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申请/专利权人：新疆大学

摘要：本发明公开了一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，所述方法包括：对获取的专线物流运输需求及其影响因子的数据进行预处理；从宏观的角度对专线物流运输需求数据进行时空可视化，分析其时空分布特征，同时对需求及其影响因子进行全局和局部空间自相关检验；从微观的角度，根据专线物流运输需求数据的观测时间和地区之间的实际运输距离，构建PGTWR模型，获得影响因子对于专线物流运输需求的影响程度，并对其结果进行可视化。本发明从宏观和微观的角度分析专线物流运输需求，结合PGTWR模型，能够识别不同影响因子对于不同地区专线物流运输需求的影响程度，可以为不同影响程度下地区的专线整合和拓展、运输资源的调配提供一种基础方案和参考。

主权项：1.一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，包括了如下步骤：S1、获取专线物流的运输需求数据、国民经济数据人均GDP、第二产业增加值、人均可支配收入、批发和零售额、地方财政支出等、物流基础设施数据公路里程等、物流供给和产业规模数据公路货运量、新增物流企业数,并对以上数据进行预处理，包括对有关数据布局格式的修改、对数化处理、多重共线性检验。S2、专线物流运输需求的时空可视化；将专线物流运输需求数据通过Arcgis和Origin工具分别进行空间和时间特征可视化，从宏观的角度，分析专线物流运输需求的时空分布特征和运行逻辑。S3、对专线物流运输需求和人均GDP、第二产业增加值、人均可支配收入、批发和零售额、公路里程、公路货运量、新增物流企业数、地方财政支出等一个或多个影响因子进行空间自相关检验，验证采用PGTWR模型的可行性。S4、优选带宽的选择；考虑到带宽对于权重计算的重要性，采用自适应带宽计算法代替固定带宽计算方法，同时分别基于AICc准则和CV及GCV准则进行选择最优带宽值，基于最优带宽值，计算时空权重矩阵。S5、构建时空权重矩阵；考虑到两两地区之间的时间和空间溢出效应和专线物流的运输背景，采用实际运输距离代替欧几里距离计算方法，之后分别计算直接权重矩阵和间接权重矩阵，最后通过克罗内克乘积法将二者联合，构建时空权重矩阵。S6、PGTWR模型的构建；在S3、S4、S5的基础上，采用基于时空权重加权的最小二乘法进行参数估计。通过局部参数估计显著比例、调整的拟合优度、F统计量概率值等指标对模型进行评估，最后对于模型回归结果进行分析。S7、求解结果可视化。根据模型的参数估计的结果，可以得到不同地区的不同影响因子对于专线物流运输需求的影响程度，根据得到的相关参数的参数变化进行可视化分析。

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