【摘要】随着中国市场经济的持续增长和产业结构的进一步优化与调整，现代物流业在中国国民经济中的功能不断突出，作用也日益重要。文中将对影响中国区域物流发展的主要原因展开探讨，通过ARIMA模式和BP神经网络模式，对北京市区域物流能力进行了预估。研究结果显示，相较于ARIMA模型，BP神经网络模型在预测区域物流能力方面展现出更高的准确性。此外，根据BP神经网络的预测结果，未来四年内，北京市的物流需求量预计呈现出稳定且持续上升的趋势，基于北京市物流发展的实际情况，研究结果为北京市物流产业的未来规划提供了有价值的参考和依据。

　　【关键词】区域物流；需求能力预测；BP神经网络；ARIMA模型；北京市

　　2022年国务院办公厅发布了《“十四五”现代物流发展规划》（简称《规划》），清晰界定了2025年和2035年的阶段性发展目标。作为我国首个五年期的物流专项规划，它在前瞻性、全面性、指导性和专业性方面均实现了新的飞跃。此《规划》的出台，不仅与国家总体发展战略的调整紧密相连，更是在当前国际政治经济形势复杂多变的背景下，基于物流对产业链供应链稳定与安全的关键作用，适时地顺应了物流业的发展趋势。

　　物流行业作为国民经济的重要支柱，对经济增长和民生改善具有举足轻重的推动作用。据统计，2013年至2018年期间，我国物流需求规模年均增长率达到7.06%，至2018年，全社会物流需求总量已攀升至283.1万亿元，同比增长6.4%。作为中国的首都及政治、文化、经济中心，北京的人口增长带动了其物流产业的显著扩张。然而，物流行业仍然面临着一些挑战，包括物流体系不完善、设施配套不足、物流成本过高和物流机制不健全等。为了保障物流行业的有序高效运作，达到区域物流资源供需的均衡状态，并推动区域经济的稳健发展，精确预测物流需求能力显得尤为重要。

　　因此，本文全面考虑影响物流业需求的主要因素，采用ARIMA和BP神经网络等先进模型对北京市地区物流能力进行实证预测，以提高预测的准确性。研究结果表明，BP神经网络模型在预测区域物流能力方面展现出高度准确性。

　　预计在未来四年内，北京市的物流需求量将持续稳定上升。结合实际情况，这一预测为北京市物流产业的规划提供了坚实的参考依据。

　　1 BP神经网络概述

　　BP神经网络作为一种多层前馈型神经网络，在多个领域，特别是机器学习与模式识别领域享有广泛声誉。它通过习得输入与输出之间的映射关系，实现对未知数据的预测与分类功能。该网络结构主要包含输入层、隐藏层以及输出层三个核心组成部分。其中，输入层扮演着接收外界输入数据的角色；隐含层则负责对这些输入数据进行特征转换与模式识别处理；而输出层则最终提供预测值或分类结果。

　　BP神经网络在实际应用中具有广泛的应用场景，如数据分类、回归分析、图像处理等。它对于处理非线性和复杂问题具有较好的能力，能够适应不同类型的数据和需求，还能较好地处理预测对象与影响因素之间的复杂关系，因此适用于区域物流需求的预测[1]。

　　2实证分析

　　2.1预测指标的选取

　　区域物流的需求与多方因素有关，不论是当地经济发展水平、产业结构，还是当地物流基础设施的建设都会影响当地的总体物流需求。本文基于北京市物流需求现状，从多种角度出发，分析得出以下十点影响因素，并将其作为预测指标。

　　①经济因素。经济发展通常伴随着市场规模的扩大，特别是消费市场的增长。随着消费需求的增加，物流需求也会相应增加，包括商品采购、物流配送、仓储和运输等方面的需求。经济的发展不仅能促进当地居民的消费水平，也必然会影响当地的物资流动以及消费，因此，选取地区生产总值代表区域经济发展水平，并将其作为一项预测指标。

　　②产业结构。随着北京市的持续进步，社会产业重心正逐步向第三产业转移，这一转变趋势推动了物流产业的升级与转型，并直接对区域物流需求产生了深远影响[2]。因此，选择第一、第二、第三产业值作为预测指标。

　　③消费基础能力。消费基础能力指的是一个人或一个社会群体在满足日常消费需求和提升生活质量方面的能力和条件。消费基础能力首先取决于个人或社会的收入水平，较高的收入意味着有更多的可支配收入，可以购买更多的商品和服务，提升生活水平。这一趋势潜在地促进了物流运输活动的增长，因此，本文将人均可支配收入作为评估消费基础能力的关键指标[3]。

　　④商贸流通发展水平。消费品零售总额包括各种日常消费品的销售额，如食品、衣物、家居用品、电子产品、家电、化妆品等。这些商品可以通过各类零售渠道销售，包括超市、百货店、商场、便利店、线上电商等。因此，消费品零售总额是经济发展和消费活动的重要参考指标之一。消费品零售总额能够有效反映当地商贸流通的活跃程度，因此被选定为预测的又一关键指标[4]。

　　⑤对外贸易水平。随着对外贸易量的增加，更多的货物需要进出口，这将带动当地物流需求的增长。物流服务提供商将面临更大的运输、仓储和配送压力，需要提供更高效、可靠的物流服务，以满足贸易活动的要求。因此，本文将进出口总额作为预测指标以体现北京市的外贸物流水平。

　　⑥物流基础能力。物流基础能力是指一个地区在物流方面的基础设施、组织管理、技术能力和服务水平等方面的综合能力。这些能力对于满足物流需求、促进经济发展和提高生活质量具有重要意义。因此，本文选择交通运输、仓储和邮政业年底从业人数以及载货汽车保有量作为预测指标[5]。

　　⑦邮政电信行业投资。随着通信技术和信息技术的不断发展和更新，电信行业的投资力度也在不断增加。电信行业的投资主要用于基础设施建设和网络升级，这将对物流需求产生直接的影响。因为电信行业的基础设施建设会扩大通信网络的覆盖范围，提高网络质量，进而带动相关物流需求的增长。因此，本文选择邮政电信行业投资作为预测指标。

　　在输出指标方面，物流需求量主要表现为物流环节中的实际作业量，包括货运量、仓储量等，而年货运周转量和当地物流需求之间存在密切的关系。年货运周转量是指在某一年内的货物运输总量，而当地物流需求是指当地居民和企业在满足运输、配送和仓储方面的总体需求。故选择北京市年货运周转量作为输出指标[6]。

　　2.2数据收集与整理

　　本文将2014-2021年间北京市的年货运周转量数据作为基础研究资料，所有用于构建综合指标体系的数据均源自《北京市统计年鉴（2015-2022）》。经过数据的整合与处理之后，得到了如表1所示的北京市物流需求预测的相关指标数据。

　　其中，Y表示年货运周转量（万吨公里）。X1表示地区生产总值（亿元），X2表示人均可支配收入（元），X3表示社会消费品零售总额（亿元），X4表示交通运输、仓储和邮政业从业人数（人），X5表示第一产业产值（亿），X6表示第二产业产值（亿），X7表示第三产业产值（亿），X8表示进出口贸易总额（亿），X9表示邮电行业投资额（亿），X10表示载货汽车保有量（万辆）。

　　2.3模型构建与分析

　　2.3.1神经网络结构与参数的确认

　　本文基于3层BP神经网络进行建模和预测，确定BP神经网络的输入层神经元数量为10个，即人均可支配收入、地区生产总值、社会消费品零售总额等10个区域物流需求能力的影响因素，以北京市货物周转量指代北京市物流需求能力，并作为网络的输出层节点，即输出层神经元数量为1。根据经验公式与反复训练，最终确定当隐含层神经元数量为6时，预测效果最佳。

　　除了神经网络的结构配置，其他网络参数的配置同样会对预测结果产生显著影响。基于参数配置的原则及误差对比分析，文章最终选定了tansig与purelin作为传递函数，trainlm作为训练函数，并设定学习率为0.01，误差精度要求达到1e-6，同时规定最大迭代次数不得超过1000次。

　　2.3.2模型检验与误差分析

　　本文使用Matlab工具进行BP神经网络的训练和测试，以2004年至2021年共18年的数据作为训练和测试样本，通过打乱样本顺序以增加神经网络的拟合能力。其中，分别设置训练集和测试集数据为13年和5年，通过训练和测试后，使用拟合好的BP神经网络对2022-2025年共4年的北京市物流需求能力进行预测。首先，读取数据并打乱顺序后，构建训练集输入层矩阵B和输出层矩阵P，将矩阵数据进行神经网络训练可以得到训练结果。

　　在完成BP神经网络的训练流程后，观察到均方根误差在经过7次迭代后逐渐收敛至最优状态，标志着训练成效达到稳定。在此阶段，训练集的预测结果已被呈现于图1中。为了验证模型的泛化性能，针对测试集构建了相应的输入层矩阵和输出层矩阵，并进行了预测。测试集的预测结果被展示在图2中。

　　在BP神经网络的训练与测试过程中，发现网络训练的均方误差在第7次迭代时达到了最优收敛状态，且整个训练过程平稳，未出现异常值，具体情况如图3和图4所示。

　　将各年份的预测结果与真实数据进行对比，详见表2。由于输入样本量有限，所构建的BP神经网络在某些方面存在局限性，特别是在2005年和2013年的预测中，误差相对较大。然而，从整体上看，该BP神经网络模型的平均相对误差为2.74%，显示出良好的预测精度。

　　由于BP神经网络预测法是基于当前期的输入指标来预测当前期的输出指标，所以在对北京市物流需求能力进行预测时，需要输入对应年份的影响因素指标。

　　2.4北京市物流需求预测

　　根据2004-2021年北京市物流需求能力影响因素指标数据，应用ARIMA（0 1 0）模型对2022-2025年共4年的各项数据进行预测，结果如表3、图5所示。

　　将表3中的各项数据输入到训练好的BP神经网络中，其输出值即为2022-2025年北京市物流需求能力预测值，结果如表4所示。

　　其中2022年的北京市物流需求能力即北京市货物周转量在北京市统计年鉴上查询实际值为8812490万吨公里，通过训练好的BP神经网络进行预测输出的结果为9019232万吨公里，相对误差为2.35%，说明该BP神经网络对北京市物流需求有着较好的预测能力。

　　3结论

　　本文基于2004年至2021年北京市的货运数据，运用BP神经网络构建了物流需求预测模型，并对2022年至2025年北京市的物流需求进行了预测，结果显示未来四年的物流需求将持续稳步增长。结合预测结果、指标分析及北京市的发展蓝图，我们提出以下建议，旨在应对即将到来的物流需求变化：

　　①加强基础设施建设：根据预测结果，北京市物流需求量在未来几年内呈稳步上升趋势。为了满足不断增长的物流需求，需要加强基础设施建设，包括公路、铁路、机场、仓储设施等方面。政府和企业应加大对基础设施建设的投入，提高物流运输能力和效率。

　　②优化物流组织和管理：随着物流需求的持续增长，优化物流组织与管理变得愈发关键。物流企业需强化内部管理，优化作业流程，以提升物流服务品质并削减成本。同时，政府应发挥引领作用，推动物流企业向规模化、网络化、智能化转型，全面提升物流行业的综合实力。

　　③拓展国际物流市场：作为国际知名大都市，北京市应把握全球市场的契机，积极拓展国际物流领域。物流企业需深化与国际伙伴的协作，提升国际物流服务质量，以扩大在国际市场中的占有率。

　　④培养物流人才：物流行业的进步离不开人才的强力支撑，政府与企业应着力加强物流人才的培养，提升从业人员的专业素养与综合能力。同时，应积极促进物流企业与高等教育机构、研究单位的合作，通过产学研的深度融合，携手培育更多优秀的物流人才。

　　⑤制定物流发展规划：根据北京市的发展蓝图与物流需求的预测成果，政府应当规划出相应的物流发展策略，清晰界定未来几年物流行业的发展目标与核心任务。此外，还需强化对物流行业的监督与管理，以保障其稳健、有序地推进。

［参考文献］

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　　［3］李晗，吴珍珍，张雪雪.基于BP神经网络与GM（1，1）组合的北京市物流需求预测模型［J］.物流技术，2021，40（01）：50-55.

　　［4］邓熠.基于BP神经网络的福州都市圈物流需求预测［J］.物流工程与管理，2022，44（08）：30-31.

　　［5］赵文德，黄丽娟，胡子瑜.基于BP神经网络组合模型的广东省区域物流需求能力预测［J］物流技术，2020，39（12）：49-51.

　　［6］张翔，李纲，熊伟清.基于粒子群算法的判断矩阵一致性修正［J］.计算机工程与应用，2010，46（36）：43-47.