生產需求預測與管理課件(編輯修改稿)
2025-03-18 14:50 本頁面
【文章內容簡介】 0。*簡單移動平均的情況 ,在 N期間的各資料值乘上同一的 1/N的加權值[公式 ]Ft+1=W tAt+W t1At1+……+W t+1NAt+1N Ft+1:t+1的預測值， At:t的實際需求， W t:賦予 t的加權值， 例 實際需求如下月（ t） 12345實際 需求（ At） 1009010595？加權值為 4月 ,3月份 ,2月份 ,1月份 ?在最近的 資 料中 賦 予大5月的需求 預測值 F5是 的加 權值 ,使能 夠 趕上 F5=*95+*105+*100=實際 需求 變 化如果 ,5月的實際需求為 110時 ,6月的需求預測值是 F6=*110+*95+*105+*90=?加權移動平均法18 ? 利用指數(shù)減少的加權值 ,給最近的資料賦予大比重 ,過去的資料賦予小比重后 預測未來需求 ? 即需求預測值是最近期間的實際需求乘上 a的加權值 ,對最近的需求預測值乘上 (1a)的加權值后加權平均的數(shù)據(jù) ? 與移動平均法一樣 ,在季節(jié)性變化 ,趨勢 ,循環(huán)要素不起作用是有效 * 省略用趨勢 ,季節(jié)性變化等修正的高次指數(shù)平滑法 [公式 ] Ft+1=aDt+(1a)Ft 為求預測值 Ft+1需要 3種資料： ?最近預測值 (Ft),?最近實際需求 (Dt), ?平滑常數(shù) a(0a1)公式 變 化后 Ft+1=aDt+(1a)Ft =aDt+FtaFt=Ft+a(DtFt)即 ,新 預測值 是 對 舊 預測值 修正 (a*預測誤 差 )后算出例 上個月需求 預測值 是 100,實際 需求是 110,平滑常數(shù) a= 個月的 預測值 是 Ft=Ft1+a(Dt1Ft1)=100+(110100)=103 但 ,沒有 過 去 資 料 時 根據(jù)定性技 術 ,預測值 做 為 最初的 預測值一次指數(shù) 平滑法 ?指數(shù)平滑法19?時間序列平滑模型 一次指數(shù)平滑法的連續(xù)展開期間 1:D1,F1(F1已知 ,期間 1末期值可以知道 D1 )期間 2:F2=aD1+(1a)F1期間 3:F3=aD2+(1a)F2=aD2+a(1a)D1+(1a)2F1(F2代入式子整理 )期間 4:F4=aD3+(1a)F3=aD3+(1a)D2+a(1a)2D1+(1a)3F1(F3代入式子整理 )因此一般 Ft+1用如下公式表示[公式 ]Ft+1=aDt+a(1a)Dt1+a(1a)2Dt2+……+a(1a) t1D1+(1a)tF1指數(shù)加 權值 的合 總 是 1?平滑常數(shù)（ a)的 值 越大 預測值對 需 求變 化反 應 越大，越小平滑的 穩(wěn)定性 越 好。?實際 需求 穩(wěn) 定 時 （例 ： 食品）， 為 減小 短期 /偶然性 變 化的效果減小 a的 值 ；?為維 持 預測值 的 穩(wěn) 定性一般從 ~中 設 定 。20例 ：某公司的月銷售額記錄如表 33所示，試取 a=,F1=,計算一次指數(shù)平滑預測值。月份 Dt(千元 ) a Dt1(千元 ) Ft1(千元 ) （ 1a） Ft1(千元 ) Ft(千元 )1 10 112 12 4 11 3 13 4 16 5 19 6 23 7 26 8 30 9 28 12 10 18 11 16 12 14 2122二次指數(shù)平滑[公式 ]SFt+1=SAt+Tt式中： SFt+1— 第 t+1期二次指數(shù)平滑值；Tt為 t期平滑趨勢值， T0事先給定；SAt為 t期平滑平均值，又稱之為 “基數(shù) ”， SA0事先給定。β —— 斜率偏差的平滑系數(shù)。例 22：對例 ，設
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