【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及专线物流运输需求的影响因子评价领域，具体是一种专线物流运输需求的影响因子评价方法。
技术介绍
1、传统的专线物流企业通常缺乏专业的理论知识，依赖自身的经营经验完成落货点和专线的布局工作，忽略了专线物流运输需求的时空分布规律，从而导致企业的专线业务地区很容易出现供需不匹配、专线重复配置等问题。既有的研究证明物流运输需求及其应影响因子在时空存在异质性和相关性，即影响因子对于不同地区的影响程度是不同的，同时相邻地区的专线物流运输需求同时又会影响目标的专线物流运输需求。尽管相关研究针对物流需求的影响因子进行了分析和评价，但是这些方法均假设专线物流运输需求和其影响因子在时空分布的影响程度是一致的，并没有考虑专线物流运输需求在时空分布的异质性特点。针对这一问题，本专利技术提出了一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，结合pgtwr模型，从专线物流运输需求及其相关影响因子的数据处理、影响因子选择到最后的宏观和微观相结合的专线物流运输需求的影响因子分析和评价，供一套理论基础和技术方案，可有效提高专线物流运输需求的影响因子的识别和评价的有效性和精确率。
技术实现思路
1、本专利技术的第一个目的是为了解决上述专线物流行业所存在的问题，提供一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，该方法或方案结合了宏观和微观分析理论、数据可视化分析法，能够为专线物流企业以及有关管理部门在专线整合、拓展以及专线物流规划领域提供一个基础方案和方法指导。
2、本专利技术的第二个目的是为了解决上述现有技
3、本专利技术为实现上述目的，通过以下技术方案实现：
4、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：
5、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；
6、s2、专线物流运输需求的时空可视化；将专线物流的运输需求数据通过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，分析其专线物流运输需求的时空分布特征和运行逻辑。
7、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。
8、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。
9、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。
10、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。
11、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。
12、一种专线物流运输需求影响因子的评价方法，其特征在于：所描述的方法主要用于分析和识别影响因子对不同地区的专线物流运输需求的影响程度，从而为专线物流企业或者有关部门对物流规划、专线的确定和整合，提供一个理论指导和分析方法。
13、对比现有技术，本专利技术的有益效果在于：
14、1.本专利技术在数据处理方面，通过将原数据与对数数据统一进行逐次回归和检验，选择出相关性更强、低共线性的影响因子作为pgtwr模型的输入解释变量和被解释变量，避免了初始选择影响因子和数据处理过程中的盲目性，同时提高了pgtwr模型的拟合效果。
15、2.本专利技术所采用的数据以面板数据为基础，结合pgtwr模型，可以考虑各地区影响因子之间的异质性和时间上的动态性和传导性，能够识别和分析影响因子对于专线物流运输需求的影响程度，为专线物流企业、有关行业和部门提供一个分析专线物流运输需求影响因子的方案。
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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：
2.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，所述的S1具体为：
4.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，其特征在于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，分析其专线物流运输需求的时空分布特征和运行逻辑。所述的S2具体为：
5.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，其特征在于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，所述的S3具体为：
6.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，所述的S4具体为：
7.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，其特征在于从微观的角度，考虑到两两
8.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，其特征在于，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，所述的S6具体为：
9.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，其特征在于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，所述的S7具体为：
...【技术特征摘要】
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：
2.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，所述的s1具体为：
4.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，其特征在于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，分析其专线物流运输需求的时空分布特征和运行逻辑。所述的s2具体为：
5.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价方法，其特征在于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，所述的s3具体为：
6.根据权利要求1所描述的一种专线物流运输需求的影响因子评价...
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