【正文】 通過(guò)下面的數(shù)據(jù)分析、處理過(guò)程，我們將了解到，有了一個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)序列后，如何建立一個(gè)基于模型的灰色預(yù)測(cè)。 注意到一階常微分方程是導(dǎo)出 GM(1,1)模型的橋梁，在我們應(yīng)用 GM(1,1)模型于實(shí)際問(wèn)題預(yù)測(cè)時(shí)，不必求解一階常微分方程（公式 3）。64 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物流系統(tǒng)預(yù)測(cè)法應(yīng)用最廣泛的三層 BP網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如下圖：輸入層 m個(gè)節(jié)點(diǎn)代表 m個(gè)自變量；輸出層 n個(gè)節(jié)點(diǎn)代表 n個(gè)因變量；隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)可按經(jīng)驗(yàn)選定或試探確定，影響網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度。v通過(guò)誤差計(jì)算和分析產(chǎn)生誤差的原因，從而檢驗(yàn)、比較和評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)方法的有效性及其優(yōu)劣。 將絕對(duì)誤差記為 MAD，其計(jì)算方法為：其計(jì)算方法為： （ 1） 預(yù)測(cè) 1 月份兩種牙膏的市場(chǎng)占有率及使用人數(shù) 。 公式中由于每個(gè) |ei|值都為正值，因而平均絕對(duì)誤差可以彌補(bǔ)平均誤差的缺點(diǎn)。 平均誤差記為 MD，其計(jì)算方法為： 由于每個(gè) ei值有正有負(fù)，求代數(shù)和有時(shí)會(huì)相互抵消，所以平均誤差 MD無(wú)法精確地顯示預(yù)測(cè)值的誤差。 預(yù)測(cè)誤差分析：對(duì)預(yù)測(cè)誤差的計(jì)算、分析、反饋和調(diào)整過(guò)程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)原理：通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)樣本的學(xué)習(xí) 自動(dòng)產(chǎn)生 自變量與因變量之間的 非線性 映射關(guān)系，并將這種關(guān)系隱含在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)中；對(duì)任一新的自變量值，可以很快的利用該網(wǎng)絡(luò)輸出因變量值。 須指出的是，建模時(shí)先要作一次累加，因此 要求原始數(shù)據(jù)均為非負(fù)數(shù) ?；疑A(yù)測(cè)94三、灰色系統(tǒng)的模型灰色生成 將原始數(shù)據(jù)列中的數(shù)據(jù) ,按某種要求作數(shù)據(jù)處理 稱為生成 。（ 3）灰色系統(tǒng)理論能處理貧信息系統(tǒng)。 91灰色預(yù)測(cè)一個(gè)商店可看作是一個(gè)系統(tǒng)，在人員、資金、損耗、銷售信息完全明確的情況下，可算出該店的盈利大小、庫(kù)存多少，可以判斷商店的銷售態(tài)勢(shì)、資金的周轉(zhuǎn)速度等，這樣的系統(tǒng)是白色系統(tǒng)。8283 上面方程式組中，第（ 1）式表示，在平衡條件下， A廠在n+1個(gè)周期的市場(chǎng)占有率為 n期 A廠 70%市場(chǎng)占有率加上 n期B廠市場(chǎng)占有率的 10%，再加上 n期 C廠市場(chǎng)占有率的 5%。 最近， A廠感到 C廠采取了一種把 A廠和 B廠的顧客吸引到 C廠的營(yíng)銷策略，使得 A廠的顧客大為減少。不同的實(shí)際問(wèn)題，某些假設(shè)條件也有所不同。吸收性 就是指系統(tǒng)將逐漸達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)，它與系統(tǒng)的原來(lái)狀態(tài)無(wú)關(guān)。狀態(tài)及初始狀態(tài) 狀態(tài) ：指在一系列隨機(jī)實(shí)驗(yàn)中，每一次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果是出現(xiàn)有限個(gè)或可數(shù)無(wú)窮個(gè)兩兩互斥的事件 S1， S2， … 中的一個(gè)而且僅出現(xiàn)一個(gè)，則稱這些事件為狀 態(tài)。 所謂無(wú)后效性，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是已知系統(tǒng)的 “ 現(xiàn)在 ” ，那么 “ 將來(lái) ” 與 “ 過(guò)去 ” 無(wú)關(guān)，僅與 “ 現(xiàn)在” 有關(guān)。但有些事物的發(fā)展，只要知道現(xiàn)在狀態(tài) ,就可以預(yù)測(cè)將來(lái)的狀態(tài)而不需要知道事物的過(guò)去狀態(tài)。平滑預(yù)測(cè)是一種對(duì)現(xiàn)有資料的外推，只適用于短期預(yù)測(cè)；216?；貧w方程的顯著性檢驗(yàn)用 F檢驗(yàn) 。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法 ——多元線性回歸（ 3） 回歸模型的檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)值的顯著性檢驗(yàn)完整的回歸模型檢驗(yàn)包括：理論意義檢驗(yàn)： 主要檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)值的符號(hào)和取值區(qū)間是否與有關(guān)學(xué)科理論或?qū)嵺`經(jīng)驗(yàn)相符合。 Slope： 返回經(jīng)過(guò)給定數(shù)據(jù)點(diǎn)的擬合線性回歸直線的斜率。分類：根據(jù)所涉及自變量的多少，可分為 一元回歸分析預(yù)測(cè) 二元回歸分析預(yù)測(cè) 多元回歸分析預(yù)測(cè)根據(jù)變量之間數(shù)量關(guān)系的不同，可分為 線性回歸分析預(yù)測(cè) 非線性回歸分析預(yù)測(cè) 42167。如果把事物或事物的各因素用最能 反映其本質(zhì)特征的變量 來(lái)表示，那么這些變量之間也只能存在兩種狀態(tài)： 有關(guān)系 或 無(wú)關(guān)系。解： ?=，本例 n10，取時(shí)間序列前 3個(gè)數(shù)據(jù)平均值作為初始值，－－－07272621999(8)=(6)+(7)*T(7)= 4 (5)(6)=(3)+(5)(5)=(3)(4)(4)(3)(2)(1)預(yù)測(cè)值 yt+Tbtat St(1) St(2)St(2)St(1) 實(shí)際銷 售量月份+238167。對(duì)趨勢(shì)和季節(jié)性變化進(jìn)行校正的模型及求解步驟與上一模型相似，但計(jì)算量更加龐大，一般要借助計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件來(lái)完成。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法 —指數(shù)平滑法當(dāng)時(shí)間序列只存在下圖所示的 長(zhǎng)期趨勢(shì)時(shí) ，對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行如下校正：式中： Ft+1——第 t+1期校正趨勢(shì)后的預(yù)測(cè)值； St——第 t期最初預(yù)測(cè)值； Tt ——第 t期的趨勢(shì)； β——趨勢(shì)平滑系數(shù)。 在物流需求預(yù)測(cè)方面， ?的范圍一般為 167。適用于歷史數(shù)據(jù)較少或數(shù)據(jù)的可靠性較差28167。167。 實(shí)際上，近期數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)值的影響一般更大，為了減少這種誤差，可以采取 二次移動(dòng)平均方法 。移動(dòng)平均法的修勻能力與敏感性相互矛盾。時(shí)間（月） 1 2 3 4 5 6 7 8 9運(yùn) 輸 量（噸） 645 650 670 660 675 678 685 686 ?某公司某年 1~8月的貨物運(yùn)輸量171. 一次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法 以本期（ t期）移動(dòng)平均值作為下期（ t+1期）的預(yù)測(cè)值。15167。三：使用指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)，但在最初預(yù)測(cè)階段要將指數(shù)平滑系數(shù)定的很高。62 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的特征需求的獨(dú)立性 :物流需求來(lái)自一個(gè)個(gè)獨(dú)立的客戶。62 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的特征一、物流系統(tǒng)需求的特征時(shí)間特性 ： 需求是隨時(shí)間而變化的。61 系統(tǒng)預(yù)測(cè)概述四、系統(tǒng)預(yù)測(cè)的一般程序確定預(yù)測(cè)目的資料收集和數(shù)據(jù)分析選定預(yù)測(cè)方法建立預(yù)測(cè)模型誤差太大預(yù)測(cè)實(shí)施與結(jié)果分析模型檢驗(yàn)與修正 誤差較大選擇預(yù)測(cè)方法要考慮的因素：v預(yù)測(cè)對(duì)象的特點(diǎn)；v預(yù)測(cè)范圍；v預(yù)測(cè)期限的長(zhǎng)短；v預(yù)測(cè)要求精度；v占有數(shù)據(jù)資料的多寡、適應(yīng)性；v企業(yè)愿為預(yù)測(cè)支付的費(fèi)用的大小；v企業(yè)要求得到預(yù)測(cè)結(jié)果所花時(shí)間的長(zhǎng)短等。于是可以假設(shè)在有些情況下、事物之間的發(fā)展變化具有類似的地方，依此進(jìn)行類比，可以由先發(fā)事物的變化進(jìn)程與狀況，推測(cè)后發(fā)類似事物的發(fā)展變化。61 系統(tǒng)預(yù)測(cè)概述二、預(yù)測(cè)的主要理論基礎(chǔ)1. 慣性原理（連續(xù)性原理）慣性 : 指事物發(fā)展變化主要受內(nèi)因的作用，事物的過(guò)去，現(xiàn)在的狀態(tài)會(huì)持續(xù)到將來(lái)。62 物流系 統(tǒng) 需求 預(yù)測(cè) 的 特征167。61 系統(tǒng)預(yù)測(cè)概述一、 系統(tǒng)預(yù)測(cè)的概念及實(shí)質(zhì)二、 預(yù)測(cè)的主要理論基礎(chǔ)三、 系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的分類四、 系統(tǒng)預(yù)測(cè)的一般程序 2167。慣性原理 : 事物在其發(fā)展變化過(guò)程中，總有維持或延續(xù)原狀態(tài)的趨向，事物的某些基本特征和性質(zhì)將隨時(shí)間的延續(xù)而維持下去。61 系統(tǒng)預(yù)測(cè)概述三、系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的分類v宏觀預(yù)測(cè)v微觀預(yù)測(cè)v長(zhǎng)期預(yù)測(cè)：指預(yù)測(cè)期在 5 年或 5 年以上的預(yù)測(cè)v中期預(yù)測(cè)：指預(yù)測(cè)期在 1 年以上 5 年以下的的預(yù)測(cè)v短期預(yù)測(cè)：指預(yù)測(cè)期在 3 個(gè)月以上 1 年以下的預(yù)測(cè)v近期預(yù)測(cè)：指預(yù)測(cè)期在 3 個(gè)月以下的預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)技術(shù)的種類繁多，據(jù)統(tǒng)計(jì)有 150多種。 9物流預(yù)測(cè) 是根據(jù)客觀事物過(guò)去和現(xiàn)在的發(fā)展規(guī)律，借助科學(xué)的方法和手段，對(duì)物流管理發(fā)展趨勢(shì)和狀況進(jìn)行分析、描述，形成科學(xué)的假設(shè)和判斷的一種科學(xué)理論。 兩種處理方式： ① 先進(jìn)行總需求預(yù)測(cè)，再按地理位置分解； ② 先對(duì)每個(gè)地點(diǎn)的需求單獨(dú)進(jìn)行預(yù)測(cè)，再根據(jù)需要匯總。 這種需求有很強(qiáng)的傾向性，且不是隨機(jī)的，通過(guò)判斷系統(tǒng)隨時(shí)間發(fā)展而呈現(xiàn)出的趨勢(shì)和規(guī)律，就能較好地改進(jìn)預(yù)測(cè)結(jié)果。 一般將幾種預(yù)測(cè)模型的結(jié)果進(jìn)行綜合，才會(huì)使預(yù)測(cè)值更穩(wěn)定、更可靠。時(shí)間序列預(yù)測(cè)應(yīng)注意的問(wèn)題：v準(zhǔn)確、完整的歷史數(shù)據(jù)資料v時(shí)間序列所代表的時(shí)間周期必須一致v時(shí)間序列中的各項(xiàng)數(shù)字的計(jì)算方法、計(jì)量單位、數(shù)據(jù)內(nèi)容必須一致。2443324800122404924133254001123416243002520230232162406723800922967239672340082241722533257007223672310062196723100522300214004226003219002224001n=6n=3移動(dòng)平均數(shù) Mt(1)實(shí)際銷量(噸 )月份167。n值的一般選擇原則是：（ 1）由時(shí)間序列的數(shù)據(jù)點(diǎn)的多少而定。 （二次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法的基本思想）232. 二次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法二次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法是在求得一次移動(dòng)平均數(shù)、二次移動(dòng)平均數(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)有線性趨勢(shì)的時(shí)間序列所作的預(yù)測(cè)。包括 一次 指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法， 二次 指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法和 高次 指數(shù)平滑法。 29平滑系數(shù) ?的大小則表明了新、老數(shù)據(jù)在下期預(yù)測(cè)計(jì)算中的比重。不考慮趨勢(shì)因素，試用一次指數(shù)平滑法對(duì)第三季度的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。解：預(yù)測(cè)初始值的確定， S0=(1200+700+900+1100) 247。二次指數(shù)平滑法解決了一次指數(shù)平滑法存在的兩個(gè)問(wèn)題：① 解決了一次指數(shù)平滑法不能用于有明顯趨勢(shì)變動(dòng)的市場(chǎng)現(xiàn)象的預(yù)測(cè)；② 解決了一次指數(shù)平滑法只能向未來(lái)預(yù)測(cè)一期的局限性。 其 基本思想 都是通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的 “平均 ”或 “平滑 ”處理， “平滑掉 ”短期的不規(guī)則性， 消除影響事物的隨機(jī)因素，揭示事物發(fā)展的規(guī)律。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測(cè)的方法確定性關(guān)系 ：指一個(gè)變量可以被一個(gè)或若干個(gè)其他變量按一定規(guī)律唯一確定，也就是說(shuō) 變量之間的關(guān)系能用確定的數(shù)學(xué)公式來(lái)反映 ，即函數(shù)關(guān)系。v只有一個(gè)自變量（影響因素），一個(gè)因變量。上例計(jì)算演示 回歸分析 .xls47167。本節(jié)主要介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)49167。通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間估計(jì)來(lái)說(shuō)明預(yù)測(cè)值的 波動(dòng)范圍 ，檢驗(yàn)預(yù)測(cè)值的顯著性。平滑模型通常只用于進(jìn)行預(yù)測(cè)；216。這種無(wú)后效性的事物的發(fā)展過(guò)程，就稱為馬爾可夫過(guò)程。54一階馬爾柯夫鏈 某些事件從一種結(jié)果 (狀態(tài) )轉(zhuǎn)移到另一種結(jié)果 (狀態(tài) )，其后一次的結(jié)果僅取決于前一次的