企業(yè)產(chǎn)品銷售量模糊預(yù)測研究-文庫吧資料
2025-06-25 19:16本頁面
【正文】 截集的范圍來預(yù)報銷售量，因而模糊預(yù)測是一類非常有效的區(qū)間預(yù)測方法。圖中上方的曲線為季節(jié)偏差的上限，下方的曲線為季節(jié)偏差的下限。圖1 彩電銷售量趨勢曲線圖1中3條曲線自上而下依次是：，和，其中是支集的中心值。這樣我們得到了模糊預(yù)測方程。設(shè)每個不小于預(yù)先給定=，即 , ；這樣問題轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃: (15)經(jīng)過調(diào)用EXCEL規(guī)劃程序運(yùn)算，得如下結(jié)果 目標(biāo)函數(shù)的最小值 =。采用普通線性回歸來確定上述權(quán)系數(shù)，普通回歸方程為 (13)由此得。為了方便起見，有時我們將記為。 ④計算季節(jié)性趨勢演變：季節(jié)性演變定義為相對于每個月產(chǎn)品銷量趨勢偏差[8]，假定原來序列和它的估計值分別為，這里的（）和（）分別表示年和月，則每個月趨勢平均偏差為 ( ), 其中的隸屬函數(shù)定義為= , (11)其中： ； ⑤預(yù)測未來模糊時間序列：將季節(jié)性趨勢演變值加到下一年度趨勢預(yù)測值上，可以預(yù)測每個月的產(chǎn)品的銷量，經(jīng)營者根據(jù)預(yù)測結(jié)果來制定生產(chǎn)計劃。設(shè)每個不小于預(yù)先給定h0，在此范圍內(nèi)，使趨勢方程的模糊度最小，這樣問題可以轉(zhuǎn)化如下線性規(guī)劃問題 min . ≥， (7)因為，所以是 (為參數(shù)的三角模糊數(shù)。不妨設(shè)原始時間序列對時間t的線性回歸方程為：， (6)其中為實數(shù)，再令。設(shè)上述個模糊數(shù)構(gòu)成的趨勢方程模糊度，其中為權(quán)向量，稱為在下的模糊度[4]。) 是兩個模糊數(shù)的距離，選擇其中擬合偏差最小的。（2）將取為若干個不同的自然數(shù)，相應(yīng)于每個值求趨勢方程： (3)其中是的估計值，按下式計算擬合偏差 (4) 其中(設(shè), (), ,，, 定義 (2) 其中: , , 。下面以三角模糊數(shù)為例加以詳細(xì)說明。2 模糊時間序列預(yù)測模型的基本原理模糊時間序列預(yù)測的一般模型[8,9]如下：
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