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应急物资需求预测与调拨策略研究的综述报告
应急物资是指人们在面对自然灾害、突发事件等紧急情况时所必须的生活必需品或者救援所必须的物资。针对应急物资的需求预测及调拨策略研究则是对应急物资管理的重要方面。本文将综述相关文献，对应急物资需求预测与调拨策略进行评析。
一、需求预测
需求预测是应急物资管理中不可或缺的重要环节，在应急物资调度与配置中发挥着至关重要的作用。有关于需求预测模型的研究文章主要有以下几类：
1.时间序列方法
时间序列法主要针对统计数据通过时间序列模型的方法进行需求预测。蔡贵生等人（2019）在预测疫情期间的口罩需求时采用了ARIMA模型进行分析。通过ARIMA模型的应用，可以预测相应时间段内口罩的需求量，进而准确地制定相应的应急物资储备计划。
2.回归方法
回归法主要是通过对历史数据中各个列的关联概率进行计算，采用线性回归，岭回归基本回归方法预测出需求。罗琳等人（2020）在COVID-19疫情期间，采用了基于滚动机器学习的递归多步预测模型，通过预测和分类训练三大物资的需求，从而极大地提高了应对突发事件的效率。
3.其他方法
高斌斌等人（2021）考虑了同社区间的相互作用，建立了考虑社区扩散作用的病例分析模型，进而实现对应急物资的需求预测。通过对社区内交通网络以及情感传播网络分析，将社区得到更为真实的模拟，可以更准确地预测卫生物资的需求。
二、调拨策略
调拨策略是将应急物资从储备地调运到使用地点以满足需求的方法。指针对需求预测结果及储备上限、储备下限等因素制定相关调拨策略。相关研究文章主要有以下几类：
1.基于网络优化方法
长青等人（2017）基于网络优化方法根据道路运输网络和客流热点，构建起城市应急物资调度模型。通过网络优化来实现应急物资的最优调度，进而提高调拨的效率。
2.基于约束松弛算法
徐澍等人（2016）通过约束松弛算法，对市场紧急供应链库存分配调拨进行了研究。将库存数量视为方案变量、库存总量视为约束条件，采用松弛变量的方法得到最优方案。
3.基于模糊综合评价法
李瑶等人（2020）采用模糊综合评价法，对应急物资的需求及调拨的策略进行评价。引入交叉编辑器进行权重的确定，并采用情景分析法提高方案的灵活性。
综上所述，应急物资需求预测和调拨策略是应急管理的关键环节，要保证计算准确，使得应急物资及时、精准地流向目标地点，能够快速有效地支持各种应对措施。