逆向物流中基于模糊著色Petri網(wǎng)的汽車報(bào)廢量仿真預(yù)測.pdf

1、汽車保有量的持續(xù)增長使得報(bào)廢汽車數(shù)量不斷增加,致使合理有效地處理報(bào)廢汽車產(chǎn)生的固體廢棄物顯得尤為重要。汽車報(bào)廢量的有效預(yù)測不僅能夠使報(bào)廢汽車資源得到合理利用,而且對(duì)報(bào)廢汽車相關(guān)政策法規(guī)的制定具有導(dǎo)向作用。當(dāng)前,針對(duì)汽車報(bào)廢量的預(yù)測方法較少,而針對(duì)汽車產(chǎn)銷量的預(yù)測方法卻層出不窮,以往常按汽車保有量的5％~8%預(yù)測汽車報(bào)廢量。由于汽車技術(shù)的不斷改進(jìn)以及道路條件的不斷改善,致使汽車報(bào)廢速度始終落后于汽車產(chǎn)銷量的速度,可見,用單一的汽車保有量來

2、預(yù)測汽車報(bào)廢量顯然是不合適的,這種方法尚未充分考慮影響汽車報(bào)廢量的汽車生命周期和經(jīng)濟(jì)外部因素,因此,針對(duì)這一問題,本文運(yùn)用具有完整邏輯性的預(yù)測方法,即模糊著色Petri網(wǎng)。該方法將模糊推理與著色Petri網(wǎng)系統(tǒng)理論相結(jié)合,構(gòu)建基于模糊著色Petri網(wǎng)(FCPN)的汽車報(bào)廢量仿真預(yù)測模型。
　　首先,從汽車生命周期和經(jīng)濟(jì)外部因素兩個(gè)方面分析汽車報(bào)廢量的影響因素。在權(quán)衡了指標(biāo)量化的難易程度以及獲取數(shù)據(jù)的完整性后,篩選出12個(gè)指標(biāo)作為汽

3、車報(bào)廢量的特征指標(biāo),其中包括了諸如GDP、人均可支配收入、人口密度、新注冊(cè)民用汽車、汽車保有量、汽車產(chǎn)量等。通過搜集相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)已確定的指標(biāo)進(jìn)行量化,考慮到各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱的差異性,對(duì)指標(biāo)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理;由于指標(biāo)較多致使模型關(guān)系結(jié)構(gòu)極其復(fù)雜,為簡化模型結(jié)構(gòu),利用主成分分析方法對(duì)12個(gè)指標(biāo)變量進(jìn)行分析,依據(jù)各個(gè)主成分方差累積貢獻(xiàn)率的大小,提取前4個(gè)主成分作為FCPN的輸入,并對(duì)提取的主成分的可解釋程度進(jìn)行驗(yàn)證。最終構(gòu)建了基于FCPN的