物流系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)4物流系統(tǒng)調(diào)研及預(yù)測-在線瀏覽
2025-02-23 17:48本頁面
【正文】 體意見； 2） 簡單易行 ， 且可靠性好 。 該方法適用于沒有足夠信息資料的中 、 長期經(jīng)濟(jì)預(yù)測與科技預(yù)測 ， 還可用于決策和技術(shù)咨詢等方面 。 觀測或記錄到的一組按時間順序排列的數(shù)據(jù) ，通過適當(dāng)?shù)哪Ｐ托问胶湍Ｐ蛥?shù)建立預(yù)測模型，運(yùn)用慣性原理外推。 時間序列分析 回歸預(yù)測， 通過統(tǒng)計(jì)方法給出某種函數(shù)關(guān)系表達(dá)式。 因果分析 預(yù)測模型的選擇 1）預(yù)測的時間范圍 2）能否獲得相關(guān)數(shù)據(jù) 3）所需要的預(yù)測精度 4）預(yù)測預(yù)算的規(guī)模等 5) 合格的預(yù)測人員 1）注意各類模型的適用范圍 2）定量與定性方法結(jié)合 3）注意預(yù)測精度 4）做敏感性分析 預(yù)測的注意事項(xiàng) 預(yù)測模型 簡單移動平均 在實(shí)際應(yīng)用中 ， 采用通過移動平均的方法對時間序列進(jìn)行平滑處理 ， 在平滑后的時間序列基礎(chǔ)上對系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測。 加權(quán)移動平均 Fi=w1A t1+ w2A t2+… … + w nA tn w1+w2+ … … +w n =1 權(quán)重選擇 重視近期數(shù)據(jù)，每靠前一個數(shù)據(jù)，權(quán)重就下 降（ 1α ） 。 但與移動平均一樣，預(yù)測滯后于需求變化。 需求穩(wěn)定的產(chǎn)品 α 值較小，成長速度快則 α值大，強(qiáng)調(diào)近期成長經(jīng)驗(yàn)的重要性。 y=ax+b a,b為回歸系數(shù)，由最小二乘法求得。 幾種常用的非線形回歸變換 2）非線形回歸問題 多個因素同時作用于一個變量。 時間序列分解 因果預(yù)測 事件之間的因果關(guān)系。 （ 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(yīng)）。 （ 4）未來三個月的銷量可能比去年同期增長 20%。 聚焦預(yù)測 對于同一預(yù)測問題，多個不同預(yù)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(yù)測精度。 2） 預(yù)測方案 實(shí)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 。 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 。 擬合度好 ， 不一定精度也高 。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 。 6）數(shù)據(jù)處理與模型調(diào)整 如果某個模型的預(yù)測誤差較大，人們通常采取對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理和修改模型的方法去解決。 7）實(shí)際與想象 很多預(yù)測人員在預(yù)測活動開始時就對預(yù)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(yù)測結(jié)果。 8）預(yù)測的復(fù)雜性 預(yù)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(guān)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，但又不是簡單的數(shù)學(xué)方程式推斷。 9）經(jīng)濟(jì)預(yù)測是一門科學(xué)，又是一門藝術(shù) 作為一門科學(xué)，是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)運(yùn)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(yù)測；作為一門藝 術(shù)，是因?yàn)槿藗儗?jīng)濟(jì)規(guī)律的認(rèn)識還很不充分，預(yù)測的方法 也很不完善。（人口總量增長回歸預(yù)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(jì)值，得到回歸參數(shù)a,b,c。試預(yù)測 2022年 7月和 2022年 1月的生活用煤運(yùn)輸量。 Y180。=＋ 得出各月趨勢 Y180。i 月份系數(shù) αi 平均值 αi 2022 2022 2022 2022 2022 2022 1 2 3 4 5103 5
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