物流系統(tǒng)需求預(yù)測概述-在線瀏覽
2025-04-02 09:41本頁面
【正文】 的長期趨勢。（ 2）簡單、易行。? 有效的短期預(yù)測法。 23（一）基本的指數(shù)平滑模型什么是一次指數(shù)平滑預(yù)測？—— 利用時間序列中本期的實際值與本期的預(yù)測值加權(quán)平均作為下一期的預(yù)測值。 24（一）基本的指數(shù)平滑模型關(guān)鍵參數(shù)確定（ 1）初始值 F1：?數(shù)據(jù)較多時，將已有數(shù)據(jù)中的某一部分的算術(shù)平均值或加權(quán)平均值作為初始值 F1?數(shù)據(jù)較少時，用定性預(yù)測法選取 F1（ 2）平滑系數(shù) ? ： ~ ?值越大： 對近期需求影響大，對時間序列變化敏感；?值越?。簩跀?shù)據(jù)影響小，歷史數(shù)據(jù)的權(quán)數(shù)越大，反映長期的大致發(fā)展趨勢。季度 1 2 3 4去年 1200 700 900 1100今年 1400 1000 F3 26（一）基本的指數(shù)平滑模型解： 27（二）趨勢校正如果數(shù)據(jù)表現(xiàn)出明顯的長期趨勢和季節(jié)性特征，基本模型內(nèi)在的滯后性就會造成很大的預(yù)測誤差，因此必須對模型加以分析修正。x t+(1?)+(68)Tt+1=?S t)(1?)S t+1+t+1(610) Ft+1—— 第 t+1期校正趨勢后的預(yù)測值；T t—— 第 t期的趨勢； ?—— 趨勢平滑系數(shù)。解： S0=975， ?=，趨勢平滑系數(shù) ?=，初始趨勢 T0=0今年第一季度的預(yù)測需求為：S 1=(975+0)?(1000975)+()?0=F1=1000+=?1400+?=1086T 2=?1117利用第二季度的預(yù)測結(jié)果，今年第三季度的預(yù)測需求為：S 3=(1086+)?()+()?=F3=+=(x t/ ItL)(1?)+(S t+1+Tt (612)It =(x t/ S t)(1 ?ItL(S t+1+t+1(614) 式中： Ft+1—— 第 t+l期校正趨勢和季節(jié)性因素后的預(yù)測值；?—— 季節(jié)性指數(shù)基礎(chǔ)上的平滑系數(shù)；It—— 第 t期的季節(jié)性指數(shù)；L—— 一個完整的季節(jié)周期，如一年的 4個季節(jié)或 12個月重復(fù)一次； 30（四）二次指數(shù)平滑法? 二次指數(shù)平滑法，是指在一次指數(shù)平滑值基礎(chǔ)上再作一次指數(shù)平滑，然后利用兩次指數(shù)平滑值，建立預(yù)測模型確定預(yù)測值的方法。 表 61 銷售量及二次指數(shù)平滑預(yù)測 單位：萬個 觀察期 t（年份） 銷售量 xt at bt Yt+T1(1999)2(2023)3(2023)4(2023)5(2023)6(2023)6274809210010472647272－80－－ 10 ? 類型： 一元回歸分析和多元回歸分析； 線性回歸和非線性回歸。
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