打开文本图片集

摘要：随着物流行业的快速发展，物流需求预测成为提升物流系统效率的关键环节。本文基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型，结合时间序列数据，对物流需求进行预测。首先，通过数据预处理和特征工程，提取与物流需求相关的特征，并对数据进行标准化处理。其次，构建LSTM模型进行训练和预测，利用滚动预测方法对未来30天的物流需求进行预测。最后，通过误差指标（如RMSE、MAE、MSE）对模型性能进行评估。实验结果表明，LSTM模型能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，预测精度较高，适用于物流需求预测任务。

关键词：物流需求预测；LSTM模型；时间序列；滚动预测

1.引言

随着电子商务的迅猛发展，物流行业的需求持续增长，物流系统的效率直接关系到企业的运营成本和客户满意度。物流需求预测作为物流管理中的关键环节，能够帮助企业提前规划资源，优化库存管理和运输调度，从而提升整体运营效率。传统的物流需求预测方法主要依赖于统计模型和回归分析，这些方法基于历史数据的线性假设，难以有效应对物流需求中的突发性变化和外部因素（如天气、节假日、促销活动等）的影响，无法捕捉物流需求中的非线性关系和动态变化，导致预测精度不足。尤其是在处理复杂的时间序列数据时，传统方法的表现往往不尽如人意。近年来，深度学习技术，尤其是长短期记忆网络（LSTM）模型，凭借其在处理时间序列数据中的优异表现，逐渐成为物流需求预测领域的研究热点。

本文旨在探讨基于LSTM模型的物流需求预测方法，通过对历史物流数据的分析，构建预测模型，并对未来30天的物流需求进行预测。本文的研究成果可为物流企业提供科学的决策支持，帮助其优化资源配置，降低运营成本。

2.数据预处理与特征工程

2.1数据来源

数据来源于电商平台的物流中心，内容包括2023年8月至2023年12月的各个分拣中心每日物流需求和2023年12月各个分拣中心的每小时物流需求数据等时间序列数据。

2.2数据预处理与特征工程

首先，对数据进行初步清洗，检查并处理缺失值和异常值。对于缺失值，采用线性插值法进行填补。其次，将日期、小时等非数值特征转换为数值特征，便于模型处理。最后，对数值型特征进行标准化处理，使用Min-Max Normalization将数据缩放到[0，1]范围内，以减少不同量级数据之间的差异。

在特征工程阶段，提取了与物流需求预测相关的特征，如日期、小时、分拣中心编号等。通过对前四个月每日消费总量的可视化分析，发现物流需求与时间之间并未呈现出明显的周期性和趋势性，而是表现为波动性上涨。研究表明，这种波动可能受到节日或假期等因素的影响。因此，传统的物流需求预测方法难以有效捕捉这种复杂的波动模式，相比之下，LSTM模型因其在处理时间序列数据中的长期依赖关系和非线性特征方面表现出色，成为更合适的选择。通过LSTM模型，可以更好地捕捉物流需求中的动态变化，从而提高预测的准确性。

3.基于LSTM模型对物流需求预测分析

针对物流需求问题研究，充分利用LSTM模型在处理非线性关系和长期依赖关系方面的优势，本文构建LSTM模型进行预测分析。

3.1 LSTM模型的原理

LSTM模型是循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN）模型的一种改进，广泛用于处理时间序列数据。它通过引入记忆单元和门控机制，解决了传统RNN中存在的梯度消失或梯度爆炸的问题。LSTM单元包含输入门、输出门和忘记门。当忘记门关闭时，记忆单元清除旧内容；当忘记门打开时，新信息被写入。通过控制这些门的开关，实现对信息的保存、写入和读取。这种设计能够让LSTM能够长时间记住重要信息，并在需要时提取使用[2]。

基于本研究将有关模型构建层数据内容设定如下：

（1）输入层：接受过去30天和过去24个小时的数据。

（2）LSTM层：有57个隐藏单元。

（3）输出层：输出单个值，表示未来30天和24小时的预测货量。

LSTM模型公式的框如图2所示。

3.2模型训练

本文构建的LSTM模型包括输入层、LSTM层和输出层。输入层接受过去30天和过去24小时的数据，LSTM层包含57个隐藏单元，输出层输出未来30天和24小时的物流需求预测值。模型训练采用自适应矩估计（Adam）优化器和均方误差（MSE）损失函数，通过小批量梯度下降法进行训练。

3.3滚动预测

为了对未来30天的物流需求进行预测，采用滚动预测方法。首先，将过去30天的数据作为输入，预测未来24小时的物流需求。然后，将预测结果作为新的输入，继续预测下一个24小时的物流需求，依次类推，直到预测完未来30天的物流需求。

4.模型评估与结果分析

为了评估LSTM模型的预测性能，采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）作为评估指标。计算公式如下：

实验结果表明，LSTM模型在物流需求预测任务中表现良好。RMSE、MAE和MSE的值均接近于0，说明模型的预测精度较高。具体结果如下表所示：

根据图4可知，LSTM预测货量与实际货量折线较吻合，因此预测货量与实际货量拟合度较高，说明LSTM模型能够有效捕捉物流需求的时间序列特征。

5.结论与展望

本文基于LSTM模型，对物流需求进行了预测研究。通过数据预处理、特征工程和模型训练，构建了适用于物流需求预测的LSTM模型。实验结果表明，LSTM模型能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，预测精度较高。未来的研究可以进一步优化LSTM模型的结构，引入注意力机制和双向LSTM，提升模型的预测性能。

参考文献：

[1]韩志远.基于数据差分的LSTM模型库存商品需求预测[J].中国储运，2023，（09）：152-153.DOI：10.16301/j.cnki.cn12-1204/f.2023.09.114.

[2]王鑫，吴际，刘超，等.基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测[J].北京航空航天大学学报，2018，44（04）：772-784.DOI：10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0285.

[3]康忠芸.人工智能下的网络流量预测与异常检测研究[J].信息与电脑（理论版），2024，36（17）：211-213.

[4]王泽宇，张志清.LSTM和GRU模型对湖北省物流需求预测性能比较研究[J].物流工程与管理，2024，46（04）：10-14.

[5]李国祥，马文斌，夏国恩.基于深度学习的物流需求预测模型研究[J].系统科学学报，2021，29（02）：85-89.

[6]童林林.基于神经网络的跨境电子商务物流成本预测[J].物流科技，2023，46（04）：48-51.DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.04.014.

项目基金：2024年大学生创新创业训练计划，项目编号：202414037052