(优质)数学建模之需求预测PPT课件
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数学建模之需求预测
F t 1N 1(n tt 1 N d n d t d t N ) F t N 1(d t d t N )
N越大，预测结果随时间越平稳，但预测结果无 法及时反映出来，显得比较迟钝
N取较小值时，预测结果能及时跟上市场的变化
A
18
例2-1 移动平均法举例—某型号家具销售记录如表 所示。假设当前时间为t=1月份，之前的销售记录为
A
20
2.4 指数平滑法
最适合的预测期：短期。
最新数据的权重高于早期数据。
特点：（1）短期预测中最有效的方法
（2）只需要得到很小的数据量就可以连续使用
（3）在同类预测法中被认为是最精确的
（4）当预测数据发生根本性变化时还可以进行自我调整
（5）是加权移动平均法的一种，较近期观测值的权重比
较远期观测值的权重要大
0.2,0.2
A
28
A
29
指数平滑预测法、移动平均预测法比较
1. 前者实质上是数列全部各期数据的平均数， 后者是最近N期数值的平均数
2. 前者对近期和远期资料分别给了由大到小不 同的权数，而后者是把各期资料等同看待
3. 指数平滑法把需要贮存的数据量压缩到最小
A
30
2.5 周期性波动预测法
2.5.1无趋势的周期性波动 循环周期时间长度为N
单因素回归，多因素回归 当因素对需求的影响呈线性时，可以考虑线性
回归
A
42
用X表示因素，Y表示需求量，则它们呈现如下关系 式
Yabx
a和b由下列式子给出
N
N
N
N X iY i ( X i ) ( Y i )
b
i1 N
i1
i1
N
N
N越大，预测结果随时间越平稳，但预测结果无 法及时反映出来，显得比较迟钝
N取较小值时，预测结果能及时跟上市场的变化
A
18
例2-1 移动平均法举例—某型号家具销售记录如表 所示。假设当前时间为t=1月份，之前的销售记录为
A
20
2.4 指数平滑法
最适合的预测期：短期。
最新数据的权重高于早期数据。
特点：（1）短期预测中最有效的方法
（2）只需要得到很小的数据量就可以连续使用
（3）在同类预测法中被认为是最精确的
（4）当预测数据发生根本性变化时还可以进行自我调整
（5）是加权移动平均法的一种，较近期观测值的权重比
较远期观测值的权重要大
0.2,0.2
A
28
A
29
指数平滑预测法、移动平均预测法比较
1. 前者实质上是数列全部各期数据的平均数， 后者是最近N期数值的平均数
2. 前者对近期和远期资料分别给了由大到小不 同的权数，而后者是把各期资料等同看待
3. 指数平滑法把需要贮存的数据量压缩到最小
A
30
2.5 周期性波动预测法
2.5.1无趋势的周期性波动 循环周期时间长度为N
单因素回归，多因素回归 当因素对需求的影响呈线性时，可以考虑线性
回归
A
42
用X表示因素，Y表示需求量，则它们呈现如下关系 式
Yabx
a和b由下列式子给出
N
N
N
N X iY i ( X i ) ( Y i )
b
i1 N
i1
i1
N
N
(数学建模算法与应用课件)15第15章预测方法
β0, β1, ..., βp是参数，ε是误差项。
线性回归模型的参数估计
最小二乘法
通过最小化预测值与实际 值之间的平方误差来估计 参数。
最大似然估计
通过最大化似然函数来估 计参数，使得预测值与实 际值之间的概率最大。
梯度下降法
通过迭代计算参数的更新 值，使得损失函数最小化。
线性回归模型的假设检验与诊断
预测方法可以分为定性预测和定量预 测两大类。定性预测主要依靠专家经 验和主观判断，而定量预测则是通过 数学模型和数据分析来进行预测。
预测方法的重要性
01
02
Байду номын сангаас03
决策支持
预测方法可以为决策者提 供未来的趋势和可能的风 险，帮助决策者做出更加 科学和合理的决策。
规划未来
通过预测，可以更好地规 划未来的发展方向和目标， 提前做好规划和准备。
正则化
引入惩罚项，防止过拟合，提高泛化能力。
3
动态调整网络结构
根据训练效果动态增加或减少隐层和神经元。
神经网络的应用实例
时间序列预测
利用神经网络预测时间序列数据，如股票价格、气候变化等。
图像识别
利用卷积神经网络识别图像中的物体和特征。
自然语言处理
利用循环神经网络处理自然语言任务，如机器翻译、文本生成等。
SVM的优点是分类效果好、泛化能力强，但计算复杂度高，训练时间长， 需要调整的参数较多。
决策树预测方法
决策树是一种基于树形结构的预测模型，通过递归地将数据集划分成若干个子集来 建立树状图。决策树可以用于分类和回归分析。
决策树的构建过程是从根节点开始，根据某个属性进行划分，将数据集划分为两个 或多个子集，然后对每个子集重复这个过程，直到满足终止条件。
线性回归模型的参数估计
最小二乘法
通过最小化预测值与实际 值之间的平方误差来估计 参数。
最大似然估计
通过最大化似然函数来估 计参数，使得预测值与实 际值之间的概率最大。
梯度下降法
通过迭代计算参数的更新 值，使得损失函数最小化。
线性回归模型的假设检验与诊断
预测方法可以分为定性预测和定量预 测两大类。定性预测主要依靠专家经 验和主观判断，而定量预测则是通过 数学模型和数据分析来进行预测。
预测方法的重要性
01
02
Байду номын сангаас03
决策支持
预测方法可以为决策者提 供未来的趋势和可能的风 险，帮助决策者做出更加 科学和合理的决策。
规划未来
通过预测，可以更好地规 划未来的发展方向和目标， 提前做好规划和准备。
正则化
引入惩罚项，防止过拟合，提高泛化能力。
3
动态调整网络结构
根据训练效果动态增加或减少隐层和神经元。
神经网络的应用实例
时间序列预测
利用神经网络预测时间序列数据，如股票价格、气候变化等。
图像识别
利用卷积神经网络识别图像中的物体和特征。
自然语言处理
利用循环神经网络处理自然语言任务，如机器翻译、文本生成等。
SVM的优点是分类效果好、泛化能力强，但计算复杂度高，训练时间长， 需要调整的参数较多。
决策树预测方法
决策树是一种基于树形结构的预测模型，通过递归地将数据集划分成若干个子集来 建立树状图。决策树可以用于分类和回归分析。
决策树的构建过程是从根节点开始，根据某个属性进行划分，将数据集划分为两个 或多个子集，然后对每个子集重复这个过程，直到满足终止条件。
需求预测 ppt课件
1.3 预测分类（续）
• 按主客观因素所起的作用分
–定性预测方法 • 主观判断、不需要数学公式 • 预测依据：各种主观意见
–定量预测方法 • 利用统计资料和数学模型进行预测 • 主观判断仍然重要
• 预测 方法
定性 预测 方法
定量 预测 方法
德尔菲法 部门主管讨论法 用户调查法 销售人员意见汇集法
• 需求预测与企业生产经营活动关系最密切。
1.2 影响需求预测的因素
输入
商业周期
顾客偏好 随机影响
竞争者的行为
产品生命周期
输出
顾客的购买行 为
时间
需求
反馈 企业努力
广告 推销努力 商业信誉 产品或服 务的设计 信用政策 产品质量
1.3 预测分类
• 按预测时间长短分
–长期预测(Long-range Forecast) 对5年或5年以 上的需求前景的预测。它是企业长期发展规划的依据。
第六章 需求预测 Demand Forecasting
本章内容
第一节 预测 第二节 定性预测方法 第三节 定量预测方法 第三节 预测误差及监控
第一节 预测
1.1 预测及其种类 1.2 影响需求预测的因素 1.3 预测分类 1.4 预测的一般步骤 1.5 预测中应该注意的问题
I see that you will get an A this semester.
• 判断在预测中的作用 • 基于销售的预测需要修正 • 兼顾预测精度和成本 • 预测的时间范围和更新频率 • 稳定性与响应性－预测方法的两个基本要求
–稳定性：抗拒随机干扰、反映稳定需求的能力。适用 于受随机因素影响大的预测问题。
–响应性：迅速反映需求变化的能力，适用于受随机因 素影响小的预测问题。
最新文档-3.需求预测-PPT精品文档
牛鞭效应的示意图
学习目标
1.掌握预测的概念、作用及分类； 2.掌握定性预测方法。 3.掌握定量预测方法。 4.掌握预测偏差与监控
3.1 预测( Forcasting) 3.1.1 预测及其分类
预测 对未来可能发生的情况的预计与推测。 ——未来的不确定性和变化； ——预测的准确性。
分类 科学预测：对科学发展情况的预计和推测 技术预测：对技术进步情况的预计和推测 经济预测：国际货币基金组织的《世界经济展望》 （IMF World Economic Outlook (WEO)） 需求预测：与企业生产经营活动最密切 社会预测：对社会未来发展状况的预计和推测
中国：较远的时代多以政权的更替、自然灾害和外敌 入侵等外生变量来表述；近年来，我们的政府和经济 学家们不断地用权威的商业周期指标如就业、收入、 产出、消费等来推导中国经济的运行模式并据此制定 宏观政策或解读变化。
3.1 预测( Forcasting) 3.1.2 影响需求预测的因素
产品生命周期
2.应注意的几个问题
判断在预测中的作用
选择预测方法中的作用
辨别信息中的作用
费用
取舍预测结果时的作用
预测精度与成本
预测的时间范围和更新频率
稳定性与响应性
总费用
预测成本
经营费用
预测精度
3.2 定性预测方法 3.2.1 德尔菲法
又称专家调查法，是20世纪 40 年代末期由美国兰德公司首先提 出的一种调查预测方法。 选择专家团，具体人数视预测课题的大小而定，一般问题需 20 人
第3章 需求预测
需求是经济运行的基点。如果需求预测错误，就有 投资的风险。
3.1 预测( Forcasting) 3.2 定性预测方法 3.3 定量预测方法 3.4 预测监控
需求预测方法与步骤(ppt 34页)
3-2 Forecasting
预测的用途
会计 财务 人力资源 营销 管理信息系统 运作 产品/服务设计
成本/利润估计 现金流量 招工/招聘/培训 价格, 促销, 战略 服务 调度, MRP, 工作负荷 新产品和服务
Operations Management, Seventh Edition, by William J. Stevenson Copyright © 2002 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
3-9 Forecasting
需求变动的形式
需求
趋势变动
时间 季节变动
随机变动
需求
周期变动 时间
需求
需求
时间
© 2000 by Prentice-Hall Inc Russell/Taylor Oper Mgt 3/e
带季节性的趋势变动 时间
Operations Management, Seventh Edition, by William J. StevensonCh 10 - 7
3-4 Forecasting
好的预测方法的基本要素
适时
可靠
精度
书面
Operations Management, Seventh Edition, by William J. Stevenson Copyright © 2002 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
Copyright © 2002 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
第三讲 需求预测
2019/4/9
第三讲 需求预测
2
(二) 预测的分类
1按预测时间的长短分类 a 长期预测（5年以上） b 中期预测（季度~2年） c 短期预测（日、周、旬、月）
2按主客观因素所起的作用分类
2019/4/9
第三讲 需求预测
3
德尔菲法 部门主管讨论法 定性预测方法 用户调查法 销售人员意见汇集法 预测方法 因果模型 时间序列平 滑模型 移动平均法
第三讲 需求预测
20
五 预测误差测量
预测误差：指预测与实际值之间的差异。 预测分为正、负误差，好的预测模型是无偏差模型，即应用该模型时， 正、负误差出现的概率大致相等。
2019/4/9
第三讲 需求预测
21
1 平均绝 均偏差（ＭＡＤ） n A F t t t 1 MAD n 式中： A 表示时段 t的实际值； t F 表示时段 t的预测值； t n 是整个预测期内的时段 个数或预测次数。 ＭＡＤ能较好地 反映预测的精度，但它 不容易衡量无偏性。
2019/4/9
第三讲 需求预测
15
例：下表是某旅游服务点过去三年个季度快餐的销售记录。 试预测公司未来一年各季度的销售量。
季度 夏 秋 冬 季度序列号 1 2 3 销售量 11800 10404 8925 4个季度销售总量 4个季度移动平均
春
夏 秋 冬
4
5 6 7
10600
12285 11009 9213
2019/4/9 第三讲 需求预测 12
月份
1 2 3 4 5 6
实际销量
20.00 21.00 23.00 24.00 25.00 27.00
月预测销售额
18.50 21.40 22.20 24.50 28.10
数学建模中的预测方法时间序列分析模型 ppt课件
精品资料
• 你怎么称呼老师？ • 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你
是否会认为老师的教学方法需要改进？ • 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
实际问题中，常会遇到季节性和趋势性同时存在的情 况，这时必须事先剔除序列趋势性再用上述方法识别序 列的季节性，否则季节性会被强趋势性所掩盖，以至判 断错误.
包含季节性的时间序列也不能直接建立ARMA模型， 需进行季节差分消除序列的季节性，差分步长应与季节 周期一致.
3、模型的识别与建立
在运用B-J方法建模时，应运用序列的自相关与偏自 相关对序列适合的模型类型进行识别，确定适宜的阶数！
ˆ 2 是用某种方法得到的方差的估计
N 为样本大小，则定义AIC准则函数
AIC(S)lnˆ2 2S
N
用AIC准则定阶是指在p , 的q 一定变化范围内，寻求使得
AIC最(S小) 的点 作( pˆ为, qˆ ) 的估( p计, q。)
AR（ p ）模型 ：
ARM(Ap , q ) 模型 ：
AIClnˆ2 2p
p
ˆ 2 0 ˆjˆj j1
2）MA（q ）模型
1ˆ12 ˆq 2 ˆ2ˆ0
ˆkˆ1ˆk1 ˆqkˆq ˆ2ˆk,k1, ,q
3）ARM(Ap , q ) 模型的参数矩估计分三步：
i） 1,2, ,p的估计
ˆ1 ˆq
ˆ2
ˆq1
ˆp ˆqp1
ˆq1 ˆq
ˆqp2
ˆqp1 1ˆq1
若 k 都k k不截尾，而仅是依负指数衰减，这时可初步认
需求预测方法PPT文档共31页
•
26、我们像鹰一样，生来就是自由的 ，但是 为了生 存，我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子，然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
•
27、法律如果不讲道理，即使延续时 间再长 ，也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
•
28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
•
29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— —洛克
•
30、风俗可以造就法律，也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
需求预测方法
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
26、我们像鹰一样，生来就是自由的 ，但是 为了生 存，我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子，然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
•
27、法律如果不讲道理，即使延续时 间再长 ，也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
•
28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
•
29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— —洛克
•
30、风俗可以造就法律，也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
需求预测方法
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
5第三章 需求预测0311 ppt课件
2
430.8 437.2
6
3
432.0 428.6
案例：某分企别业取的n=市3和场6需，求计信算息其如移表动所平示均，值。
周
需求
1
650
2
678
3
720
4
785
5
859
6
920
7
850
8
758
7
9
892
周 1 2 3 4 5 6 7 8
9
10
8
需求 650 678 720 785 859 920 850 758
54.4
年份 Ai
S(1)
S(2)
at
bt
0
750 750
2006 750 750 750 750 0
2007 835 818 804 831.6 54.4
2008
44
④由(公式-8)建立预测模型，并预测 2008年销售额
yˆtT at btT
yˆ2008 yˆ20071 a2007 b2007 1 831.6 54.4 1 886
S (2) t
)
a1
2S1(1)
S (2) 1
2 750
750
750
b1
1
(
S (1) 1
S (2) 1
)
0.8 1 0.8
(750
750)
0
43
当t=2时(2007年)
a2
2S2(1)
S (2) 2
2818 804.4
831.6
b2
1
(S
(1) 2
S (2) 2
)
0.8 1 0.8
数学建模之需求预测
A
26
基于上述基数和斜率值，预测第t+1期的需 求 Ft1 st gt
若在第t期结束预测第t+2期的需求 Ft2 st 2gt
在第t期结束预测第t+n期的需求
Ftn st ngt
A
27
例2-4 某产品的销售量呈现一定的线性增长趋 势，假设
试取 进行预测
d02 7 ,s 12 3 ,g 14
单因素回归，多因素回归 当因素对需求的影响呈线性时，可以考虑线性
回归
A
42
用X表示因素，Y表示需求量，则它们呈现如下关系 式
Yabx
a和b由下列式子给出
N
N
N
N X iY i ( X i ) ( Y i )
b
i1 N
i1
i1
N
NX2 i Nhomakorabea(
X i)2
i1
i1
N
N
Yi b X i
周期性需求 产品的需求量随着时间的推移而呈现周期性的 变化。如：家庭生活用品，食用油
趋向性需求 产品的需求量随着时间的推移而朝着某一个方向 有规律的运动。如：奥运会的吉祥物
随机性需求 上述几种以外的需求
A
3
需求模式的几种类型
线性趋势模式—产品生命周期中，有导入期， 增长期、成熟期、衰退期，增长期接近线性趋 势。
总体平均需求为d 0
用 c1,c2,...,cN 表示一个循环周期内各期对于 总体平均值的周期系数
计算式为 Ft d0ct 先根据历史记录数据确定平均需求，再确定周
期系数，然后对下一循环周期的需求进行预测
A
31
例2-5
某家电配件公司下游 客户的需求呈现如下 规律：每月上旬由于 客户处在生产计划和 启动准备阶段，需求 量较小，月中旬和月 下旬需求量基本一致 且明显高于上旬的需 求。
第3章-需求预测PPT课件
• 顾客偏好
• 竞争者的行为
• 广告
• 设计
• 质量
• 商业周期 ……
.
14
3.1.2 预测分类（续）
• 按时间分
–长期预测(Long-range Forecast)
对5年或5年以上的需求前景的预测。它是企业长期
发展规划的依据。
–中期预测(Intermediate-range Forecast)
中期预测是指对一个季度以上两年以下的需求前景
引起无规则的波动
.
30
趋势成分
季节成分
周期成分
随机波动成分
.
31
3.3 定量预测方法（续）
• 移动平均法
–简单移动平均（Simple moving average，SMA）
– 加权移动平均（Weighted moving average，WMA）
– 指数平滑法（Exponential smoothing）
.
34
2、加权平均
▪依据：不同时期的历史数据对未来的影响是不同的。
▪特点：此法对上述事实有一个合理的处理。
x ① 预测模型：
n1
xiwi
wi
w i 为权数，一般取自然数为多，且满足以下条件：
w nw n 1w n 2 w 1
② 适用范围：水平型数据模式
③ 举例计算：
3月 4月 5月 6月 7月
(0.5×20+1×21+1.5×23)/3=21.83
25.00
23.17
27.00
24.33
26.00
25.83
25.00
26.17
26.00
25.67
28.00
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适合较长期的预测，如对新产品的未来需求进行预测
4 销售人员意见法
作为基层工作人员直接面对市场和顾客 适用于公司短期预测 注意主观因素影响，可能出于对自己完成指标有利考虑，将上报的需
求预测结果偏离真实的需求结果，对公司长期运营造成损失
15
定量预测方法: 时间序列分析： 以时间为独立变量，把过去需求和时间的关 系作为需求模式来估计未来需求。 包括方法: 移动平均法 指数平滑法 周期性波动预测方法
周期性需求 产品的需求量随着时间的推移而呈现周期性的 变化。如：家庭生活用品，食用油
趋向性需求 产品的需求量随着时间的推移而朝着某一个方向 有规律的运动。如：奥运会的吉祥物
随机性需求 上述几种以外的需求
3
需求模式的几种类型
线性趋势模式—产品生命周期中，有导入期， 增长期、成熟期、衰退期，增长期接近线性趋 势。
20
2.4 指数平滑法
最适合的预测期：短期。
最新数据的权重高于早期数据。
特点：（1）短期预测中最有效的方法
（2）只需要得到很小的数据量就可以连续使用
预测研究的范围极为广泛，几乎涉及人类社会的各个领域，如社 会预测、科技预测、政治预测、军事预测、文化预测、环境预测、经 济预测，虽然各类预测都有其各自预测的领域、对象、方式和手段， 但他们共同的本质特征就是对各自领域研究对象的未来不确定的变化 趋势进行估测和推断。
2
需求的规律性与不规律性
季节性需求 产品的需求量随着季节的转换而发生较大的变化， 有明显的季节特征。如：夏日的凉鞋
(2.4)
dt (do bt)ct
(2.5)
Vt : 第t期所对应的周期调整量
9
2.2 定性预测方法
物流需求预测内容
对市场总潜力进行预测 对企业经营地区市场潜力进行预测 企业经营地区范围内社会购买力的发展趋势
预测 企业所生产和经营产品的需求趋势预测 产品生命周期及新产品投入市场的成功率预
试采用移动平均法计算N=3,N=6时的需求预测值
19
月 实际 预测N=3 预测N=6 份 销售量 结果 误差 结果 误差 1 323 351 28 391 68 2 501 339 -162 356 -145 3 378 413 35 387 9 4 299 401 102 376 77 5 439 393 -46 366 -73 6 262 372 110 393 131 7 334 333 -1 367 33
16
2.3 移动平均法：
最适合的预测期：短期。
对过去的实际需求数据进行适当的加权处理来推测未 来的需求，即取最近的N期实际需求进行平均作为 下一期的需求预测值。
数学表达式：
Ft 1
1 N
t
dnnt N 1源自(2.6)17将（2.6）改为如下形式
Ft 1
1 N
t 1
(
nt N
dn
dt
dtN )
dt do bt dt：第t期的需求 do：第0期的需求 b:线性趋势的斜率
4
非线性趋势模式
市场对产品的需求随时间呈现非线性的变化规律。一般在 导入期呈现非线性增加趋势，在衰退期呈现非线性下降趋 势
非线性数学函数有许多形式，需要根据历史记录分析需求 的变化规律，选择合适的数学模型，一般采用二次函数， 指数函数等
5
周期性模式
市场对产品的需求随时间呈现周期性的变化规律。
季节性产品具有周期性的变化规律
dt doct dt：第t期的需求 do：平均需求 ct：第t期所对应
的周期系数
(2.2)
6
周期系数是刻画周期性需求变化规律的核心，含
义是在平均需求上扩大或缩小 ct 倍。
N
ct N
(2.3)
t 1
7
（优质）数学建模之需求 预测PPT课件
1
§2.1 需求模式
预测概述 “凡事预则立，不预则废”。 一个有成就的主管人员，不但是当情况发生变化时能及时做出反应的人，
而且又是能预见到变化，并因此而预先采取相应措施的人。 预测：根据具体的决策需要，依据事物以往发展的客观规律性和当前出
现的各种可能性，运用现有的科学方法和手段，对事物发展的规律性 和未来状态做出的估计、测算和推断。
测 产品市场占有情况预测
10
需求预测的步骤：
1.明确预测对象（目标） 2.收集相关资料数据 3.分析整理数据和资料 4.选择合适的预测方法 5.预测与结果评价
11
物流需求预测技术
主要有两种预测方法 定性预测方法
优点：时间短，成本低，操作性强 缺点：受主观因素的影响较大 定量预测方法 优点：科学理论性强，逻辑推理缜密 缺点：成本高，应用困难，需要一定的
Ft
1 N
(dt
dtN
)
N越大，预测结果随时间越平稳，但预测结果无 法及时反映出来，显得比较迟钝
N取较小值时，预测结果能及时跟上市场的变化
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例2-1 移动平均法举例—某型号家具销售记录如表 所示。假设当前时间为t=1月份，之前的销售记录为
d0 416, d1 277, d2 359, d3 447, d4 316, d5 531
线性趋势与周期性的组合模式
相加模式
dt (do bt) Vt
(2.4)
Vt : 第t期所对应的周期调整量 相乘模式
dt (do bt)ct
(2.5)
Vt : 第t期所对应的周期调整量
二者区别：相加模式周期调整量等幅变化，相乘模 式中，则周期调整量为增减幅趋势
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dt (do bt) Vt Vt : 第t期所对应的周期调整量
13
选择对象
发送调查表格
回收调查问卷并 统计调查结果
统计结果的分析 评价
预测结果
进行新一轮 的调查表格
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2.部门经理意见法
高层主管召集多个部门的经理人员开会讨论，进行需求预测 适合长期预测和重大规划决策的情形，如新产品开发，引进新生产线
3 顾客调查法
设计调查问卷，对顾客进行调查，了解和掌握未来市场对产品需求的 走向，特别是新产品
理论基础
12
定性预测方法（主观性、判断性）
1.德尔菲法（最合适的预测期：中期到长期）： 专家的选择非常重要 由一组专家分别对问卷作回答、由组织者汇集调
查结果，如果统计结果显示专家的意见比较分散， 则需要重新设计调查表，进行新一轮的调查，如果 专家的意见比较集中一致，则就得到最终的调查预 测结果。 执行过程如下图
4 销售人员意见法
作为基层工作人员直接面对市场和顾客 适用于公司短期预测 注意主观因素影响，可能出于对自己完成指标有利考虑，将上报的需
求预测结果偏离真实的需求结果，对公司长期运营造成损失
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定量预测方法: 时间序列分析： 以时间为独立变量，把过去需求和时间的关 系作为需求模式来估计未来需求。 包括方法: 移动平均法 指数平滑法 周期性波动预测方法
周期性需求 产品的需求量随着时间的推移而呈现周期性的 变化。如：家庭生活用品，食用油
趋向性需求 产品的需求量随着时间的推移而朝着某一个方向 有规律的运动。如：奥运会的吉祥物
随机性需求 上述几种以外的需求
3
需求模式的几种类型
线性趋势模式—产品生命周期中，有导入期， 增长期、成熟期、衰退期，增长期接近线性趋 势。
20
2.4 指数平滑法
最适合的预测期：短期。
最新数据的权重高于早期数据。
特点：（1）短期预测中最有效的方法
（2）只需要得到很小的数据量就可以连续使用
预测研究的范围极为广泛，几乎涉及人类社会的各个领域，如社 会预测、科技预测、政治预测、军事预测、文化预测、环境预测、经 济预测，虽然各类预测都有其各自预测的领域、对象、方式和手段， 但他们共同的本质特征就是对各自领域研究对象的未来不确定的变化 趋势进行估测和推断。
2
需求的规律性与不规律性
季节性需求 产品的需求量随着季节的转换而发生较大的变化， 有明显的季节特征。如：夏日的凉鞋
(2.4)
dt (do bt)ct
(2.5)
Vt : 第t期所对应的周期调整量
9
2.2 定性预测方法
物流需求预测内容
对市场总潜力进行预测 对企业经营地区市场潜力进行预测 企业经营地区范围内社会购买力的发展趋势
预测 企业所生产和经营产品的需求趋势预测 产品生命周期及新产品投入市场的成功率预
试采用移动平均法计算N=3,N=6时的需求预测值
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月 实际 预测N=3 预测N=6 份 销售量 结果 误差 结果 误差 1 323 351 28 391 68 2 501 339 -162 356 -145 3 378 413 35 387 9 4 299 401 102 376 77 5 439 393 -46 366 -73 6 262 372 110 393 131 7 334 333 -1 367 33
16
2.3 移动平均法：
最适合的预测期：短期。
对过去的实际需求数据进行适当的加权处理来推测未 来的需求，即取最近的N期实际需求进行平均作为 下一期的需求预测值。
数学表达式：
Ft 1
1 N
t
dnnt N 1源自(2.6)17将（2.6）改为如下形式
Ft 1
1 N
t 1
(
nt N
dn
dt
dtN )
dt do bt dt：第t期的需求 do：第0期的需求 b:线性趋势的斜率
4
非线性趋势模式
市场对产品的需求随时间呈现非线性的变化规律。一般在 导入期呈现非线性增加趋势，在衰退期呈现非线性下降趋 势
非线性数学函数有许多形式，需要根据历史记录分析需求 的变化规律，选择合适的数学模型，一般采用二次函数， 指数函数等
5
周期性模式
市场对产品的需求随时间呈现周期性的变化规律。
季节性产品具有周期性的变化规律
dt doct dt：第t期的需求 do：平均需求 ct：第t期所对应
的周期系数
(2.2)
6
周期系数是刻画周期性需求变化规律的核心，含
义是在平均需求上扩大或缩小 ct 倍。
N
ct N
(2.3)
t 1
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（优质）数学建模之需求 预测PPT课件
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§2.1 需求模式
预测概述 “凡事预则立，不预则废”。 一个有成就的主管人员，不但是当情况发生变化时能及时做出反应的人，
而且又是能预见到变化，并因此而预先采取相应措施的人。 预测：根据具体的决策需要，依据事物以往发展的客观规律性和当前出
现的各种可能性，运用现有的科学方法和手段，对事物发展的规律性 和未来状态做出的估计、测算和推断。
测 产品市场占有情况预测
10
需求预测的步骤：
1.明确预测对象（目标） 2.收集相关资料数据 3.分析整理数据和资料 4.选择合适的预测方法 5.预测与结果评价
11
物流需求预测技术
主要有两种预测方法 定性预测方法
优点：时间短，成本低，操作性强 缺点：受主观因素的影响较大 定量预测方法 优点：科学理论性强，逻辑推理缜密 缺点：成本高，应用困难，需要一定的
Ft
1 N
(dt
dtN
)
N越大，预测结果随时间越平稳，但预测结果无 法及时反映出来，显得比较迟钝
N取较小值时，预测结果能及时跟上市场的变化
18
例2-1 移动平均法举例—某型号家具销售记录如表 所示。假设当前时间为t=1月份，之前的销售记录为
d0 416, d1 277, d2 359, d3 447, d4 316, d5 531
线性趋势与周期性的组合模式
相加模式
dt (do bt) Vt
(2.4)
Vt : 第t期所对应的周期调整量 相乘模式
dt (do bt)ct
(2.5)
Vt : 第t期所对应的周期调整量
二者区别：相加模式周期调整量等幅变化，相乘模 式中，则周期调整量为增减幅趋势
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dt (do bt) Vt Vt : 第t期所对应的周期调整量
13
选择对象
发送调查表格
回收调查问卷并 统计调查结果
统计结果的分析 评价
预测结果
进行新一轮 的调查表格
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2.部门经理意见法
高层主管召集多个部门的经理人员开会讨论，进行需求预测 适合长期预测和重大规划决策的情形，如新产品开发，引进新生产线
3 顾客调查法
设计调查问卷，对顾客进行调查，了解和掌握未来市场对产品需求的 走向，特别是新产品
理论基础
12
定性预测方法（主观性、判断性）
1.德尔菲法（最合适的预测期：中期到长期）： 专家的选择非常重要 由一组专家分别对问卷作回答、由组织者汇集调
查结果，如果统计结果显示专家的意见比较分散， 则需要重新设计调查表，进行新一轮的调查，如果 专家的意见比较集中一致，则就得到最终的调查预 测结果。 执行过程如下图