作者簡介：陳鏑（1991-），男，漢，北京人，在讀碩士研究生，從事選址方面研究。

摘 要：選址問題一直是眾多物流問題中重要的課題之一，好的選址可以幫助企業(yè)節(jié)省費用，增加收入，起到事半功倍的作用。本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多個預(yù)選地進行預(yù)測，可以避免傳統(tǒng)方法的不足，并通過MATLAB軟件編程進行北京市近來熱議的大型服裝批發(fā)市場搬遷問題的實例演示。

關(guān)鍵詞：選址；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；MATLAB

引言

北京市作為中國的首都，一直起著文化中心、政治中心的作用。但職能的過多必然會引起一系列的問題，其中最為嚴重的就是擁堵問題。據(jù)統(tǒng)計，2013年北京的常住人口已經(jīng)達到了2069.3萬人，其中外來常住人口有773.8萬人，占常住人口的37.4%，超過了常住人口的三分之一以上[1]。

為解決人口過多過快增長的問題，2013年9月底，北京副市長陳剛在《關(guān)于“加強城市規(guī)劃管理標本兼治緩解交通擁堵”議案辦理情況》的報告中指出，把動物園等批發(fā)市場外遷，以達到改變北京市中心城區(qū)功能、疏解中心城功能和人口，優(yōu)化城市空間布局的目的[2-3]。

動物園批發(fā)市場作為年產(chǎn)值200億以上的項目，雖說是為了減少擁堵問題，但如果選址不合理，導(dǎo)致此項目不復(fù)存在，也是一件得不償失的事情。因此本文以年營業(yè)額作為考察指標，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對動物園批發(fā)市場的幾個預(yù)選地進行預(yù)測。

1.應(yīng)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選址分析

本文將以動物園批發(fā)市場作為案例，對其預(yù)選地進行實例分析。

影響選址的因素有很多[4]，主要包括：

（1）交通條件：交通條件的便利意味著更多客流量的可能性，且交通條件便利也有利于物品的接收與發(fā)送。在本文中，交通條件是以房價的指標表示的。

（2）地址條件：人口密集和人口稀疏的地址條件對服裝企業(yè)的經(jīng)營起著至關(guān)重要的作用。在本文中，地址條件是以所在區(qū)域的人口數(shù)量指標表示的。

（3）經(jīng)營環(huán)境：一個好的經(jīng)營環(huán)境意味著一個企業(yè)的未來，及企業(yè)在地區(qū)發(fā)展的潛力所在。在本文中，經(jīng)營環(huán)境是以所在區(qū)域的GDP指標表示的[5]。

（4）經(jīng)營費用：企業(yè)雖然有著客觀的收益，但如果經(jīng)營費用過大，也不利于企業(yè)未來的發(fā)展。在本文中，經(jīng)營費油是以物業(yè)費用指標表示的[6]。

（5）經(jīng)營面積：作為批發(fā)項目，經(jīng)營面積越大，意味著商鋪越多和商品的齊全，對顧客越有吸引力。在本文中，經(jīng)營面積是以建筑面積指標表示的。此外，由于本文是預(yù)測動物園批發(fā)市場在多個預(yù)選地的年營業(yè)額，并以此作為衡量指標進行選定，所以實驗數(shù)據(jù)中經(jīng)營面積一欄的數(shù)據(jù)是相同的，及均為動物園批發(fā)市場的建筑面積。

2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

將以上影響因素數(shù)據(jù)，與權(quán)值相乘，得到經(jīng)過權(quán)值處理的測試數(shù)據(jù)。將測試數(shù)據(jù)進行歸一化處理，否則會導(dǎo)致神經(jīng)元飽和而無法預(yù)測。進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時，因為本算例有7個輸入元素，因此隱蔽層的神經(jīng)元個數(shù)選為7個，又因為輸出結(jié)果只有年營業(yè)額這一個要素，因此輸出層神經(jīng)元個數(shù)為1。

使用訓(xùn)練好的訓(xùn)練結(jié)果對實驗數(shù)據(jù)進行預(yù)測，輸入及預(yù)測的年營業(yè)額如表2-1。

通過預(yù)測的年營業(yè)額可知，在北京市郊區(qū)的預(yù)選地年營業(yè)額相差并不太多，均為93億元左右，其中最為理想的選址為北京市昌平區(qū)。此外，在北京以外的三個預(yù)選地當中，河北省廊坊市的年營業(yè)額最高，為68億元。因此，若將動物園批發(fā)市場搬往北京市外的話，河北省廊坊市為最佳的預(yù)選地。

3.結(jié)論

由以上可知，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果具有如下好處：首先，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用已有的多個指標來預(yù)測結(jié)果，這就增大了數(shù)據(jù)的使用率，能夠更加全面的利用各個影響因素。其次，在有多個影響因素的時候，由于因素之間不一定都是線性關(guān)系，這就為預(yù)測帶來了困難。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以忽略這一點，通過已有的歷史數(shù)據(jù)對相關(guān)的結(jié)果進行預(yù)測。

（作者單位：華北電力大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院）

參考文獻：

[1] Saaty T L.The analytical hierarchy process[M].New York：Mc-Graw -Hill，19801.

[2] 韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論設(shè)計及應(yīng)用[M].北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2002.

[3] 韓慶蘭，梅運先.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物流配送中心選址問題[J].中國軟科學(xué)，2004（6）：140-143.

[4] 莫海熙，郜振華，陳森發(fā).基于AHP和目標規(guī)劃的物流配送中心選址模型[J].公路交通科技，2007（5）：150-153.

[5] Atkinson W.Plants，Sites and Parks[J].Location logistic，2003/2004（30）：8.

[6] Trunick P A.The three most important factors in site selection[J].Transportation & Distribution，2002（43）：7-23.