库存需求预测 ppt课件

需求预测 （依据方法）
短期预测 中期预测 长期预测 定性预测 定量预测 综合预测
库存需求预测的基本概念 确定预测目的
二、库存需求预测的流程
收集资料与分析
选定预测方法
建立预测模型
误差较大
模型误差检验
通过检验
预测实施
内容提要
库存需求预测的基本概念
库存需求预测方法：定性预测方法 定量预测方法
库存需求预测方法的选择
i t n 1
加权移动平均法应用举例
某产品的逐月库存量如下表所示，请用加权移动平均法预测其
下个月的库存需求量。取n=3， t,t1,t2 分别取1/2，1/3，
1/6和5/7，1/7，1/7。
加权移动平均法算例结果
讨论 (1)如何选择移动平均时段n？
不妨多取几个n值，进行数值试验。对取不同的n值得出 的预测结果分别同观测值相比较，计算其预测误差，最终 选用预测误差最小的n值。
340
330
320 1
一次指数平滑预测曲线与观测曲线对比图（а=0.7）
2
3
4
5
6
7
8
9
10
实际值 预测值
观测值 预测值
二次指数平滑法
二次指数平滑是以相同的平滑系数对一次指 数平滑系列再进行一次指数平滑，构成时间 序列的二次指数数列，即：
ຫໍສະໝຸດ BaiduS t(2 )S t(1 ) (1 )S t( 2 1 )
(2)如何确定权值？
专家给定、数据拟合试验
库存需求预测方法——指数平滑法
• 问题的提出
• 优势：只需要本期的观测值和本期的预测 值便可预测下一期的数据。
• 适用于数据量较少的近短期预测。
• 分为一次指数平滑、二次指数平滑和三次 指数平滑。
一次指数平滑法
• 一次指数平滑法预测模型
YtT
S(1) t
库存需求预测方法——移动平均法
➢ 移动平均法是取最近时期库存量的平均值进行 库存需求预测的方法；
➢ “移动”是指参与平均的实际值随预测期的推 进 而不断更新；
➢ 移动平均法可分为简单移动平均法和加权移动 平均法。
一次移动平均法
一次移动平均法预测的原理
设Xt为时间序列中时间点t的观测值，则在第t
时点的移动平均值为 测模型为：
S
(1 t
)
，其一次移动平均预
Y t 1X t X t 1 n K X t n 1 S t(1 )
其中， Yt1Yt Xt nXtn
X t 为第t期观测值
Y t 1 为t+1期的预测值
S
(1 t
)
为第t期的一次移动平均值
n 为移动平均的项数
一次移动平均法应用举例
2
ct 2(1 )2[St(1)2St(2)St(3)]
库存需求预测专题
仓储管理 2012-2013-1
内容提要
库存需求预测的基本概念
库存需求预测方法：定性预测方法 定量预测方法
库存需求预测方法的选择
内容提要
库存需求预测的基本概念
库存需求预测方法：定性预测方法 定量预测方法
库存需求预测方法的选择
库存需求预测的基本概念
思考： 什么是预测？问什么要进行预测？
一、库存需求预测的概念
库存需求预测就是对未来经营活动对库存物资 需求的预测，也是对市场需求变化的预测。包括需 求品种、需求数量、需求地点以及需求时间等内容。
（‘3W1H’：what，how many，where，when）
库存需求预测的基本概念
二、库存需求预测的分类
库存 需求预测
需求预测 （依据期限）
St(1 )X t(1)St( 1 1 )
其中，
S
(1 ) t
为第t期一次指数平滑预测值
X t 为第t期实际观测值
为平滑常数，即权重系数，01
• 一次指数平滑法应用举例
试用一次指数平滑法预测下表所示第11期某产品的库存
量，分别取 0.3 和 0.7 进行计算。
一次指数平滑预测算例结果
一次指数平滑预测结果的滞后偏差
库存需求预测方法
• 常用的定性预测方法
德尔菲法、销售人员意见汇集法、市场调查法、
各部门主管集体讨论法
“背靠背” 趋同
• 定量预测方法
因果型
人工智能 机器学习
SVR
时间序列预测方法、回归预测方法、神经网络预 测方法
假设：通过过去数值可预估其未来的数值。 包括：移动平均法、指数平滑法、灰色模型
预测法、马尔科夫时序预测法
1 、 时 间 390
序 列 呈 下 380
降
趋
势
时
，
370 360
预 测 值 往 350
往 偏 高 ； 340 330
反 之 ， 偏 320
低。
1
一次指数平滑预测曲线与观测曲线对比图 （а=0.3）
2
3
4
5
6
7
8
9
10
2、一次
390 380
指 数 只 能 370
做 下 一 期 360 的 预 测 350
: 权系数
S (1) t1
: 第t-1期的一次指数平滑值
S (i) t
: 第t期的i次指数平滑值, i=1,2,3.
（2.）
指数平滑预测模型
一次指数平滑预测模型
YtT
S(1) t
二次指数平滑预测模型
（2.）
YtT at btT
三次指数平滑预测模型
（2.）
YtTatbtTctT2 （2.）
Y t T : 第t+T期的预测值; at , bt , ct : 平滑系数
其中，
St(1 )X t(1)St( 1 1 )
（2.）
三次指数平滑法
三次指数平滑是在二次指数平滑法的基础上进行的， 即在二次指数平滑基础上对时间序列再进行一次 指数平滑，即有：
S t(3 )S t(2 ) (1 )S t( 3 1 )
其中，
S t(2 )S t(1 ) (1 )S t( 2 1 )
某产品逐月库存量如下表所示，试用一次移动平均法预测该 产品下个月的库存需求量。分别取n=3和n=5计算，并进行比 较。
一次移动平均法算例结果
加权移动平均法
问题的提出
基本思想：认为各个时期的历史数据对将要发生 的数据影响不同，需按其重要程度给他们赋予不 同的权数。
预测模型为：
t
Y t 1tX tt 1 X t 1 K t n 1 X t n 1 iX i
模型中的参数 at , bt , ct 可按下述关系得到:
(1) 二次指数平滑中， at 2St(1) St(2)
bt 1(St(1) St(2))
(2) 三次指数平滑中，
（2.） （2.）
at 3St(1)3St(2)St(3)
（2.）
b t 1 [ ( 6 5 ) S t ( 1 ) 2 ( 5 4 ) S t ( 2 ) ( 4 3 ) S t ( 3 ) （]2.）