短期“井喷”式电商物流需求预测模型构建及其应用研究

来源 :重庆工商大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:huang_hh
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随着我国网络购物交易规模扩大,出现了京东、淘宝等大型电商企业,广大消费者正式把网络购物当做消费购物的主要途径之一。由于消费者购物主要集中在节假日,各大电商企业纷纷利用节假日以及营造各种购物节来进行营销,使得短期内电商企业交易金额和物流业务量均呈“井喷”状态,物流需求量大且不确定导致第三方物流企业无法有效地整合配置有限的物流资源,出现物流资源分配不合理、业务分流计划脱离实际、物流成本过高等问题。本文基于此研究背景以及国内外相关研究成果,运用灰色系统预测理论构建组合优化的灰色verhulst模型对节假日促销带来的短期“井喷式”电商物流需求预测问题进行了研究,从而为第三方物流企业制定业务分流计划以及进行物流资源整合配置提供依据。本文在系统分析当前我国电商物流现状及需求特性基础上,深入总结并分析了短期“井喷式”电商物流的需求特性,同时,有效结合天猫双十一短期“井喷式”电商物流现状及其物流需求统计特性,寻找短期“井喷式”电商物流需求的规律;然后结合经典灰色verhulst模型的初始值、背景值、时间响应式和灰导数的建模原理分析,分别构建了三个组合优化预测模型,即基于初始值和背景值优化的灰色verhulst预测模型、基于背景值和时间响应式优化的灰色verhulst预测模型和基于初始值和灰导数优化的灰色verhulst预测模型,通过对三个预测模型的算例分析和误差检验比较,发现基于初始值和背景值优化的灰色verhulst预测模型相对误差最低、预测精度最高。因此,可以选用此模型实现对天猫双十一未来五年的物流需求量精准预测;最后,根据有效的预测结果,有效结合电商物流需求与物流资源分配利用的合理配置关系,分别从仓储资源整合、运输配送资源整合、设施设备资源整合、人力资源整合和信息资源共享等五个方面提出了应对短期“井喷式”电商物流需求的物流服务对策。
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