物流系統(tǒng)規(guī)劃與設計4物流系統(tǒng)調(diào)研及預測(編輯修改稿)
2025-02-02 17:48 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 （ 1）過去未來三個月內(nèi)的銷售量是未來三個月內(nèi)的可能銷量。 （ 2）去年某三個月內(nèi)的銷量是今年同期的可能銷量（可解釋為季節(jié)效應）。 （ 3）未來三個月內(nèi)的銷量可能可能比過去同期增長 10%。 （ 4）未來三個月的銷量可能比去年同期增長 20%。 （ 5）今年某前三個月的銷量的變化率（與去年同期相比）等于其后三個月銷量的變化率。 聚焦預測 對于同一預測問題，多個不同預測模型的線性組合在一定條件下能有效地改善模型的擬合能力和提高預測精度。 組合預測 預測實踐中應注意的幾個問題 1） 預測結(jié)果的可信度 各種模型中 ， 只有回歸模型提供了可信度結(jié)論 。 2） 預測方案 實際預測活動中應盡量給出多個預測方案 ， 避免因單方案造成決策的剛性 。 3） 擬合度與精度 擬合度是指預測模型對歷史觀察值的模擬程度 。 對既定的歷史數(shù)據(jù)總可以找到擬合程度很高的模型 ， 但擬合度高并不一定表示預測結(jié)果準確 。 預測準確性的高低屬于精度問題 。 擬合度好 ， 不一定精度也高 。 4） 預測的期限 預測按預測時間可分為長期預測和中短期預測 。對短期預測較好的模型 ， 不一定對長期預測也較好；反之亦然 。 5） 預測模型 預測模型有復雜化 、 多因素化的趨勢 ， 這種發(fā)展趨勢一般有利于提高預測的精度 ， 因為這包括了更多因素的影響 ， 但對這些因素的未來值也不易判斷 。 6）數(shù)據(jù)處理與模型調(diào)整 如果某個模型的預測誤差較大，人們通常采取對原始數(shù)據(jù)進行平滑處理和修改模型的方法去解決。這種對原始數(shù)據(jù)進行平滑處理的方法實際上是在回避矛盾。 7）實際與想象 很多預測人員在預測活動開始時就對預測對象的未來發(fā)展作了想象，并以此想象來不斷地修正預測結(jié)果。這在對中間預 測值進行取舍、組合時，會產(chǎn)生導致錯誤的影響。 8）預測的復雜性 預測總是在假定未來的發(fā)展是和現(xiàn)在已知或過去發(fā)生的事物有關的基礎上進行的，但又不是簡單的數(shù)學方程式推斷。預 測無法回避社會經(jīng)濟發(fā)展中同時帶有規(guī)律性和偶然性的矛盾。 9）經(jīng)濟預測是一門科學，又是一門藝術 作為一門科學，是因為經(jīng)濟運動是有規(guī)律的，并且人們已經(jīng)初步掌握了一些規(guī)律，做出過許多成功的預測；作為一門藝 術，是因為人們對經(jīng)濟規(guī)律的認識還很不充分，預測的方法 也很不完善。 1）社會經(jīng)濟預測 ■國民生產(chǎn)總值及其構成 ■社會總產(chǎn)值及其構成 ■國民收入 ■社會商品零售總額 ■工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值及人均指標 ■人口發(fā)展水平（總量、構成及流動性） ■土地利用狀況 2. 交通運輸需求預測的內(nèi)容 例：某市人口預測回歸模型。（人口總量增長回歸預測模型） Y=a+b(XX0)+c(XX0)2 Y—— 人口總數(shù) X—— 公元年 X0—— 起始年 根據(jù)其 1970年以來歷年的 人口總數(shù)統(tǒng)計值，得到回歸參數(shù)a,b,c?；貧w模型為： Y=+(X1970)＋ (X1970)2 ■ 客運量預測 ?人口數(shù)量及其構成情況 ?地區(qū)政治、經(jīng)濟地位和發(fā)展水平 ?國民經(jīng)濟發(fā)展水平及國民收入水平 ?名勝古跡、風景區(qū)等分布 ?城鎮(zhèn)工業(yè)布局及衛(wèi)星城的分布 ?其他 2）運量預測 —— 客運量預測和貨運量預測 ?國民經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模和速度 ?經(jīng)濟結(jié)構，特別是工業(yè)內(nèi)部的結(jié)構 ?能源設施建設布局 ?冶金工業(yè)發(fā)展規(guī)模、速度和布局 ?基本建設投資、房建工程數(shù)量等 ■ 貨運量預測 例：某地 2022年， 2022年連續(xù)兩年的生活用煤的月運輸量如表所示
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