【正文】 種影響因素的數(shù)據(jù)資料8167。v特性相近的事物，在其變化發(fā)展過程中，常常有相似之處。 3167。61 系 統(tǒng)預(yù)測 概述167。61 系統(tǒng)預(yù)測概述一、系統(tǒng)預(yù)測的概念及實(shí)質(zhì)預(yù)測就是對(duì)未來一些不確定的或未知事件的判斷或描述。 事物慣性的大小，取決于事物本身的動(dòng)力和外界因素的作用。所有的預(yù)測技術(shù)可以分為三類：v判斷預(yù)測技術(shù) (定性預(yù)測 ) v時(shí)間序列預(yù)測技術(shù)（定量預(yù)測）v因果預(yù)測技術(shù)（定量預(yù)測） 6167。在物流系統(tǒng)規(guī)劃和控制過程中，最常見的是 對(duì)物流需求的預(yù)測 。不同產(chǎn)品的物流需求隨時(shí)間而變化的模式是不同的。13167。14167。主要介紹常用的：移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、回歸分析預(yù)測法、馬爾柯夫預(yù)測模型16167。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測的方法 ——移動(dòng)平均法19計(jì)算結(jié)果圖表顯示從圖上可以看出 ：（ 1）用移動(dòng)平均法計(jì)算出的新數(shù)列的變化趨勢(shì)與實(shí)際變化情況基本一致；（ 2）新數(shù)列數(shù)據(jù)波動(dòng)的范圍變小了，并且隨參與平均值計(jì)算的 n值的增加，平均值的波動(dòng)范圍越小。 數(shù)據(jù)點(diǎn)多， n可以取得大一些；（ 2）由時(shí)間序列的趨勢(shì)而定。步驟如下： （ 1）計(jì)算一次移動(dòng)平均值 （ 2）計(jì)算二次移動(dòng)平均值其中： Mt(1)—— t 時(shí)刻的一次移動(dòng)平均值 Mt(2)—— t 時(shí)刻的二次移動(dòng)平均值； n： —— 參與二次平均計(jì)算的一次移動(dòng)平均值的個(gè)數(shù)（ 3）對(duì)有線性趨勢(shì)的時(shí)間序列做預(yù)測其中：167。 一次 指數(shù)平滑預(yù)測法適用于 水平型變動(dòng) 的時(shí)間序列預(yù)測，二次 指數(shù)平滑預(yù)測法適用于 線性趨勢(shì)型變動(dòng) 的時(shí)間序列預(yù)測，多次 指數(shù)平滑預(yù)測法適用于 非線性趨勢(shì)型變動(dòng) 的時(shí)間序列預(yù)測。?越大 ，現(xiàn)實(shí)測定值在預(yù)測中占的比重就越大，這就越能體現(xiàn)預(yù)測對(duì)象當(dāng)前的變化趨勢(shì)而忽視它的歷史趨勢(shì)。解： ?= F0，將去年 4個(gè)季度的需求平均值作為最初預(yù)測值：1 2 3 4去年 1200 700 900 1100今年 1400 1000 F3季度年份預(yù)測值 1000 1080 106431167。4=975基本平滑系數(shù) ?=， 趨勢(shì)平滑系數(shù) β=，初始 趨勢(shì) T0=0第一季度預(yù)測值：第二季度預(yù)測值：第三季度預(yù)測值：34167。36167。平滑的數(shù)據(jù)能夠反映事物的變化趨勢(shì)，在物流系統(tǒng)預(yù)測中是極其有用的預(yù)測方法。非確定性關(guān)系 ：變量之間存在著某種關(guān)系，但這種關(guān)系具有不確定性，這種關(guān)系叫做 非確定性關(guān)系，即相關(guān)關(guān)系 。例 66： 為了預(yù)測汽車薄鋼板的年需求量，有關(guān)物資企業(yè)研究并收集了汽車制造業(yè)近幾年間的汽車產(chǎn)量與薄鋼板消耗量的數(shù)據(jù)，見下表，假設(shè)2023年的汽車產(chǎn)量約為 34萬輛，試估計(jì) 2023年的薄鋼板消耗量。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測的方法（ 2）多元線性回歸預(yù)測法是一元線性回歸預(yù)測法的延伸，研究一個(gè)因變量和兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量間的關(guān)系。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測的方法 ——多元線性回歸取決于 因變量和自變量的相關(guān)程度 ，可用相關(guān)系數(shù)反映。預(yù)測區(qū)間公式：式中 : yf0由回歸方程計(jì)算的預(yù)測值； ?顯著性水平；顯著性水平 +置信度 =1；51平滑預(yù)測與回歸預(yù)測的比較平滑預(yù)測與回歸預(yù)測都是常用的預(yù)測技術(shù)，其區(qū)別如下：v適用范圍不同216。回歸模型既用于預(yù)測，也可以用于結(jié)構(gòu)分析、政策評(píng)價(jià)等v數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不同216。 馬爾可夫是俄國著名的數(shù)學(xué)家，馬爾可夫過程是以馬爾可夫名字命名的一種特殊的描述事物發(fā)展過程的方法。對(duì)于一階馬爾柯夫鏈可這樣理解： 首先，一階馬爾柯夫鏈?zhǔn)侵负笠皇录母怕蕛H取決于前一次事件，而與前二次，前三次，乃至更前若干次事件無關(guān)；其次，一階馬爾柯夫鏈?zhǔn)侵甘录驎r(shí)間參數(shù)為離散變量。572．轉(zhuǎn)移概率初始概率與轉(zhuǎn)移概率585960616263 市場占有率的概念 市場占有率是指一段時(shí)間內(nèi)企業(yè)某種產(chǎn)品的銷售量占該產(chǎn)品全部銷售量的百分比 . 如全國某年洗衣機(jī)的銷售量為 100萬臺(tái)，某廠生產(chǎn)的洗衣機(jī)該年銷售量為 35 萬臺(tái)，則該廠洗衣機(jī)的市場占有率為 35%. 分析和預(yù)測市場占有率的方法有很多，馬爾柯夫法是最常用的方法之一。馬爾柯夫決策法的假設(shè)條件65 1 ．分析所預(yù)測的問題是否適用于馬爾柯夫模型及是否滿足模型的假設(shè)條件（在后面的例子中，我們均假設(shè)是滿足這些條件的）； 2．分析該問題有幾種狀態(tài)并計(jì)算初始狀態(tài)的概率； 3．計(jì)算轉(zhuǎn)移概率并用矩陣表示； 4．預(yù)測所需周期的市場占有率； 5．計(jì)算平衡狀態(tài)下的市場占有率； 6．根據(jù)預(yù)測市場占有率進(jìn)行相應(yīng)的決策。 68在這個(gè)問題中，顧客下一個(gè)季度購買哪家的化肥往往是根據(jù)上一個(gè)季度的購買經(jīng)歷來作出決定的；顧客每隔一個(gè)季度購買一次化肥，且每次購買的數(shù)量大致相同；每季度購買化肥的總量大致相同；每季度各廠的保留率，轉(zhuǎn)出率和轉(zhuǎn)入率大致相同；顧客愿意到哪個(gè)廠購買化肥的意愿是隨機(jī)的；該地區(qū)的化肥市場由 3個(gè)廠家占領(lǐng)，估計(jì)今后一段時(shí)間沒有廠家加入，也沒有廠家退出。8828990灰色預(yù)測 一、灰色系統(tǒng)基本概念 :若一個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)部特征是完全已知的，即 系統(tǒng)的信息是充足完全的 ，我們稱之為 白色系統(tǒng) 。世界上沒有絕對(duì)的白色系統(tǒng)，因?yàn)槿魏蜗到y(tǒng)總有未確知的部分，也沒有絕對(duì)的黑色系統(tǒng)，因?yàn)榧热灰粺o所知，也就無所謂該系統(tǒng)的存在了?！。?2） 災(zāi)變與異常值預(yù)測 ，即通過灰色模型預(yù)測異常值出現(xiàn)的時(shí)刻，預(yù)測異常值什么時(shí)候出現(xiàn)在特定時(shí)區(qū)內(nèi)。累加前的數(shù)列稱 原始數(shù)列 ,累加后的數(shù)列稱為 生成數(shù)列 . 首先我們從一個(gè)簡單例子來考察問題 . 【例】 設(shè)原始數(shù)據(jù)序列95灰色系統(tǒng)的模型對(duì)數(shù)據(jù)累加 于是得到一個(gè)新數(shù)據(jù)序列96灰色系統(tǒng)的模型歸納上面的式子可寫為 稱此式所表示的數(shù)據(jù)列為原始數(shù)據(jù)列的一次累加生成，簡稱為一次累加生成 .顯然有 將上述例子中的 分別做成圖 圖 2。 因此，這些數(shù)據(jù)符合建立灰色預(yù)測模型的要求。64 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物流系統(tǒng)預(yù)測法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)由實(shí)際問題確定，權(quán)重及閾值的確定要通過一定的學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練、調(diào)整得到，必須借助計(jì)算機(jī)完成。因此，對(duì)信息與資料的一般要求是全面、完整、真實(shí)可靠。 要減少這種誤差，要求預(yù)測者具備廣泛的知識(shí)、豐富的經(jīng)驗(yàn)、敏銳的觀察能力和思考能力以及精確的判斷能力。其計(jì)算方法為： 6．均方差 預(yù)測值誤差平方和的平均值稱為均方差。127。 使用中華牙膏的 7000人中， 123三 . 預(yù)測誤差計(jì)算1. 根據(jù)誤差的定義進(jìn)行計(jì)算式中： xi—— 第 i時(shí)刻的實(shí)際值； x’i —— 第 i時(shí)刻的預(yù)測值； ei—— 第 i時(shí)刻的預(yù)測誤差值。2．預(yù)測方法及預(yù)測參數(shù)引起的誤差 預(yù)測是對(duì)實(shí)際過程的近似描述，預(yù)測中使用的參數(shù)是對(duì)真實(shí)參數(shù)的近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的應(yīng)用案例 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 .pdf120預(yù)測結(jié)果分析一. 預(yù)測誤差二. 預(yù)測誤差：預(yù)測結(jié)果與實(shí)際情況的偏差。年份 1999 2023 2023 2023 2023 序號(hào) 1 2 3 4 5 表 2 逐年銷售額（百萬元）111銷售額預(yù)測 解：（ 1）由原始數(shù)據(jù)列計(jì)算一次累加序列 ，結(jié)果見表3. 表 3 一次累加數(shù)據(jù)年份 1999 2023 2023 2023 2023序號(hào) 1 2 3 4 5 112銷售額預(yù)測（ 2）建立矩陣：113銷售額預(yù)測114銷售額預(yù)測115銷售額預(yù)測116銷售額預(yù)測117167。 可以 設(shè) 想用一條指數(shù)曲 線 乃至一條直 線 來逼近累加生成數(shù)列 98灰色系統(tǒng)的模型為了把累加數(shù)據(jù)列還原為原始數(shù)列，需進(jìn)行后減運(yùn)算或稱相減生成，它是指后前兩個(gè)數(shù)據(jù)之差，如上例中歸納上面的式子得到如下結(jié)果：一次后減其中99灰色系統(tǒng)的模型2. 建模原理給定觀測數(shù)據(jù)列經(jīng)一次累加得設(shè) 滿足一階常微分方程（公式 1）（公式 2）（公式 3）100灰色系統(tǒng)的模型　 其中 a是常數(shù)，稱為發(fā)展灰數(shù)； u稱為內(nèi)生控制灰數(shù)，是對(duì)系統(tǒng)的常定輸入。?。?4） 拓?fù)漕A(yù)測 ，將原始數(shù)據(jù)作曲線，在曲線上按定值尋找該定值發(fā)生的所有時(shí)點(diǎn)，并以該定值為框架構(gòu)成時(shí)點(diǎn)數(shù)列，然后建立模型預(yù)測該定值所發(fā)生的時(shí)點(diǎn)。（ 1）用灰色數(shù)學(xué)來處理不確定量，使之量化 不確定量 量化（用確定量的方法研究） 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)； 模糊數(shù)學(xué)； 灰色數(shù)學(xué)（灰色系統(tǒng)理論）（ 2）充分利用已知信息尋求系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律?；疑到y(tǒng)介于二者之間，灰色系統(tǒng)的一部分信息是已知的，一部分是未知的。697071727374757677787948081這時(shí)我們稱市場占有率經(jīng)過 n次（本例 n=23）轉(zhuǎn)移后達(dá)到平衡狀態(tài)。歷史上， A廠家一直是該地區(qū)最大的廠商，其市場占有率為 50%，即為該地區(qū) 50%的顧客服務(wù)； B廠家為該地區(qū) 30%的顧客服務(wù)； C廠家為該地區(qū) 20%的顧客服務(wù)。 馬爾柯夫法預(yù)測市場占有率64馬爾柯夫預(yù)測決策法作為一種數(shù)學(xué)模型，在運(yùn)用這種模型時(shí)均有一定的假設(shè)條件。55馬爾柯夫過程 若事件或時(shí)間參數(shù)為 連續(xù)變量 時(shí)，則稱為馬爾柯夫過程。馬爾柯夫決策法在經(jīng)濟(jì)管理上主要應(yīng)用在市場銷售領(lǐng)域，也可用于維修、更新策略的選擇，決定最優(yōu)工作分配，分析排隊(duì)系統(tǒng)及庫存管理分析的輔助手段等方面。而平滑模型則不能進(jìn)行檢驗(yàn)?；貧w模型既適用于時(shí)間序列，也適用于具有因果關(guān)系的非時(shí)間序列。63 物流系統(tǒng)需求預(yù)測的方