逆向物流中基于模糊著色Petri網的汽車報廢量仿真預測.pdf

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

2、預測汽車報廢量顯然是不合適的,這種方法尚未充分考慮影響汽車報廢量的汽車生命周期和經濟外部因素,因此,針對這一問題,本文運用具有完整邏輯性的預測方法,即模糊著色Petri網。該方法將模糊推理與著色Petri網系統(tǒng)理論相結合,構建基于模糊著色Petri網(FCPN)的汽車報廢量仿真預測模型。
　　首先,從汽車生命周期和經濟外部因素兩個方面分析汽車報廢量的影響因素。在權衡了指標量化的難易程度以及獲取數(shù)據(jù)的完整性后,篩選出12個指標作為汽

3、車報廢量的特征指標,其中包括了諸如GDP、人均可支配收入、人口密度、新注冊民用汽車、汽車保有量、汽車產量等。通過搜集相關數(shù)據(jù),對已確定的指標進行量化,考慮到各個指標數(shù)據(jù)量綱的差異性,對指標變量進行標準化處理;由于指標較多致使模型關系結構極其復雜,為簡化模型結構,利用主成分分析方法對12個指標變量進行分析,依據(jù)各個主成分方差累積貢獻率的大小,提取前4個主成分作為FCPN的輸入,并對提取的主成分的可解釋程度進行驗證。最終構建了基于FCPN的