物流需求預(yù)測(ppt-53頁)(編輯修改稿)
2024-10-28 19:57 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 均法,一次移動平均值的計算公式是： 二次移動平均值的計算公式為： 二次移動平均預(yù)測模型的形式為：,?,3）指數(shù)平滑預(yù)測法,一次指數(shù)平滑值的遞推計算公式為： 式中：α為平滑常數(shù)，0≤α≤1，一般取0.10.3。 二次指數(shù)平滑值的遞推計算公式為： 二次指數(shù)平滑預(yù)測模型的形式為：,?,4）生長曲線法,最著名的費爾哈斯模型。費爾哈斯模型的表達(dá)式為： 費爾哈斯模型的圖像是一條s型曲線，大體可分為三段，即緩慢增長階段、快速增長階段和平穩(wěn)階段，其中，平穩(wěn)階段的p=a/b可視為“飽和值”。,?,5）馬爾柯夫預(yù)測法,馬爾柯夫主要研究事物狀態(tài)轉(zhuǎn)移，他經(jīng)過多次試驗發(fā)現(xiàn)，一個系統(tǒng)的某些因素在轉(zhuǎn)移中第n次結(jié)果只受第n1次的結(jié)果的影響，只與當(dāng)前所處狀態(tài)有關(guān)，與其他無關(guān)。其遞推公式為： 經(jīng)常使用馬爾柯夫預(yù)測法對市場占有率進(jìn)行預(yù)測。馬爾柯夫市場占有率預(yù)測的一般步驟為：調(diào)查目前的市場占有率情況；調(diào)查消費者的變動情況；建立數(shù)學(xué)模型；預(yù)測未來市場的占有率。,?,6）自回歸預(yù)測法,自回歸預(yù)測法的原理為：時間序列的觀察值之間往往是高度相關(guān)的。其一般模型如下： 上式的意義就是通過回歸分析，建立第t年的值與第t1，t2，…，tp年的值的關(guān)系，通過這個關(guān)系來作前向預(yù)測，其實質(zhì)就是對事物發(fā)展特征曲線的擬合，并進(jìn)一步推知其未來的發(fā)展軌跡。,?,7）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是反向傳播網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域都得到廣泛應(yīng)用。該方法在函數(shù)逼近、模式識別、數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域的應(yīng)用實踐充分證明，通過該方法獲得的結(jié)果與實際結(jié)果非常接近，尤其在曲線擬合方面有很高的精度。 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立數(shù)學(xué)模型，擬合歷史數(shù)據(jù)的變化曲線，再用擬合結(jié)果對數(shù)據(jù)未來的發(fā)展曲線做出預(yù)報，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在預(yù)測中的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的應(yīng)用結(jié)果表明，該方法能夠反映事物的變化規(guī)律，預(yù)測的結(jié)果比較準(zhǔn)確。,?,3.2.2．因果預(yù)測法,1）比例系數(shù)法 2）回歸分析預(yù)測法 3）彈性系數(shù)法 4）系統(tǒng)動力學(xué)預(yù)測法,?,3.2.3.產(chǎn)銷平衡法,利用產(chǎn)銷平衡法，可以研究各地區(qū)間的貨物交流問題。即通過適當(dāng)?shù)呢浳镱A(yù)測方法，確定預(yù)測期所有各發(fā)到地區(qū)之間的貨物流量，形成預(yù)測期貨物流量表。,?,3.2.4.細(xì)分與集成預(yù)測法,1）集成預(yù)測法 集成預(yù)測法是分別單獨地預(yù)測各個系統(tǒng)的預(yù)測值，然后加總求和而得到整體系統(tǒng)預(yù)測值的一種方法。即：,?,3.2.4.細(xì)分與集成預(yù)測法,2）細(xì)分預(yù)測法 細(xì)分預(yù)測與集成法的預(yù)測過程相反，即先預(yù)測出整體系統(tǒng)的預(yù)測值，再依據(jù)合理標(biāo)準(zhǔn)求得各子系統(tǒng)預(yù)測值，如比重法和目標(biāo)比例系數(shù)法等。 比重法是在總物流運量已用某種方法預(yù)測，進(jìn)而估算其中部分物流運量的方法。 月度比例系數(shù)法是根據(jù)過去數(shù)年的月度物流統(tǒng)計資料，計算出平均每個月的物流數(shù)量在年度物流總量中所占的比例，進(jìn)而在未來年度物流量預(yù)測出以后，按照月度的分布規(guī)律求出未來年度各月的預(yù)測值。,?,3.2.5.組合預(yù)測法,組合預(yù)測法是將幾種預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果，選取適當(dāng)?shù)臋?quán)重進(jìn)行加權(quán)平均的一種預(yù)測方法。 1）等權(quán)平均法 設(shè)fi（i=1，2，…K）為第i個模型預(yù)測值，如果用fc代表組合預(yù)測值，則等權(quán)平均預(yù)測法得到的組合預(yù)測值為：,?,預(yù)測模型的評價 對于同一個目標(biāo),可選用多種預(yù)測技術(shù),建立不同的預(yù)測模型,并可能得到不同的預(yù)測結(jié)果。究竟應(yīng)選擇哪一個模型所得的預(yù)測結(jié)果作為正式的預(yù)測結(jié)果呢?這就是一個對模型優(yōu)劣進(jìn)行評價的問題。對不同的預(yù)測目標(biāo),評價的方法及標(biāo)準(zhǔn)可能不完全但一般都應(yīng)遵循下列幾條基本原則: ①合理性——預(yù)測模型應(yīng)具有與事物發(fā)展規(guī)律相一致的性質(zhì)； ②預(yù)測能力——是看模型能否說明在預(yù)測期間事物的發(fā)展情況；二是看預(yù)測模型的誤差范圍。 ③穩(wěn)定性——能否在較長時間內(nèi)準(zhǔn)確地反映預(yù)測對象的發(fā)展變化情況,模型的參數(shù)和預(yù)測能力是否受統(tǒng)計數(shù)據(jù)變化等因素的影響； ④簡單性——對于預(yù)測能力相差不大的模型,應(yīng)選形式簡單、容易運用的模型作為優(yōu)先選擇的對象。,?,1．預(yù)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(yù)測方案 實際預(yù)測活動中應(yīng)盡量給出多個預(yù)測方案，避免因單方案造成決策的剛性。 3．?dāng)M合度與精度 擬合度是指預(yù)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(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確。預(yù)測準(zhǔn)確性的高低屬于精度問題。擬合度好，不一定精度也高。,3.預(yù)測實踐中應(yīng)注意的幾個問題,?,4．預(yù)測的期限 預(yù)測按預(yù)測時間可分為長期預(yù)測和中短期預(yù)測。對短期預(yù)測較好的模型，不一定對長期預(yù)測也較好；反之亦然。 5．預(yù)測模型 預(yù)測模型有復(fù)雜化、多因素化的趨勢，這種發(fā)展趨勢一般有利于提高預(yù)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。,3.預(yù)測實踐中應(yīng)注
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