基于支持向量机的区域物流需求预测研究

于凯丽

为了提高区域物流需求预测的精确度，本文利用蚁群优化训练参数的支持向量机算法（SVM），得到优化后的支持向量机预测模型对区域物流需求进行预测。以青岛市物流需求预测为例，实验结果表明，蚁群优化的支持向量机模型预测结果精度更高、稳定性更强、误差率更小，为青岛物流需求预测提供了保障。

区域物流需求预测有利于现代物流体系的优化和改进，实现降低成本、提高物流效率的目标。新形势下，科学预测区域物流需求，对提高经济竞争力，促进可持续发展具有重要的指导意义，是合理制定物流发展政策、完善物流基础设施建设和物流服务体系建设的重要依据。因此，准确预测区域物流需求显得尤为重要，其准确性将决定区域物流规划是否合理。及时掌握有效物流需求发展趋势的信息，有利于城市现代物流体系的优化和改进，实现降低成本、提高物流效率的目标，对提高城市经济竞争力，促进可持续发展具有重要的指导意义。

一、物流需求指标选择

区域物流需求预测指标的准确选择是预测成功实施的关键。为了保证物流需求的预测结果更接近实际结果，本文分析了影响区域物流需求复杂多样的因素。本文在查阅相关文献和实际情况的基础上，分别从经济影响和非经济影响两个角度分析了区域物流需求的影响因素。

经济影响因素：

1、经济发展的规模。“十四五”以来，随着城市经济的发展，物流需求增速加快，城市经济的发展速度与物流业的发展密切相关。

2、工业结构。产业结构调整将对物流需求规模和结构产生重大影响。城市通常与当地具有相同的工业结构。要稳定城市产业，城市必须确保服务业能够实现稳定、积极、长期的发展。

3、商业贸易。商业贸易对城市的物流需求有重大影响，商业贸易的发展也需要高标准的城市物流支持。

4、当地居民的消费水平。随着城市化的发展，随着当地人民消费和购买力的增加，电子商务分销服务取得了进展。

5、资本投资。资金投入在很大程度上影响物流需求，需要优化资源配置和政策指导，优化资本投资环境，提高物流服务水平。

6、消费者市场。消费者市场的大小受到人口密度的限制。在人口密度高的地区，商业流通的增加导致了物流活动的发生。

由于非经济因素、宏观经济政策和外部环境等影响物流需求的因素，短期内对物流需求的影响较小，因此，本文仅重点关注经济指标与物流需求之间的关系，并利用货运量来衡量区域物流需求的规模，构建表1所示的影响因素指标体系。

二、区域物流需求预测模型构建

（一）目标函数的建立

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论，利用结构风险最小化的原则，避免局部最小值，有效地解决过度学习问题。它可以获得有意义的法律信息，保证人们获得泛化能力，并具有较好的预测准确度。

假设在给定的K个样本数据集中，{（xi，yi），i= 1，2，…，n}，n表示样本数目，根据支持向量机原理，为每个样本点引入一个松弛变量来标记。

对于凸二次优化问题，通过引入拉格朗日乘子，将目标函数和约束条件集成到拉格朗日函数中，方便求解为每个不等式约束引入拉格朗日乘子a的最大或最小值，得到拉格朗日函数。

（二）参数优化

初始化确定蚁群算法的基本参数，蚁群为m个，每个蚂蚁k定义了一个具有n个元素的一维数组路径。k个蚂蚁通过的n个节点的坐标按顺序存储在路径中，可用于表示k个蚂蚁的爬行路径，其中n是优化参数的总有效位。蚂蚁k在t时刻在路径（i，j）上节点i的信息素浓度为τij（t），得到从城市i选择城市j这条路线的概率转换规则。

每只蚂蚁t在时刻选择下一个城市，并在t+1时刻到达那里。得到路径（i，j）的信息素更新规则。当完成最大迭代次数后，取所有蚂蚁所走路径中的最短路径作为最终路径来进行优化。

（三）预测模型的构建步骤

本文选用Libsvm-3.22工具箱，应用Matlab软件进行了预测和分析。Libsvm-3.22工具箱是一个用于支持向量机预测模型的训练、学习、数据分析和参数优化的多功能软件包，该工具箱简单、实用、快速、有效。

步骤1：根据给出的指标体系重建数据，对原始数据进行归一化。

步骤2：数据集分为训练数据和测试数据，训练数据集用于建模，测试数据集用于验证开发的模型。本文中2002年至2017年青岛市的各数据作为训练集，2018年至2020年青岛市的各数据作为测试集。

步骤3：优化参数和训练模型。使用ACO算法确定SVM中的惩罚系数和内核宽度的RBF作为核函数。训练SVM模型，如果不满足停止条件，新参数将用于重建ACO-SVM模型。计算适合度值，直到满足停止条件。

步骤4：模型预测。训练后，使用最优参数组合建立预测模型。将测试样本输入到建立的模型以获得预测值。

步驟5：将预测数据重新归一化以获得实际的物流需求预测数据。

三、实证研究

（一）预测模型的MATLAB实现

本文对青岛市物流需求现状及特点进行了总结，从经济总量、社会居民消费情况、当地居民的总人数和对外贸易情况等几个方面构建了一个适合于本文的预测指标体系，选取货物货运量指标来量度青岛市物流需求规模，如表2所示。

由于各指标数量级和单位不同，本文将样本数据缩至[-1，1]之间，对统计数据进行规范化处理。设置模型参数c，g范围为[0.1，1000]，交叉验证t为6，对模型训练的最终结果如图1所示。

从运行过程可以得出，参数C=271.8591，g=3.5748，拟合优度R2=0.9747，R2值越接近1，说明模型的实际值与观测值的拟合程度越好，平均百分比误差为MAPE=0.0343，模型参数经过训练优化，预测结果比较准确。可以看出，该预测模型表现出良好的预测效果。

科学的区域物流需求预测为现代物流系统规划提供发展依据，为区域宏观产业经济政策提供理论基础。如果需求没有得到充分的估计，物流企业将失去很多盈利机会。准确预测区域物流需求是物流规划的重要依据，是区域物流综合规划的前提和基础。

〔本文系青岛滨海学院人文社会科学研究项目（项目编号：2021RY05）研究成果〕

（作者单位：青岛滨海学院商学院）