建立数学模型,按季度估计固定需求常数,并验证其准确性。将指定季度、指定“发货-收货”站点城市对的固定需求常数,以及当季度所有“发货-收货”城市对的固定需求常数总和,
时间: 2024-05-26 12:16:03 浏览: 32
建立数学模型可以使用线性回归模型,通过历史订单数据,分别计算每个季度的所有“发货-收货”城市对的订单量,然后将这些订单量作为自变量,将对应的发货-收货城市对的距离作为因变量,进行线性回归,得到固定需求常数。
具体的建模方法如下:
1. 收集历史订单数据,记录每个订单的发货城市、收货城市、订单量和订单日期。
2. 根据历史订单数据,计算每个季度所有“发货-收货”城市对的订单量之和。
3. 将每个季度的所有“发货-收货”城市对的订单量作为自变量,将对应的发货-收货城市对的距离作为因变量,进行线性回归,得到固定需求常数。
4. 验证模型的准确性,可以使用历史订单数据中的部分数据进行模型训练,然后使用剩余的数据进行模型测试。如果模型的预测结果与实际结果相符合,说明模型准确性较高。
5. 将指定季度、指定“发货-收货”站点城市对的固定需求常数,以及当季度所有“发货-收货”城市对的固定需求常数总和,计算方法如下:
- 指定季度、指定“发货-收货”站点城市对的固定需求常数 = 发货城市和收货城市对应的固定需求常数。
- 当季度所有“发货-收货”城市对的固定需求常数总和 = 所有“发货-收货”城市对的固定需求常数之和。
通过上述建模方法,可以较为准确地估计固定需求常数,并且将其应用于指定的季度和“发货-收货”站点城市对,为物流企业的运营提供依据。
相关问题
2020/4/28 R O 216 R-O 2020/4/28 R L 320 R-L 2020/4/28 R G 110 R-G 2020/4/28 R D 96 R-D 2020/4/28 P D 144 P-D 2020/4/28 O R 216 O-R 2020/4/28 N G 72 N-G 2020/4/28 N V 156 N-V 2020/4/28 N M 163 N-M 2020/4/28 M V 101 M-V 2020/4/28 M U 101 M-U 2020/4/28 M G 62 M-G 2020/4/28 U A 87 U-A 2020/4/28 O G 235 O-G 2020/4/28 U G 49 U-G 2020/4/28 M C 42 M-C 2020/4/28 U V 98 U-V 2020/4/28 V A 117 V-A 2020/4/28 V C 42 V-C 2020/4/28 V G 496 V-G 2020/4/28 V M 91 V-M 2020/4/28 V N 137 V-N通常情况下,快递需求由两部分组成,一部分为固定需求,这部分需求来源于日常必要的网购消费(一般不能简单的认定为快递需求历史数据的最小值,通常小于需求的最小值);另一部分为非固定需求,这部分需求通常有较大波动,受时间等因素的影响较大。假设在同一季度中,同一“发货-收货”站点城市对的固定需求为一确定常数(以下简称为固定需求常数);同一“发货-收货”站点城市对的非固定需求服从某概率分布(该分布的均值和标准差分别称为非固定需求均值、非固定需求标准差)。请利用附件2中的数据,不考虑已剔除数据、无发货需求数据、无法正常发货数据,解决以下问题。 (1) 建立数学模型,按季度估计固定需求常数,并验证其准确性。求不同季度的“发货-收货”站点城市对的固定需求常数,以及当季度所有“发货-收货”城市对的固定需求常数总和
这是一道数据分析问题。我们可以利用附件2中的数据,对同一季度中的每个“发货-收货”站点城市对的发货需求进行求和,得到该季度所有“发货-收货”城市对的总发货需求。然后,我们可以将总发货需求减去该季度所有“发货-收货”城市对的非固定需求均值的总和,得到该季度所有“发货-收货”城市对的固定需求常数的总和。最后,将该总和除以该季度所有“发货-收货”城市对的数量,即可得到每个“发货-收货”站点城市对的固定需求常数的估计值。
具体地,我们可以按照以下步骤来进行计算:
1. 对于每个季度,计算该季度所有“发货-收货”城市对的总发货需求。
2. 对于每个季度,计算该季度所有“发货-收货”城市对的非固定需求均值的总和。
3. 将步骤1得到的总发货需求减去步骤2得到的非固定需求均值的总和,得到该季度所有“发货-收货”城市对的固定需求常数的总和。
4. 将步骤3得到的总和除以该季度所有“发货-收货”城市对的数量,即可得到每个“发货-收货”站点城市对的固定需求常数的估计值。
需要注意的是,我们需要对非固定需求进行概率分布的建模,以便计算非固定需求均值的总和。具体来说,我们可以选择正态分布、泊松分布等常见概率分布进行建模,并利用样本数据进行参数估计。
另外,为了验证模型的准确性,我们可以利用附件2中的数据进行模型的拟合和验证。具体来说,我们可以将数据集分成训练集和测试集,利用训练集对模型进行拟合,然后利用测试集对模型进行验证。如果模型在测试集上的表现良好,则说明该模型具有较高的准确性。
如何通过一个季度的快递运输量计算该季度的快递固定需求常数
要计算一个季度的快递固定需求常数,需要先确定该季度内的快递运输量和该季度的时间长度。快递固定需求常数可以定义为单位时间内(比如一个季度)快递的平均运输量。
假设该季度的时间长度为90天,快递公司在这个季度内总共运输了10000件快递,那么该季度的快递固定需求常数可以计算如下:
快递固定需求常数 = 总运输量 ÷ 时间长度
快递固定需求常数 = 10000 ÷ 90
快递固定需求常数约为 111.11 (每天平均运输约为111件快递)。
需要注意的是,快递公司的运输量可能会随着时间或者季节的变化而变化,因此快递固定需求常数也可能会有所不同。
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