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1、我國花卉物流需求預(yù)測模型及其問題研究
摘要:針對我國花卉產(chǎn)業(yè)開展現(xiàn)狀,基于GM〔1,1〕模型,從花卉產(chǎn)銷情況入手,對我國2025年與2030年花卉總產(chǎn)量與銷售總額進(jìn)行預(yù)測,誤差分析結(jié)果顯示該模型平均相對誤差較低,預(yù)測結(jié)果精度較高。根據(jù)預(yù)測結(jié)果,結(jié)合當(dāng)前我國花卉物流開展情況,指出未來花卉物流運(yùn)力缺乏將會嚴(yán)重制約花卉產(chǎn)業(yè)開展,提議須加強(qiáng)花卉供應(yīng)鏈研究,促進(jìn)花卉運(yùn)輸多元化開展,充分利用花卉運(yùn)輸資源。
關(guān)鍵詞:需求預(yù)測;花卉物流;灰色預(yù)測方法
2021
1引言
自“十三五〞以來,人均可支配收入得到顯著提高,人們娛樂消費(fèi)的比重逐步增大,花卉產(chǎn)業(yè)開始崛起?,F(xiàn)今,一二線城市白領(lǐng)的已經(jīng)成為花卉日常
2、消費(fèi)的主力軍。2021年全國花卉產(chǎn)銷形勢分析報告指出,我國的花卉消費(fèi)范圍以一二線城市為中心,逐步向外圍開展,消費(fèi)群體不斷擴(kuò)大,整體呈良好的開展勢頭。如此帶來龐大的花卉物流需求,我國花卉物流開展面臨著新的挑戰(zhàn)。
2我國花卉物流研究現(xiàn)狀分析
近幾年,國內(nèi)外關(guān)于花卉物流研究較少,主要分為花卉物流現(xiàn)狀分析及花卉運(yùn)輸問題研究。在花卉運(yùn)輸方面,王立娟從花卉運(yùn)輸保鮮期入手,并以城市GDP總量與城鎮(zhèn)居民人均收入情況為聚類指標(biāo),對云花的可達(dá)城市范圍進(jìn)行了分析研究。ChristineNguyen研究分析了過去20年中的加利福尼亞州的鮮切花市場開展情況,指出鮮切花的市場份額下降了44%,并提出通過建造新的花卉物
3、流中心來通過花卉運(yùn)輸效率。AdelaPoliakov分析研究了花卉運(yùn)輸?shù)乃姆N常用交通工具,指出汽運(yùn)與空運(yùn)運(yùn)輸優(yōu)勢明顯,強(qiáng)調(diào)了長距離運(yùn)輸花卉必須冷鏈運(yùn)輸。劉帥,姜麗構(gòu)建了基于FAHP的花卉冷鏈物流效勞質(zhì)量評價模型,其中對航空、鐵路、公路這三種運(yùn)輸方式做了比較分析,并指出了其優(yōu)缺點(diǎn)。宋志蘭等人對云南的花卉物流需求進(jìn)行了預(yù)測,指出未來五年云南花卉產(chǎn)量大幅增長,須加強(qiáng)冷鏈物流來滿足物流需求。
在花卉物流現(xiàn)狀方面,張榮忠從邁阿密先進(jìn)的花卉物流模式入手,強(qiáng)調(diào)花卉保鮮運(yùn)輸是花卉物流中須重點(diǎn)關(guān)注的局部。邵礫群等人論述了國外先進(jìn)花卉物流開展模式,從我國實際情況入手,提出了符合我國國情的開展意見。曹允春等人針對
4、云花物流系統(tǒng)開展現(xiàn)狀,詳細(xì)分析了其存在的問題,提議通過流程再造的方式來建立新的花卉物流系統(tǒng),并給出了初步實施方案。
總的來說,花卉物流需要全程冷鏈,對時效性要求很高。在實際運(yùn)輸中,花卉的在途損耗高達(dá)30%,空運(yùn)是花卉物流的主要運(yùn)輸工具。如今花卉消費(fèi)模式已完成從節(jié)慶式消費(fèi)到日常消費(fèi)的轉(zhuǎn)變,日益增長的花卉物流需求量對花卉物流運(yùn)輸提出新的要求。
3模型構(gòu)建及預(yù)測結(jié)果
據(jù)表1可知,自2021年起,我國的花卉銷售總額逐年上漲,其中鮮切花的種植面積占花卉種植總面積的4.85%左右,其銷售額10.3%左右,屬于花卉生產(chǎn)產(chǎn)值的主力軍。
以2021年為起點(diǎn),即在該點(diǎn)n=1,那么原始數(shù)據(jù)列如下:
5、
x〔0〕={x〔0〕〔1〕,x〔0〕〔2〕,x〔0〕〔3〕,x〔0〕〔4〕,x〔0〕〔5〕}={1068.54,1207.72,1288.11,1279.45,130257}
〔1〕根據(jù)GM〔1,1〕建模原理,對上述序列進(jìn)行一階累加生成:
x〔1〕={x〔1〕〔1〕,x〔1〕〔2〕,x〔1〕〔3〕,x〔1〕〔4〕,x〔1〕〔5〕}={1068.54,2276.26,3564.37,4843.82,614639}
根據(jù)一階累加數(shù)列x1,構(gòu)建模型白化形式方程式如下:
dxdt+ax1=u
式中:a,u為帶估計參數(shù)。分別為開展灰數(shù)和內(nèi)生控制灰數(shù)。設(shè)a︿為待估計參數(shù)向量:
a︿=au
6、按最小二乘法求解,有
a︿=〔BTB〕-1BTy
GM〔1,1〕的預(yù)測模型為:
x1k+1=x01-uae-ak+ua
對此式再做累減復(fù)原,得到原始數(shù)列x0的灰色預(yù)測模型為:
〔2〕模型誤差檢驗。
經(jīng)過計算,得出模型的預(yù)測值、殘差和相對誤差如表2所示。
其中,花卉銷售總額的平均相對誤差為1.76%,鮮切花的平均相對誤差為3.71%,均低于0.05,預(yù)測精度較高,不必建立GM〔1,1〕殘差修正模型,亦有較高的預(yù)測精度。
預(yù)測結(jié)果說明,我國2025年鮮切花產(chǎn)量可達(dá)27693億支,相比2021年增長16.98%,花卉銷售額可到達(dá)1625.7億元,相比2021年增長30
7、.96%。
4結(jié)論
近幾年,我國花卉產(chǎn)業(yè)開展迅速,雖然當(dāng)前花卉物流具備一定規(guī)模,但仍然沒有跟上花卉產(chǎn)業(yè)的開展腳步,特別是花卉物流運(yùn)力缺乏的問題。本文通過花卉灰色預(yù)測方法指出我國花卉未來的銷售額與產(chǎn)量呈持續(xù)大幅增長趨勢,相應(yīng)的,我國花卉物流從業(yè)者應(yīng)重視花卉運(yùn)輸量增長的問題,通過科學(xué)的方法對全國的花卉銷售額與產(chǎn)量預(yù)測,從引入新的運(yùn)輸工具與花卉運(yùn)輸流程入手,以增大現(xiàn)有運(yùn)力,提高花卉運(yùn)輸?shù)撵`活性,對順利開展花卉物流模式建設(shè)升級起到很好地導(dǎo)向作用。
參考文獻(xiàn)
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