函数可以采用logsigmoid 型函数、tan-sigmoid 型函数、纯线性函数purelin；训练函数主要包括traingdm、traingda traingdx 和 trainrp 等方法。

（二）广西物流需求关键影响因素的确定

在经济社会里，物流是产品运输的派生活动，本质是产品的位移活动，也是实现产品供需关系的重要经济活动，其规模大小往往受到空间产品位移而产生的流量、流向和流速等因素的影响。

流量，即产品空间移动的总量，不仅受到供应能力的影响，也受到需要的制约。本文从供应视角看，生产能力的大小决定着供给总量，因此区域产业结构与规模、三大产业产值、自然条件、生产力布局、投资规模、产业政策等因素制约着区域生产能力，进而限制着物流的流量总规模。从需求角度看，区域资源禀赋的产品竞争力差异导致区域间贸易，从而产生了物流活动。而需求量的大小受区域消费者购买力的影响，更受三大产业生产规模的影响，也受国际贸易的影响。也就是说，区域经济发展水平越高、经济越活跃、居民购买力越强、人口总量越大、进出口贸易规模越大，自然资源条件差异越大，物流的流量也越多。

流向，即物流活动的指向或位移的方向。物流流向总体由需求决定，工业生产能力与竞争力越强，物流就由原材料供应地指向工业生产地，产品就源源不断从工业生产地流向农业生产地等其他区域。区域居民的收入水平越高、消费能力越强，消费品也将不断地流向该区域。由于第一产业生活需要大量的农资原材料，因此第一产业产值越大，越可能需要外部资源，从而决定着农产品及农资等资源的物流活动指向。同样地，国际贸易进出口产品也决定着跨境物流的流向。

也就是说，工业布局、三大产业规模、居民居住分布、居民收入与消费水平、进出口贸易规模等因素制约着物流流向。

流速，即物流实现的速度或效率或周转率，此时物流基础设施是其最关键决定因素，包括道路等级、运输工具、物流辅助设施、通信条件等基础设施。一般而言，公路等级越高、铁路高速网络越发达、农村路网可达性越高、货场或码头等驳接辅助设施越完善、区域通信或互联网水平越高，越有利于缩短物流里程、越有利于提高物流运作效率，越有利于促进物流需求。也就是说，良好的物流基础设施，优化了道路网络布局，提高了道路质量和通达性，提升了物流需求实现的可行性，进而提高物流规模及效率。

物流的流量、流向和流速特征表明，物流需求主要受区域经济活动、生产与消费规模、人口分布、物流基础设施等因素的制约。本文考虑到区域经济发展水平和规模大小决定着物流量，因此可以使用GDP、第一二三产业产值、固定资产投资总额、进出口总额等衡量区域经济发展水平因素来反映物流需求量。居民收入水平和消费水平以及人口规模直接影响着消费端的物流需求量，是决定物流流向和流量的关键因素，可利用城镇居民人均可支配收入、人均消费支出、人口总量、社会消费品零售总额等因素反映物流需求。而物流的实现需要完善的基础设施，即需要公路等道路设施、互联网与电话手机等通讯设施等因素，所以公路里程、区域信息化水平等影响着物流需求量的实现。考虑数据的可得性，本文主要选取GDP、第一二三产业产值、固定资产投资总额、进出口贸易总额、社会消费品零售总额、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费支出、人口数量、公路里程以及区域信息化水平作为广西物流需求的关键输入因素。

（三）广西物流需求预测实证分析

1. 数据获得与预处理

数据源于2000—2021年广西统计年鉴（见附表1）。为消除影响因素与物流需求量间的内生性，需要采用滞后一期的影响因素预测本期的需求量。同时将2000—2017年的影响因素预测2001—2018年的货运量作为训练集，把2018—2019年的影响因素预测2019—2020年的货运量划分为测试集。

附表1 2000—2020年期间广西货运量及物流关键影响因素产值

接附表1

2. 网络仿真

函数与参数选择。分别以tansig 函数作为隐含层的转移函数，purelin 函数作为输出层的转移函数，traingdm 函数作为训练函数选择，并将模型的迭代次数设为1000，学习率设为0.04，目标值的误差限设为0.0001。

3. 测试集输出结果

针对广西数据，利用Matlab 编写满足上述函数和参数要求的BP 神经网络代码并运行，得出的测试集输出结果如表1 所示。输出结果表明，最小相对误差率为1.34%，最大相对误差率为3.38%，测试集平均误差为2.36%，采用神经网络的预测值与实际值非常接近，说明预测精度高，可以对广西未来物流需求进行有效预测。

表1 神经网络预测精度对照表

4. 多种预测方法结果对比

采用不同预测方法对2019—2020年的广西货运量预测中发现，二次指数平滑预测的平均误差率为 20.53%，G（1，1）灰色预测的平均误差率为23.39%，弹性系数预测的平均误差率为5.27%，均高于神经网络预测的平均误差为2.36%（见表2）。可见神经网络预测方法精度更高，更可靠，更为稳定，效果更好。这说明采用神经网络预测法对广西物流需求量预测十分可行，预测值可以为区域物流发展决策提供数据支持。

表2 不同预测方法的预测值与误差率

5、“十四五”期间广西物流需求预测

根据广西“十四五”规划，2021—2025年间广西地区生产总值年均增长6.5% 以上，第一产业增加值年均增长5.5% 以上，工业增加值年均增长8%以上，服务业增加值年均增长6.5%以上；居民人均可支配收入年均增长6.5%；广西进出口总额年均增长7% 左右；社会消费品零售总额年均增长8%左右；固定资产投资年均增长15%以上；2025年公路总里程达到14 万公里。第七次全国人口普查表明广西人口年平均增长率为0.53%。由此可测算出十四五期间广西物流需求关键影响因素各年的数值，结合神经网络模型可以预测2021—2025年每年的物流需求量。

测算结果表明（见表3），2022年受广西疫情多点散发影响，交通物流受到管控限制，广西货运总量呈现负增长。但“十四五”期间广西物流需求总体呈平稳增长趋势，年均增速为6.31%。

表3 “十四五”期间广西物流需求预测值

三、结论及建议

把区域经济发展水平、居民收入和消费水平、人口规模、物流基础设施能力等因素作为神经网络模型输入层信息，用货运量衡量广西物流需求并作为输入层信息，经对比二次指数平滑法、G（1，1）灰色预测法和弹性系数法，发现神经网络预测方法精度更高，预测能力更强。利用神经网络可以预测2021—2025年广西物流需求量分别为21.6 万吨、20.8 万吨、22.3 万吨、23.8 万吨和 25.2 万吨，年增长率为6.31%。

为适应广西物流需求的高速发展需要，笔者建议从以下五方面发展广西物流业。

1. 加强物流基础设施建设

以路网为主要内容的交通基础设施水平决定着物流通达性的高低，决定着物流运作效率的高低，高效的路网有利于开展多种形式的物流运作，有利于降低物流成本。当前广西高质量综合立体路网建设滞后，需要补强铁路网，提升国、省干线公路等级，实现乡镇通三级以及上公路，加快构建更高效快捷的出省、连接区内城市的铁路网与公路网；加快对南宁、桂林枢纽机场的扩建和九个支线机场的新建和机场间的交通路网建设，形成高效协同的航空物流体系；改造西江、右江、红水河、柳黔江等航运干线航道，提升水道运力，特别是西江力求全线运力达到3000 吨级，提升北部湾港航运能力，完善港口设施，构建高效现代航运体系。加快与周边国家特别是与越南沿边重要口岸基础设施建设，提升口岸公路等级，力争实现一类口岸高速公路全覆盖，全面提升沿边沿海交通互联互通水平。

2. 提升物流服务水平

物流服务能力越强，区域物流运作效果越好，物流服务水平越高，物流运作成本就显著降低。首先，构建区域一体化物流服务体系。规划并建设好重点枢纽物流中心、集散中心和配送中心，推动中心间的复合衔接，发展“一票制”一体化综合服务，实现物流联程快捷顺畅。其次，大力推进多式联运。支持建设多式联运等公共物流信息平台，推进公水、铁水、水水联运等多式联运体系，实现“公、铁、水”间的有效衔接，促进物流集约化发展，提高多式联运运作效率，实现物流便利化。最后，做好疫情环境下的物流过程畅通。广西各地要规范设置疫情防控点，对物流运输车辆司乘人员实施准管控，重点推行重点物资运输车辆通行“特事特办”“急事急办”等惠民政策，全面落实“即采即走即追”制度，有效促进物流畅通。

3. 提高物流信息化与智能化水平

运作信息化与智能化是降低物流运作成本、提高物流运作效率最重要的手段。一是构建完善的公共物流服务信息平台，特别是推动建设全区层面的物流大数据信息平台和供应链服务平台，全面衔接产、供、销、运、送等环节的信息，实现各环节运作的信息化与可视化。二是加大物流运作主体信息化与智能化的建设力度。相关部门重点支持5G 技术、6G技术、区块链、物联网、人工智能等新一代信息技术在物流企业的应用，加大在运输、装卸、加工、包装、配送、分析等物流环节智能化设备的普及与应用，支持与推动物流活动操作无人化与智能化，支持物流企业信息化建设水平，提升物流与供应链运作的网络化与便捷化。三是提升公共物流设施智能化和绿色化。按照低碳环保要求，广西要全面推动重点交通、物流枢纽节点基础设施信息化与智能化建设，加快建设北部湾港口“智慧”建设，加快南宁、柳州等物流枢纽城市的绿色基础设施、新能源设备的推广力度，强化物流运作绿色化、低碳化与安全化。

4. 壮大物流主体

物流业务的实现最终靠物流服务企业或供应链管理企业来实现，企业主体规模大小决定着物流业务量实现大小，广西应重点考虑如何壮大物流主体规模。一是推动物流总部经济发展。广西要加快推进与壮大物流总部经济在本地落地生根，重点着眼于发展东盟经济和服务国内大循环需要，推动具有全球竞争力和供应链运营能力的跨境物流企业、航运企业、跨国采购分销配送中心、供应链管理企业等在广西设立高能、高效总部。二是推动区内大型企业牵头组建物流集团或物流联盟。结合广西与东盟国家、粤港澳大湾区经济往来的产品特征，重点扶持在上述区域有经贸往来的区内重点龙头企业牵头组建大型跨区域跨国际的物流集团或物流联盟，支持组建、合并或壮大广西区内的海运企业、西部陆海新通道班列运营企业和航空物流企业，整合广西物流企业在东盟国家的运输、通关、配送、仓储资源，提升广西区内物流企业的供应链运营能力，提升广西物流企业在东盟、粤港澳大湾区产业价值链中的地位和影响力。三是培育壮大服务先进广西制造业的物流主体。在当前疫情常态化下，广西加大财政、税收、金融等对中小微物流企业的纾困力度，研究制定更具有针对性的减税降费政策，助力物流企业渡过难关。深化“放管服”改革，优化营商环境，进一步通过宏观政策支持服务广西先进制造业的物流主体培育与发展。

5. 推动物流业与制造业深度融合。

物流业与制造业融合度越高，越有利于物流业务无缝衔接与高效运作，越契合物流业高速发展需要。一要围绕广西制造业物流要求，创新和发展物流服务模式。各级政府应主动出击，帮助制造企业扩大订单，协调铁路部门，优化班列运行模式，推动“门到门”服务，提高陆海新通道班列数量与效率；主动降低过路过桥费用，沟通与协调海关部门优化通关流程、提高通关效率，提高中越跨国物流效率。物流企业要主动摸清广西企业生产的产品流向与流量，不断探索与创新运输模式，尽量实现“点对点”运输服务，为广西制造业营造高效、专业的一站式服务。同时创新发展共同配送、云仓共享、供应链一体服务、分时分段配送、夜间配送等先进物流模式，为广西制造业降低物流运作成本。二是各级政府应研究制定促进物流业与先进制造业深度融合的支持政策文件。加大南宁、柳州、桂林等物流枢纽建设投入力度，发挥枢纽经济作用，聚集物流资源，形成规模效应，提高物流服务水平，降低广西先进制造业物流成本。研究并出台相关政策支持广西物流企业数字化改造，鼓励物流企业对广西先进制造业量身定做个性化的物流服务，实现生产线边物流，一体化物流、“点对点”直达物流等。

总之，神经网络模型比传统预测模型的预测精度更高，具有更强的预测能力，可以很好地预测物流需求量。研究发现，广西“十四五”期间物流可能年均增长率6.31%，为此广西可以从改善物流基础设施、提高物流服务水平、壮大物流主体、促进“两业”深度融合等方面加以应对。