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　　摘 要 物流需求量的预测是企业制定生产计划的前提,运用灰色预测模型预测出需求量,根据预测提前为企业制定一个运输成本最少的调度方案,同时可以避免供求或供不应求的局面.文章介绍了灰色预测模型以及运输问题的线性规划模型原理,并实例了应用研究,得到的预测具有较高的精度,得出的调运方案也是最优的.

　　近年来,纵观物流研究的领域,定性研究居多,定量研究,导致物流决策中随意性比较大主观判断居多,决策失去客观性和科学性.在数据少的情况下,选择一个合适的数学模型预测物流的需求量,预测可以为企业的下一步生产提供决策和依据.1由于运输问题是物流的核心,降低物流费用是一个值得研究的问题.根据预测出建立一个线性规划模型来求出最优调度方案,从而使运输成本达到最小.

　　关于数学建模方面论文范例bj,从Ai到Bj的运输单价为cij,问如何调运才使总运费最小.设xij为从Ai到Bj的运输量,则运输问题的数学模型为

　　汶川震,灾区重建工作需要大量的原料,企业在供料的同时,也应该预测出下一个供货周期的物流需求量,同时,物流部门也应该制定出一个最优的调运方案,使其运输成本最小.设四川某水泥公司生产的水泥销售到汶川4个使用水泥的工,已知该公司下设有4个生产厂A1、A2、A3和A4,在目前的生产条件下,它们每周的最大生产能力为70t、60t、50t和40t；有4个销售B1、B2、B3和B4,它们前五周的销量,见表1

　　根据前面的算法,通过MATLAB的计算（以B1为例）,得出如表3所示的精度表,并得到的第六周的预测值为67t.3

　　从表3不难发现,用灰色预测模型求出的预测值与实际值相差很小,误差都在10以内.同理,还可以得出其他销售的预测值,B2、B3、B4的预测值,为47t、59t、39t,并且都通过了检验.

　　根据上述的预测值,将数据编入LINGO运算,得出目标函数值为752单位,有如下的调运方案,并用矩阵X表示4

　　在运输成本最小的条件下,上述矩阵明确给出了各生产厂对各工的运输量,除了生产厂A1、A3、A4按照的最大生产能力生产外,只有A2生产厂在第六周只生产52t.

　　灰色预测模型在物流需求预测中是有效的,在物流需求的预测精度很高,可以达到90以上,需要的历史数据可以少到只有5个.求解基于线性规划的运输问题,可以为企业制定出运输成本最小的调度方案,并且还可以给出各产具体的产量,从而避免了产量过多而导致库存费用或者产量过少导致经济损失.

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