物流需求預(yù)測(cè)方法介紹-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 系統(tǒng)需求 =（需求水平 +需求趨勢(shì)） ╳ 季節(jié)性需求 在應(yīng)用此模型之前，又兩個(gè)條件要滿足 : ? 一、需求模型的季節(jié)性波動(dòng)的高峰與低谷產(chǎn)生的原因必須已知，這些峰谷值必須在每個(gè)周期的同一時(shí)間出現(xiàn)。 ntntttt AWAWAWAWF ???? ????? ...332211 ))(1(1 TtStaaAtS t ????? 帶有需求趨勢(shì)和季節(jié)性需求校正的指數(shù)平滑法（ Winter模型） TTTTT TSIAS ????? )(1()/(1 ?? TSSTttt )1()( 11 ?? ???? ?? ISAI ttLt )1()/( ?? ???? 現(xiàn)假定需求的周期數(shù)為 L，在 t期，已給定實(shí)際值 At 、初始需求水平 St、初始需求趨勢(shì) Tt 以及一個(gè)周期的初始季節(jié)性需求 ， ， … ， 的預(yù)測(cè)，則第 t+1期的對(duì)需求水平、需求趨勢(shì)、季節(jié)性需求以及總的需求預(yù)測(cè)做如下校正： 式中， L：季節(jié)性需求的周期； ：第 t期的季節(jié)性需求預(yù)測(cè)值； ：季節(jié)性需求的平滑系數(shù)， 0 1； ：第 t+1期趨勢(shì)與季節(jié)性需求校正后的預(yù)測(cè)值。所以應(yīng)用一元線性回歸分析預(yù)測(cè)法，必須對(duì)影響市場(chǎng)現(xiàn)象的多種因素做全面分析。 線性相關(guān)示意圖 ?y a bx???y a bx??x y y x a a 0 0 ? a、 b參數(shù)由下列公式求得（用 代表 ）： 為簡(jiǎn)便計(jì)算，我們作以下定義： 式中： 這樣定義 a、 b后，參數(shù)由下列公式求得： ? 將 a、 b代入一元線性回歸方程 Yt = a + bXt，就可以建立預(yù)測(cè)模型，那么，只要給定 Xt值，即可求出預(yù)測(cè)值 。 當(dāng) r0， 稱負(fù)線性相關(guān) ， Xi上升 ， Yi呈線性減少 。 設(shè) y為因變量， 為自變量，并且自變量與因變量之間為線性關(guān)系時(shí)，則多元線性回歸模型為： 其中， b0為常數(shù)項(xiàng)， 為回歸系數(shù) 。以二線性回歸模型為例，求解回歸參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)方程組為 解此方程可求得 b0,b1,b2的數(shù)值。 其中， k為多元線性回歸方程中的自變量的個(gè)數(shù)。 t檢驗(yàn)是分別檢驗(yàn)回歸模型中各個(gè)回歸系數(shù)是否具有顯著性，以便使模型中只保留那些對(duì)因變量有顯著影響的因素。 四、 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型 ? BP網(wǎng)絡(luò)是由 Rumelhart,Hinton和 Williams完整提出來(lái)的 ,它是一種包含有輸入層、隱含層和輸出層的單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò) ,其結(jié)構(gòu)如圖 詳見(jiàn) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法有許多優(yōu)點(diǎn)： 四、 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型 ?首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方式，使得它特別適合于劇烈變化的情況。 五、動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型 ? 面板數(shù)據(jù) （ panel data）也稱時(shí)間序列截面數(shù)據(jù)或混合數(shù)據(jù)，是指在時(shí)間序列上取多個(gè)截面在這些截面上同時(shí)選取樣本觀測(cè)值所構(gòu)成的樣本數(shù)據(jù)，也就是把截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)融合在一起的數(shù)據(jù)。 ? 動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù) 是研究現(xiàn)象動(dòng)態(tài)行為的一種重要方式，在一個(gè)模型中添加動(dòng)態(tài)因素，是對(duì)方程理解上的一個(gè)變化。 動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的一個(gè)突出優(yōu)點(diǎn)是通過(guò)控制固定效應(yīng)較好地克服了變量遺漏問(wèn)題，而且還較好地克服了反向因果性問(wèn)題。 五、動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型
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