物流中心规划课程计说明书.docVIP

题 目：XX市物流中心规划 专 业： 外贸运输本 年 级： 2012级 姓 名： 林 芮 西 南 交 通 大 学 峨 眉 校 区  指导教师 评 语 成 绩 指导教师 （签章） 年 月 日  西南交通大学峨眉校区交通运输系 课 程 设 计 说 明 书 专业：外贸运输本 学生姓名 林 芮 学生学号指导教师 付 焯 辅导教师 开题日期 2014年5月 完成日期 2014年 6月11日 教研室主任 一、课程设计题目 XX市物流中心规划 二、设计目的 通过本课程设计，使学生掌握以下知识： 对物流需求进行预测，根据预测结果设计物流中心的容量； 在物流中心规模确定的基础上，选用合理的选址方法，进行选址； 结合实际案例，运用物流中心布局方法，对物流中心布局。 三、课程设计主要内容 (一)物流中心容量规划 1.1 物流需求预测 1.1.1 通常，物流需求量有两个度量指标，货运量和货物周转量，本设计选择了货运量作为度量指标。国民经济的发展是影响物流需求的最主要因素，因为当地的GDP往往决定着该地区的货运总量。XX市2004年——2013年的GDP与货运量关系如下： 年份 地区生产总值（GDP） X（亿元） 货运总量 Y（万吨） 2004 357 5582 2005 396 5735 2006 458 5887 2007 511 5993 2008 561 6156 2009 615 6327 2010 675 6485 2011 741 6604 2012 813 6794 2013 841 6807 1.1.2 （1）加权移动平均预测法。加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。? （2）一元线性回归预测法。一元线性回归法也叫最小二乘法，它是指成对的两个变量数据的散点图呈现出直线趋势时，采用最小二乘法，找到两者之间的经验公式，即一元线性回归预测模型。根据自变量的变化，来估计因变量变化的预测方法。实质上，虽然一个变量受许多因素的影响，但只有一个起重要的、关键性作用。这时若因变量于自变量在平面坐标系上标出，就可得出一系列点，若点的分布呈现出直线型模式，就可采用一元线性回归预测。两个变量在平面坐标系上所构成点的分布统称为散点图。 1.1.3 设计 （1）绘制散点图，说明GDP与货运量的线性关系； （2）列出相关数据计算表，计算线性回归方程系数a和b，并得出一元线性回归方程y=a+bx； （3）采用加权移动平均法（n=3）预测XX市2014年的GDP （需详细列出计算过程及结果以表的形式给出） （4）采用一元线性回归法预测XX市2014年的货运总量； （5）结合预测结果，谈谈自己的看法 1.1.4 设计过程 （1）绘制散点图，说明GDP与货运量的线性关系 由图可以看出，XX市2004年—2013年GDP与货运量呈现正的线性相关关系，货运总量随GDP的增长而增加 （2）一元线性回归预测法的步骤 回归分析预测法的基本步骤如下： ①根据预测的目的，选择确定自变量和因变量； ②收集历史统计资料，分析、计算并建立回归预测模型； ③进行相关分析； ④检验回归预测模型，计算预测误差； ⑤计算并确定预测值。 设x、y两变量满足趋势变动直线方程： y=a