摘要
快递业务规模日度预测,有利于快递企业在时间和空间上最优利用和分配资源,合理布局生产力,对快递企业降本增效具有重大意义。选取某快递企业分公司的日度业务量数据,运用R语言软件,基于时间序列分析方法建立SARIMA模型,对模型残差进行线性拟合优化,并考虑时间序列模型仅适用于短期预测,则建立滑动窗口模型,预测期为三天,对快递企业日度快递业务量进行预测,最终得到预测结果的平均误差为7.0%。
In this paper,we selected the daily delivery volume data of a branch office of a certain express company as the sample,established the SARIMA model based on time series analysis method with R programming language software,and optimized the model residual by lineal fitting.Considering that the time series model is only applicable to short-term prediction,we built the sliding window model with a 3-day prediction period to predict the daily express delivery volume of the selected company and obtained the final prediction result with average error at 7.0%.
作者
周杨
甘陆军
金龙
Zhou Yang;Gan Lujun;Jin Long(Shanghai YTO Express(Logistics)Co.,Ltd.,Shanghai 201705;National Engineering Laboratory for Logistics Information Technology,Shanghai 201705,China)
出处
《物流技术》
2020年第10期103-108,共6页
Logistics Technology
基金
国家重点研发计划“绿色物流关键技术标准研究”(2017YFF0208703)。
作者简介
周杨(1981-),男,陕西西安人,圆通速递有限公司战略总监,管理学博士,研究方向:物流与供应链;甘陆军(1995-),女,江西萍乡人,圆通速递有限公司业务规划专员,研究方向:统计学;金龙(1977-),男,吉林龙井人,计算机科学博士,圆通速递有限公司创新研发部研发经理,研究方向:数据挖掘、物流与供应链。
