需求预测方法及模型总结
市场需求预测模板
市场需求预测模板市场需求预测是指通过对市场环境、竞争对手、消费者需求等相关因素进行分析和评估，预测未来一段时间内市场对产品或服务的需求量和趋势。
准确的市场需求预测对企业的战略决策、产品开发和市场营销等方面具有重要的指导意义。
以下是一个市场需求预测的模板，可供企业参考和使用。
一、市场概述在进行需求预测之前，首先需要对市场进行概述和分析。
包括市场规模、增长趋势、行业竞争格局、主要竞争对手、消费者群体特点等方面的情况。
通过梳理市场概述，可以为后续的需求预测提供基础信息。
二、需求分析基于市场概述的情况，对产品或服务的需求进行详细的分析。
主要包括以下几个方面：1. 消费者需求特征：分析目标消费者的特点，如年龄、性别、职业、收入水平等，以及他们对产品或服务的需求、偏好和购买意愿。
2. 市场细分：将目标消费者进一步划分为不同的市场细分，根据不同的细分群体进行需求预测，使预测结果更具针对性和可操作性。
3. 市场趋势：分析市场的发展趋势，如新技术的应用、消费习惯的变化、政策环境的变化等对需求的影响，以便更准确地进行需求预测。
三、需求预测方法在进行需求预测时，可以采用多种方法，根据市场的具体情况和数据的可获得性选择合适的方法。
下面介绍两种常用的需求预测方法：1. 基于历史数据的预测：通过分析历史销售数据，比如过去几年的销售额、市场份额等信息，运用统计学模型和趋势分析方法来推断未来市场需求的走势。
2. 市场调研法：通过市场调研、问卷调查等方式，直接获取消费者的需求和意见，从而对市场需求进行预测和评估。
四、需求预测结果根据需求分析和预测方法，得出市场需求的预测结果。
在报告中可以具体列出预测结果，包括市场规模、增长率、市场份额等方面的数据，并且可针对不同的市场细分进行进一步的预测和分析。
五、预测结果的应用需求预测的目的是为了更好地指导企业的战略决策和市场营销活动。
因此，在需求预测报告中可以提出相应的建议和应用方案，以供企业参考：1. 产品研发和改进：根据需求预测结果，企业可以针对市场需求的变化来进行新产品的研发或产品改进，以满足消费者的需求。
市场需求预测方法与工具
市场需求预测方法与工具市场需求预测是企业制定战略计划和决策的重要依据，因此，选择合适的预测方法和工具对企业的发展至关重要。
本文将介绍市场需求预测的方法和一些常用工具，帮助企业准确预测市场需求，制定科学合理的经营策略。
市场需求预测是指根据已有的信息和数据，预测未来市场上的产品或服务的需求量和趋势。
准确的市场需求预测可以帮助企业把握市场方向，调整生产和供应链管理策略，提高市场竞争力。
一、定性分析方法定性分析方法是根据市场环境、消费者行为和市场趋势等非统计数据进行的分析。
通过对市场调研的深入了解，结合专家经验和行业洞察力，进行定性分析可以提供对未来市场需求的预测。
1. 专家访谈法：通过与行业专家进行深入交流和访谈，获取他们对市场发展趋势的看法和预测。
专家在特定领域具有丰富的经验和知识，他们的意见和建议可以提供有价值的市场需求预测信息。
2. 市场调研法：通过市场调研公司的调查和数据分析，了解不同细分市场的需求和趋势。
市场调研可以帮助企业了解消费者的购买意向、购买渠道和购买偏好，从而预测市场需求的变化和趋势。
二、定量分析方法定量分析方法基于统计数据和数学模型，利用历史数据和市场趋势进行市场需求预测。
以下是几种常用的定量分析方法：1. 时间序列分析：通过分析历史数据中的时间趋势、季节因素和周期性变化，建立时间序列模型，预测未来市场需求。
时间序列分析常用的方法包括移动平均法、指数平滑法和趋势分解法等，可以根据实际情况选择合适的方法。
2. 回归分析：通过建立依赖变量与相关自变量之间的数学关系模型，预测市场需求。
回归分析可以根据历史数据中的不同因素进行预测，如价格、广告投入、竞争对手的市场份额等。
利用回归分析可以定量评估这些因素对市场需求的影响程度，并进行相应的预测。
三、市场需求预测工具除了上述的方法，还有一些专门的工具可用于市场需求的预测。
1. SWOT分析：通过对企业的优势、劣势、机会和威胁进行评估和分析，帮助企业了解自身在市场中的竞争优势和劣势。
人力资源需求预测的常用方法
人力资源需求预测的常用方法1.管理人员判断法 管理人员判断法，即企业各级管理人员根据自己的经验和直接，自下而上确定未来所需人员。
这是一种粗浅的人力需求预测方法，主要适用于短期预测。
2.经验预测法 经验预测法也称比率分析，即根据以往的经验对人力资源需求进行预测。
由于不同人的经验会有差别，不同新员工的能力也有差别，特别是管理人员、销售人员，在能力、业绩上的差别更大。
所以，若采用这种方法预测人员需求，要注意经验的积累和预测的准确度。
3.德尔菲法 德尔菲法（Delphi Method）是使专家们对影响组织某一领域发展（如组织将来对劳动力的需求）达成一致意见的结构化方法。
该方法的目标是通过综合专家们各自的意见来预测某一领域的发展趋势。
具体来说，由人力资源部作为中间人，将第一轮预测中专家们各自单独提出的意见集中起来并加以归纳后反馈给他们，然后重复这一循环，使专家们有机会修改他们的预测并说明修改的原因。
一般情况下重复3~5次之后，专家们的意见即趋于一致。
这里所说的专家，可以是来自一线的管理人员，也可以是高层经理；可以是企业内部的，也可以是外请的。
专家的选择基于他们对影响企业的内部因素的了解程度。
4.趋势分析法 这种定量分析方法的基本思路是：确定组织中哪一种因素与劳动力数量和结构的关系最密切，然后找出这一因素随聘用人数而变化的趋势，由此推断出未来人力资源的需求。
选择与劳动力数量有关的组织因素是需求预测的关键一步。
这个因素至少应满足两个条件： 第一，组织因素应与组织的基本特性直接相关 第二，所选因素的变化必须与所需人员数量变化成比例。
有了与聘用人数相关的组织因素和劳动生产率，我们就能够估计出劳动力的需求数量了。
在运用趋势分析法做预测时，可以完全根据经验估计，也可以利用计算机进行回归分析。
所谓回归分析法，就是利用历史数据找出某一个或几个组织因素与人力资源需求量的关系，并将这一关系用一个数学模型表示出来，借助这个数学模型，就可推测未来人力资源的需求。
物流需求预测方法与模型
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物流需求预测方法与模型
➢ ①常增长系数法
增长系数法是在现状分布量的基础上按一定的增长率推算未 来的分布量。此法简单、方便，常见的有常系数法和平均系 数法。当经济发展、土地使用、物流源布局、物流设施等有 较大变化时，此法误差较大。
常增长系数法利用全规划区现状物流发生总量或吸引总 量与未来物流发生总量或吸引总量之间的增长率，计算分区 之间的物流分布量，计算公式为：
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物流需求预测方法与模型
四、基于L-OD的物流需求预测主要模型
1、物流生成预测
物流生成预测是分析计算各分区的物流生成量，即根据
当前各分区的物流发生量与吸引量、当前的社会经济特征值等，
找出它们之间的相互关系，然后根据未来各区的社会经济发展
值，预测出各分区的发生物流量、吸引物流量
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•式中：lij、loij——分别是为未来及现状i区到j区的物流分布量；
• Pi 、 Poi——分别为未来及现状分区物流发生总量；
•
Ai 、 Aoi——分别为未来及现状分区物流发生总量。
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物流需求预测方法与模型
②平均增长系数法
实际中，每个分区的发生率与吸引率不平衡，为了减少误差， 常采用平均增长系数法，计算公式为：
——分区i到分区j的第m个物流链的阻抗，也可以看 成选择m链所支付的广义费用。
• 广义费用通常由时间、费用、服务水平等因素构成， 其计算公式可表达为：
•式中：a、b、g —— 为待定系数，可由调查所获得的若干组测量
数据按最小二乘法来确定；
•
Tijm —— 分区i到分区j，物流链m所消耗的时间；
•
Pijm —— 分区i到分区j，物流链m的费用；
市场需求预测工作总结汇报
市场需求预测工作总结汇报尊敬的领导和各位同事：
我很高兴能够在这里向大家总结汇报市场需求预测工作的情况。
在过去的一段时间里，我们团队致力于分析和预测市场需求的变化，以便更好地满足客户的需求并提高公司的竞争力。
以下是我们的工作总结汇报。
首先，我们对市场进行了深入的调研和分析，关注了行业趋势、竞争对手、消费者行为等多个方面。
通过对大量数据的收集和分析，我们成功地发现了一些市场需求的新变化和趋势，为公司未来的发展提供了有力的支持。
其次，我们建立了一套科学的预测模型，通过对历史数据的回顾和对未来趋势的分析，成功地预测了一些产品和服务的需求变化趋势。
这些预测结果为公司的生产和营销提供了重要的参考，帮助我们更好地规划和调整产品结构和市场策略。
最后，我们还与销售、生产等部门进行了密切的合作，将我们的预测结果与实际情况进行了比对和验证，不断改进和完善我们的预测模型，确保预测结果的准确性和可靠性。
通过我们团队的努力和合作，我们成功地完成了市场需求预测工作，并为公司的未来发展提供了重要的支持。
我们将继续努力，不断提高我们的工作水平，为公司的发展贡献更多的价值。
谢谢大家的支持和合作！
此致。
敬礼。
预测市场需求的模型和技术应用
预测市场需求的模型和技术应用一、引言在当今竞争激烈的市场环境下，企业需要不断提升市场敏感度和反应速度，以及更精准地预测市场需求，以满足消费者的多样化需求。
因此，建立一套可靠的预测市场需求的模型和技术应用愈加重要。
本文将介绍预测市场需求的模型和技术应用，并探讨其在不同领域中的实际应用。
二、预测市场需求的模型1.时间序列分析模型时间序列分析模型是一种基于历史数据对未来趋势进行预测的模型。
该模型主要有下列3种方法：- 移动平均法：通过前一天或前几天的销售数据来预测未来的销量，以适应瞬息万变的市场需求，尤其适用于季节性产品；- 指数平滑法：通过对历史数据进行加权平均的方式，对未来销售情况进行推测。
该模型适用于快速变化的市场环境；- 自回归模型：此方法是预测未来销售数据的常用方法，通过对销售数据的一阶（一度）或二阶（二次）自回归，进行推测分析。
2.因素分析模型因素分析模型是根据一定的假设来分析不同影响因素对市场的影响程度，并将这些因素的权重逐一加入到模型计算中，进行市场需求的预测。
因素分析模型主要分为3种：- 常规线性回归：基于对“自变量”（放在X轴上）与“因变量”（放在Y轴上）的线性回归分析，计算出斜率和截距等参数，进行市场预测；- ARIMA模型：是传统的时间序列分析模型，可以同时处理趋势、周期和随机事件产生的影响；- 神经网络模型：是一种非线性模型，它可以通过处理大量的数据进行模型训练，以达到更好的预测效果。
三、预测市场需求的技术应用1.电商行业电商行业是最早将预测市场需求模型应用于实际业务的行业。
通过数据挖掘、人工智能等技术，对用户的购买行为进行分析，形成用户画像、购买路径等数据图像，进而预测市场需求，精准地进行产品推荐。
2.物流行业以快递行业为代表的物流行业，也是依托预测市场需求的模型和技术，实现了高效精准的配送服务。
物流企业通过对用户需求的大数据分析，优化物流运输方案，实现“时效达、准确率高”的服务。
需求预测的分析方法
需求预测的分析方法需求预测是指通过对市场、消费者行为和其他相关因素进行分析和研究，以预测未来需求的变化趋势和规模。
预测准确的需求可以帮助企业合理安排生产计划、库存管理和市场营销策略，以满足消费者需求，提高企业的竞争力和经济效益。
以下是一些常用的需求预测分析方法：1. 历史数据分析法：通过对过去一段时间的销售数据和市场趋势进行分析，可以发现销售量和销售额的季节性、周期性或趋势性规律。
基于这些规律，可以预测未来需求的趋势和规模。
2. 调查问卷法：通过设计并发放调查问卷，收集消费者对产品或服务的需求和偏好信息。
通过统计和分析问卷结果，可以了解消费者对不同产品特征的偏好程度和购买意愿，进而预测市场需求的变化。
3. 高级统计方法：如时间序列分析、回归分析等，基于历史数据和其他相关因素进行统计建模。
通过寻找相关性和趋势，建立数学模型，预测未来的需求变化。
4. 专家咨询法：邀请相关领域的专家参与需求预测的讨论和分析。
专家可以根据其经验和洞察力，结合市场动态和潜在因素，对未来需求进行估计。
5. 场景分析法：通过对市场环境、竞争态势、消费者行为和政策变化等因素进行分析，并结合市场趋势和发展方向，预测未来需求的变化。
这种方法一般适用于长期和宏观层面的需求预测。
需要注意的是，需求预测并非准确无误的预测未来，而是通过合理的方法和分析，对未来需求进行估计和预测。
在实际应用中，可以综合多种方法和数据，结合经验判断和市场判断，提高需求预测的准确性和可靠性。
需求预测是指企业通过对市场环境、消费者行为和其他相关因素的分析和研究，来预测未来需求的变化趋势和规模。
准确的需求预测可以帮助企业合理制定生产计划、库存管理和市场营销策略，以满足消费者需求，提高企业的竞争力和经济效益。
在实际应用中，需求预测通常涉及多个因素的考虑。
下面将介绍一些常用的需求预测分析方法：1. 历史数据分析法：历史数据分析是一种基于过去销售数据和市场趋势的需求预测方法。
供应链需求预测的方法
供应链需求预测的方法一、背景介绍供应链需求预测是指根据历史销售数据和其他相关因素，预测未来一定时间内的销售量和需求量。
这是供应链管理中非常重要的环节，能够帮助企业及时采购、调配资源，提高生产效率，降低成本，提高客户满意度。
二、数据收集1. 收集历史销售数据：包括销售数量、时间、地点、季节等信息。
2. 收集市场趋势信息：了解市场的变化趋势，包括竞争对手情况、消费者偏好等。
3. 收集产品信息：了解产品特性、生命周期等信息。
4. 收集其他相关信息：包括天气情况、政策法规等。
三、数据处理1. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除异常值和缺失值。
2. 数据分析：通过统计学方法对收集到的数据进行分析，了解销售趋势和规律。
3. 模型建立：根据分析结果选择合适的模型进行建立。
四、需求预测模型1. 时间序列模型：基于历史销售数据建立模型，预测未来一段时间内的销售量。
常用的时间序列模型包括ARIMA、SARIMA等。
2. 回归模型：根据历史销售数据和其他相关因素建立回归模型，预测未来一段时间内的销售量。
常用的回归模型包括线性回归、多元回归等。
3. 机器学习模型：基于大量历史数据进行训练，通过学习数据中的规律来预测未来一段时间内的销售量。
常用的机器学习模型包括神经网络、决策树、随机森林等。
五、模型评估和调整1. 模型评估：对建立好的预测模型进行评估，比较不同模型的精度和准确性。
2. 模型调整：根据评估结果对预测模型进行调整，提高预测精度和准确性。
六、需求预测应用1. 采购计划：根据需求预测结果制定采购计划，保证物资供应充足。
2. 生产计划：根据需求预测结果制定生产计划，保证生产效率和产品质量。
3. 库存管理：根据需求预测结果进行库存管理，避免过多库存或缺货现象。
4. 销售预测：根据需求预测结果进行销售预测，制定销售策略和营销计划。
七、需求预测的挑战和解决方案1. 数据质量问题：数据质量不好会影响需求预测的准确性。
解决方法是加强数据收集和清洗工作，提高数据质量。
需求预测方法
需求预测方法常用的物资需求预测方法主要包括基于时间序列模型的移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法等;基于因果分析模型的回归分析预测法,基于统计学习理论以及结构风险最小原理的支持向量机预测方法,基于人工智能技术的人工神经网络算法;归纳如图1：图1：物资需求预测方法一、 时间序列法1.定义：将预测对象按照时间顺序排列起来,构成一个所谓的时间序列,从所构成的这一组时间序列过去的变化规律,推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律,就是时间序列预测法;2.概况：时间序列法主要考虑以下变动因素：①趋势变动,②季节变动,③循环变动,④不规则变动; 若以S S ，S S ，S S ，S S 表示时间序列的季节因素S S ,长期趋势波动、季节性变动、不规则变动．则实际观测值与它们之间的关系常用模型有加法模型：乘法模型：混合模型：时间序列预测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、随机性变化;3.时间序列常用分析方法：移动平均法、指数平滑法、季节变动法等1移动平均法①简单移动平均法：将一个时间段的数据取平均值作为最新时间的预测值;该时间段根据要求取最近的;例如：5个月的需求量分别是10,12,32,12,38;预测第6个月的需求量;可以选择使用3个月的数据作为依据;那么第6个月的预测量Q=32+12+383=27;②加权移动平均法：将每个时段里的每组数根据时间远近赋上权重;例如：上个例子,3个月的数据,可以按照远近分别赋权重,,;那么第6个月的预测量Q=0.2×32+0.3×12+0.5×38=29只是在简单移动平均的基础上考虑了不同时段影响的权重不同,简单移动平均默认权重=1. 2指数平滑法基本思想：预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据给予不同的权数,新数据给予较大的权数,旧数据给予较小的权数;指数平滑法的通用算法：t t t t I S T x ++=t t t t I S T x ⋅⋅=)())t t t t tt t t I T S x b I T S x a +⋅=+⋅=指数平滑法的基本公式：St=aYt+1-aSt-1 式中,St--时间t的平滑值；Yt--时间t的实际值；St-1--时间t-1的平滑值；a--平滑常数,其取值范围为0,1具体方法：一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑;方法的选取：指数平滑方法的选用,一般可根据原数列呈现的趋势来确定;当时间数列无明显的趋势变化,可用一次指数平滑预测;如呈现直线趋势,选用二次指数平滑法；若实际数据序列呈非线性递增趋势,采用三次指数平滑预测方法;如呈现抛物线趋势,选用三次指数平滑法;或者,当时间序列的数据经二次指数平滑处理后,仍有时,应用三次指数平滑法;3季节变动法根据季节变动特征分为：水平型季节变动和长期趋势季节变动①水平型季节变动: 是指时间序列中各项数值的变化是围绕某一个水平值上下周期性的波动;若时间序列呈水平型季节变动,则意味着时间序列中不存在明显的长期趋势变动而仅有季节变动和不规则变动;季节指数=各年同季月平均数/总平均数季节变差=各年同季月平均数总平均数②长期趋势季节变动:是指时间序列中各项数值一方面随时间变化呈现季节性周期变化,另一方面随着时间变化而呈现上升或下降的变化趋势;季节指数=各年同季月平均数/趋势值季节变差=各年同季月平均数趋势值季节变动预测的方法很多,应用时应根据季节变动的类型选择适应的预测方法若时间序列呈长期趋势季节变动,则意味着时间序列中不仅有季节变动、不规则变动,而且还包含有长期趋势变动;4趋势外推法趋势外推预测法是一种通过逻辑推理分析,以期达到预测效果的预测方法;其主要以事物发展的规律性为假设前提,即认为只要能够正确地了解并且掌握事物历史及现有的发展状态,就能够遵循其发展规律来预测事物的未来发展趋势;趋势外推预测方法是一种探索型的预测方法,其主要适用于预测那些时间序列随着单位时间的增加或者减少,出现变化大致相同的长期需求预测; 4.时间序列建模时间序列是同类型指标值按时间顺序排列而形成的数列;很多行业特别是金融行业会产生大量的时间序列,如经济数据、股市数据等;要从这些数据中得到有用的数据,需要采用数据挖掘的技术,而建模是影响数据挖掘效果的一个重要因素,对于时间序列数据而言更是如此;以下是时间序列建模的常用方法;典型的时间序列模型有ARMA,HMM等基于模型的表示方法;1.隐Markov模型HMMmatlab求解隐马尔可夫模型Hidden Markov Model,HMM是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程;其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数;然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别;HMM是一种不完全数据的统计模型,这种模型既能反映对象的随机性,又能反映对象的潜在结构,便于利用对象的结构与局部联系性质等方面的知识,以及对研究对象的直观与先验的了解;HMM理论的主要内容包括3个基本问题及其算法：1 评估问题：前向2 解码问题： Viterbi算法3 学习问题： Baum-Welch算法向前向后算法12.自回移动平局模型ARMA可以用SPSS和matlab求解ARMA用于对平稳时间序列的建模,是一类基于自相关的时间序列分析模型;ARMA模型是AR模型和MA模型的综合,描述了系统对过去自身状态的记忆和系统对过去时刻进入系统的噪声的记忆;近年来,许多成果将ARMA模型与时间序列挖掘方法相结合,用于研究时间序列的预测、分类、聚类以及相似查找等;ARMA模型的基本思想是,时间序列数据的当前值x,不仅受当前干扰的影响,还与历史数据以及历史干扰紧密相关;一旦时间序列的这种自相关性能够被定量确定,就可以对其建立合适的ARMA模型;综上所述,没有一个模型能普遍适用于不同的应用,实际中的时间序列建模方法都是与特定应用相关的,由于应用的关注角度不同,实际的时间建模方法也有显着的差异;二、因果分析法1.定义：是根据事物之间的因果关系来事物的发展和变化,通过对需求预测目标有直接或间接影响因素的分析找出其变化的规律,并根据这种变化规律来确定预测值;因果关系模型用于研究不同变量之间的相关关系,用一个或多个自变量多括时间的变化来描述因变量的变化;2.因果关系模型与时间序列模型不同：它不仅可以从事短期预测,而且还可以从事中、长期预测,也可以预测宏观、中观、微观问题;3.因果关系模型包括：回归分析、经济计量模型、投入产出模型、灰色系统模型、系统动力学等;①回归分析方法回归分析预测法是基于因果分析的预测方法,其主要通过分析与预测事物有关的现象的变化趋势,从因果关系出发,探究预测事物及其相关影响因子间的相互联系,通过回归方程的构建,来预测未来需求;按照回归模型中自变量的多少,回归分析预测模型可以划分为一元以及二元回归模型两大类;a 一元回归预测模型一元回归预测模型是指通过采用最小二乘法,寻找唯一自变量与因变量之间经验公式的预测方法;其首先需要确定唯一自变量,即找出影响预测目标的关键因素,然后通过最小二乘法求出回归方程系数,最后还需进行显着性检验,即对回归方程中自变量与因变量的密切程度进行检验;b多元回归预测模型一元回归预测模型是影响因素通过关键影响因素作为唯一自变量来解释因变量的变化的预测方法,但在实际情况中,致使因变量变化的因素可能涉及多个,这就需要引入多元回归预测模型来完成预测的实现了,通过引用若干个影响因子作为自变量来解释因变量的变化趋势;虽然,多元回归的原理与一元回归模型没有区别,但是在计算上却更为复杂,不仅需要考虑所有自变量与因变量之间的相关性检验,还需要研究自相关、偏相关、多变量共相关等问题;②经济计量法经济计量法是经济分析与数学方法相结合的一种预测方法;通常将描述预测对象有关主要变量相互关系的一组联立方程式称为经济计量模型;特点：经济系统,而不是单个经济活动；相互依存、互为因果,而不是单向因果关系；必须用一组方程才能描述清楚;经济计量模型的方程形式：单方程计量经济学模型,是用单一方程描述某一经济变量与影响该变量变化的诸因素之间的数量关系;它适用于单一经济现象的研究,揭示其中的单向因果关系;联立方程模型则用多个方程描述经济系统中诸因素之间的数量关系;它适用于复杂经济现象的研究,在复杂的经济现象中,诸因素之间是相互依存、互为因果的;单一方程式：例如：Y=X1+X2+X3 联立方程式：例如：Y1=X1;Y2=Y1+X2+X3;Y3=Y2+X2③投入产出分析法投入产出分析法是反映经济系统各部分如各部门、行业、产品之间的投入与产出间的数量依存关系,并用于经济分析、政策模拟、经济预测、计划制定和经济控制等的数学分析方法;它是经济学与数学相结合的产物,属交叉科学;在收集资料确定本期企业投入产出平衡表基础上,可以计算出各种消耗系数;假设企业设备和技术条件不变的条件下,就可以根据投入产出表建立的综合平衡模型进行预测应用,为计划管理、生产安排提供信息依据;常见的有以下两种应用：a已知计划期内各种自产产品总产量列向量X,求最终产品量列向量Y,以及为确保计划完成所必须准备的各种外购资源消耗总量的矩阵H;b已知计划期内最终产品计划任务矩阵Y,计算计划期内各产品的总产量列向量X,以及确保计划完成所必须提供的各种外购资源H矩阵;④灰色预测模型定义：灰色系统是指相对于一定的认识层次,系统内部的信息部分已知,部分未知,即信息不完全,半开放半封闭的;灰色预测是对灰色系统进行的预测,其特点是预测模型不是唯一的；一般预测到一个区间,而不是一个点；预测区间的大小与预测精度成反比,而与预测成功率成正比;通常灰色预测所用的模型为GM1,1,该模型基于随机的原始时间序列,经累加生成新的时间序列,其中所呈现的规律用一阶线性微分方程的解来逼近,从而得到预测方程;适用于：中长期预测;应用：在预测应用上,如气象预报、地震预报、病虫害预报等,国内学者做出了许多有益的研究;优势：所需样本少,样本不需要有规律性分布,更能动态地反映系统最新的特征,这实际上是一种动态预测模型;预测准确度高;3支持向量机预测模型支持向量机SVM方法是一种小样本的机器学习算法,其是在统计学习理论以及结构风险最小原则的基础上探讨所得的一种算法;通过对有限样本信息的分析研究,在模型复杂性针对特定训练样本的学习精度以及学习能力准确识别样本的能力之间寻求一个最佳平衡点,以获得最佳的推广能力;其核心思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,然后在新空间中求取最好的线性分类面,非线性变换的完成主要是依靠准确定义合适的内积函数,其最优分离超平面,如图2所示;图2：最优分离超平面支持向量机算法优点较多,包括计算便捷、通用性强等;但其也存在一定的缺陷,即无法对大规模训练样本实施运算,因为支持向量机算法是通过二次规划来进行求解的,二次规划求解过程中要涉及多阶矩阵的计算问题,当阶数过大的条件下,将会在很大程度上损耗计算机的存储空间且增加机器的运算时间;4BP神经网络模型BP神经网络模型,是目前神经网络学习模型中最具代表性、应用最普遍的模型;BP神经网络架构是由数层互相连结的神经元组成,通常包含了输入层、输出层及若干隐藏层,各层包含了若干神经元;神经网络便于依照学习法则,透过训练以调整连结链加权值的方式来完成目标的收敛;所得的神经网络构架结构基本形式.BP神经网络的神经采用的传递函数一般都是SigmoidS壮弯曲型可微函数,是严格的递增函数,在线性和非线性之间显现出较好的平衡,所以可实现输入和输出间的任意非线性映射,适用于中长期的预测；优点是逼近效果好,计算速度快,不需要建立数学模型,精度高；理论依据坚实,推导过程严谨,所得公式对称优美,具有强非线性拟合能力;缺点是无法表达和分析被预测系统的输入和输出间的关系,预测人员无法参与预测过程；收敛速度慢,难以处理海量数据,得到的网络容错能力差,算法不完备易陷入局部极小;三、新产品市场需求预测模型巴斯模型巴斯模型基础假设及适用条件1.巴斯模型假设：新产品在市场上扩散速度会受到两种方式的影响：一种是大众传播媒介,另一种是口碑传播;2.巴斯模型的适用条件：1企业已经引入了新产品或者新技术,并且已经观察到它最初几个时期的销售情况;2企业还没有引入该产品或者新技术,但是该产品或者技术在某些方面同已有一些销售历史的某种现有产品或技术很相似;巴斯模型有几个关键的假设条件,巴斯模型最重要的假设条件极其可能的扩展如下：1市场潜量保持恒定;2支持新产品的营销策略不影响新产品的采用过程;3消费者决策过程是二元的只有“接受”和“不接受”两种答案;4q的值在新产品的整个生命周期里保持固定不变;5模仿常具有积极作用;6创新产品的采用不受其他创新是否被采用的影响;7该创新产品不存在重复购买或者替代购买;。
关于能源需求量预测常用模型及方法
关于能源需求量预测常用模型及方法能源需求量的准确预测对于能源供应和能源政策的制定具有重要意义。
以下是常用的能源需求量预测模型和方法。
1.回归分析模型：回归分析是一种基于历史数据建立数学模型的方法。
通过将历史的能源需求量与各种相关因素（如人口、经济增长、工业生产等）进行回归分析，建立能源需求量的预测模型。
回归分析模型可以通过多元线性回归、非线性回归等方法来建立。
2.时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于时间序列数据进行分析和预测的方法。
能源需求量的时间序列数据可以展示出一定的周期性和趋势性。
常用的时间序列分析方法包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型等。
时间序列分析模型可以捕捉到能源需求量的趋势和季节性变化。
3.分类模型：分类模型是一种将样本划分到不同类别中的方法。
对于能源需求量预测，可以将其分为高、中、低等级别，然后根据历史数据和相关因素建立分类模型，预测未来的能源需求量所属的类别。
4.灰色系统理论：灰色系统理论是一种非常有用的预测方法，它是在样本数据有限或缺少信息的情况下进行预测的方法。
通过将数据序列分为灰色数据和白色数据两部分，利用已知数据序列来推断未知数据序列，进行能源需求量的预测。
5.智能算法：智能算法是一种模仿自然界生物演化过程的算法，如遗传算法、粒子群优化算法等。
这些算法不需要具体的数学模型，而是通过对算法参数的调整和结果的反馈来逐步寻找最优解。
智能算法可以应用于能源需求量的预测，帮助找到最优的预测模型。
除了以上的模型和方法，还可以采用数据挖掘、机器学习等技术来进行能源需求量的预测。
数据挖掘是一种从大规模数据集中提取有用信息的方法，机器学习是一种能够自动学习的算法。
这些方法可以综合考虑多个因素，构建更准确的能源需求量预测模型。
总之，能源需求量的预测是一个复杂的问题，需要综合考虑各种因素。
以上介绍的模型和方法是常用的能源需求量预测手段，但在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。
在预测过程中，还需要不断更新数据和调整模型，以提高预测的准确性和实用性。
市场需求预测总结汇报
市场需求预测总结汇报
随着市场竞争日益激烈，企业需要不断地了解和预测市场需求，以便及时调整产品和服务，满足消费者的需求。
在过去的一段时间里，我们对市场需求进行了深入的研究和预测，下面是我们的总结汇报。
首先，我们发现消费者对环保和可持续发展的需求正在不断增加。
随着人们对环境保护意识的提高，他们更倾向于购买环保产品和使用环保服务。
因此，我们将加大对环保产品和服务的研发和推广力度，以满足市场需求。
其次，随着人口老龄化的加剧，老年人群体的消费需求也在逐渐增加。
他们更注重健康和安全，对医疗保健产品和服务的需求也在增加。
因此，我们将加大对老年人群体的市场开发和产品创新，以满足他们的需求。
此外，随着科技的不断发展，消费者对智能产品和服务的需求也在不断增加。
智能手机、智能家居、智能穿戴设备等产品越来越受到消费者的青睐。
因此，我们将加大对智能产品和服务的研发和推广力度，以满足市场需求。
综上所述，市场需求的预测对企业的发展至关重要。
我们将继续密切关注市场动态，不断调整产品和服务，以满足消费者的需求，提升企业的竞争力。
希望通过我们的努力，能够更好地满足市场需求，实现企业的可持续发展。
城市综合交通枢纽客运需求预测方法与模型研究共3篇
城市综合交通枢纽客运需求预测方法与模型研究共3篇城市综合交通枢纽客运需求预测方法与模型研究1随着城市化的推进，城市的交通问题越发凸显，特别是客运需求的增长。
为了更好地解决这些问题，城市综合交通枢纽必须加强建设和提高客运效率。
因此，本文旨在研究城市综合交通枢纽客运需求预测方法与模型。
一、问题背景城市综合交通枢纽是城市交通网络中不可或缺的重要节点，它们承载着大量的客运需求。
在现今城市化发展趋势下，随着人口的增长和城市化进程的加快，城市综合交通枢纽所承载的客运流量不断攀升，为城市交通运输带来了很大的挑战。
对城市综合交通枢纽的客运需求进行准确的预测，对于优化城市交通运输系统的规划和管理至关重要。
只有通过科学合理的预测模型，才能够有效预测到未来客运需求趋势，指导城市交通规划设计和公共交通运营管理。
二、客运需求预测方法1.传统模型时间序列模型和回归模型是常用的传统预测模型。
其中，时间序列分析主要是指对时间序列的预测分析，包括对历史数据的分析和对未来趋势的预测。
回归分析则是利用自变量和因变量之间的关系，建立两者之间的函数关系，进而对未来趋势进行预测。
2.机器学习模型机器学习技术在客运需求预测中也得到了广泛应用，例如随机森林、支持向量机和神经网络等模型。
这些模型可以利用大数据快速建立相关复杂模型，准确地捕捉客运需求变化的规律，从而有效预测未来的趋势。
三、客运需求预测模型1.时间序列模型时间序列模型中ARIMA（自回归移动平均模型）被广泛应用。
ARIMA模型可以利用时间序列的历史数据分析和预测未来的变化趋势。
其建模流程包括时间序列平稳性检验、选择ARIMA模型、估计模型参数和模型检验等步骤。
2.机器学习模型随机森林模型是一种决策树的集成模型，其可以利用多个决策树来对数据集进行分类或预测。
相对于其他模型，随机森林模型可以避免过拟合问题，并且在处理复杂数据时能够带来更好的性能优势。
支持向量机模型是一种基于领域间隔的分类器，其可以从数据中找出最优的超平面来实现分类。
关于能源需求量预测常用模型及方法
关于能源需求量预测常用模型及方法预测不仅要对事物未来的走势和可能出现的情景作定性分析，还要对某些关键的构成作定量判断，由于人们认识事物的能力有限，由于许多事物在已经经历过的过程中尚未能展现出许多重要因素的影响，即使对认识到的影响因素也难以有很深入的了解，因而人们的预测很难与未来的发展完全吻合，能够从大趋势上做到分析基本正确，就是成绩不小。
一般说来，定性的预测，特别是定量的预测所涉及的对象越简单的、涉及未来的时间越短，预测的准确程度可能高些；涉及的事物越复杂、影响因素越多，涉及未来的时间越长，预测的准确性越差，这使许多定量的预测也仅带有半定量性质。
在这种情况下，我们应把它看成是一种很可能出现的方案。
针对这种情况，从预测上说，就要求：（1）把复杂事物的预测简化成相对单一的模式，或从多个相对简单的角度做出预测并加以综合；（2）随着发展，不断做出新的预测，这种新的预测不但可以收纳许多原来未料及或未重视的新的影响因素，而且可以用这一段时间已经发生的事实去修正原来的预测公式或参数。
预测的基本思路是由过去和现在推断未来，由已知推测未知。
因此，可将预测方法大致分为两类：由事物本身的发展过程推测未来和由已知的或设定的条件推导未来的油气发展状况：具体方法也可归纳为直接预测和间接预测。
这里仅列举直接预测法。
该类方法从事物本身的历史和现状来认识影响它们的各种因素，利用这些因素的可能变化，推测未来一段时间内的变化趋势乃至变化量。
换言之，对油气未来的预测主要依靠油气本身的变化。
从逻辑上，把影响油气的各种因素起作用的综合结果——储量和产量（在一定程度上也表现为品质和空间分布）作为最直接的预测资料，将其作为最基本的依据来得出预测结论。
这种预测，可以是简单的外预期，也可以考虑到多变量变化趋势的适应预期和合理预期。
（1）客观存在受过去和现状影响太深，如果未来的基本框架与它们一致，这个预测的可靠性很大。
而如果未来的影响因素发生了相当大的变化，这个预测结果可能产生相当大的偏差。
关于能源需求量预测常用模型及方法
关于能源需求量预测常用模型及方法预测不仅要对事物未来的走势和可能出现的情景作定性分析，还要对某些关键的构成作定量判断，由于人们认识事物的能力有限，由于许多事物在已经经历过的过程中尚未能展现出许多重要因素的影响，即使对认识到的影响因素也难以有很深入的了解，因而人们的预测很难与未来的发展完全吻合，能够从大趋势上做到分析基本正确，就是成绩不小。
一般说来，定性的预测，特别是定量的预测所涉及的对象越简单的、涉及未来的时间越短，预测的准确程度可能高些；涉及的事物越复杂、影响因素越多，涉及未来的时间越长，预测的准确性越差，这使许多定量的预测也仅带有半定量性质。
在这种情况下，我们应把它看成是一种很可能出现的方案。
针对这种情况，从预测上说，就要求：（1）把复杂事物的预测简化成相对单一的模式，或从多个相对简单的角度做出预测并加以综合；（2）随着发展，不断做出新的预测，这种新的预测不但可以收纳许多原来未料及或未重视的新的影响因素，而且可以用这一段时间已经发生的事实去修正原来的预测公式或参数。
预测的基本思路是由过去和现在推断未来，由已知推测未知。
因此，可将预测方法大致分为两类：由事物本身的发展过程推测未来和由已知的或设定的条件推导未来的油气发展状况：具体方法也可归纳为直接预测和间接预测。
这里仅列举直接预测法。
该类方法从事物本身的历史和现状来认识影响它们的各种因素，利用这些因素的可能变化，推测未来一段时间内的变化趋势乃至变化量。
换言之，对油气未来的预测主要依靠油气本身的变化。
从逻辑上，把影响油气的各种因素起作用的综合结果——储量和产量（在一定程度上也表现为品质和空间分布）作为最直接的预测资料，将其作为最基本的依据来得出预测结论。
这种预测，可以是简单的外预期，也可以考虑到多变量变化趋势的适应预期和合理预期。
（1）客观存在受过去和现状影响太深，如果未来的基本框架与它们一致，这个预测的可靠性很大。
而如果未来的影响因素发生了相当大的变化，这个预测结果可能产生相当大的偏差。
高铁快运需求预测四阶段法预测思路及模型研究
高铁快运需求预测四阶段法预测思路及模型研究一、四阶段法预测思路四阶段法是一种基于数据分析的预测方法，包括建立模型、趋势分析、周期分析和误差校正四个阶段。
在进行高铁快运需求预测时，可以采用如下的四阶段法思路：1. 建立模型：通过历史数据，利用回归分析等方法建立高铁快运需求模型，包括收入、人口、物价等因素。
2. 趋势分析：根据历史数据，分析高铁快运需求的趋势变化，如增长速度、周期、变动幅度等，推测未来趋势。
3. 周期分析：通过周期性的分析，掌握高铁快运需求的季节性和周期性变化规律，进行短期和长期预测。
4. 误差校正：通过对预测结果与实际情况的比较，对模型进行调整和优化，提高模型的预测准确性。
二、模型建立在建立高铁快运需求模型时，可以考虑经济因素、交通因素、社会人口因素等多个方面的影响因素。
具体模型如下：高铁快运需求= β0 + β1 × 收入+ β2 × 物价+ β3 × 人口+ β4 × 铁路里程+ β5 × 高速公路里程+ ε其中，收入、物价、人口、铁路里程、高速公路里程分别作为解释变量，高铁快运需求作为因变量，ε为随机误差项。
三、案例研究以某地区高铁快运需求为例，采用四阶段法进行预测。
首先，利用历史数据建立模型，如下：然后，进行趋势分析，得到未来三年的趋势为：2021年：高铁快运需求增长10%2022年：高铁快运需求增长8%2023年：高铁快运需求增长6%季节性：春季高铁快运需求上升，秋季略有下降；周期性：高铁快运需求呈现“上升→下降→上升”的周期性规律。
四、结论与启示通过四阶段法进行高铁快运需求预测，在建立模型、分析趋势、周期性和误差校正等方面都具有重要意义。
同时，需要注意的是，预测模型的建立，既要考虑经验数据，也需要结合预测对象的情况和实际背景，确保预测效果的准确性和可靠性。
人力资源需求预测报告的方法与模型
人力资源需求预测报告的方法与模型一、需求预测报告的重要性及背景需求预测是人力资源管理中非常重要的一环，它能够提供重要参考，帮助企业合理安排人力资源，提前制定相应的招聘计划。
然而，在市场环境不断变化的情况下，如何准确预测人力资源需求成为了企业面临的挑战。
本报告将详细介绍一些常用的人力资源需求预测方法与模型，帮助企业更好地应对人才需求。
二、传统方法与模型1. 趋势分析法趋势分析法是最基础也是最常用的需求预测方法之一。
它通过历史数据的回顾和分析，找到数据的变化趋势，然后根据趋势进行预测。
这种方法的优点是简单易用，但缺点是无法考虑到外部环境变化的影响。
2. 基于经验的模型基于经验的模型是根据内部人力资源数据和行业经验，结合对市场和企业发展趋势的判断，建立数学模型进行预测。
这种方法的优点是能够综合考虑多方面因素，但是模型的准确性高度依赖于经验者的判断能力。
三、基于数据的方法与模型1. 数据挖掘方法数据挖掘方法采用大数据技术，通过对历史数据的挖掘和分析，发现其中的规律和关联性。
根据这些规律和关联性，建立预测模型进行人力资源需求的预测。
这种方法的优点是可以综合考虑多个因素，提高预测的准确性。
2. 机器学习方法机器学习方法是一种通过对大量数据进行训练，使机器能够自动学习和预测的方法。
利用机器学习算法，可以建立人力资源需求的预测模型，并根据实时数据进行调整和优化。
这种方法的优点是能够自动学习和更新模型，适应市场变化。
四、灵活的模型调整策略1. 敏感性分析敏感性分析是一种通过调整模型中的参数或变量，来观察人力资源需求预测结果如何变化的方法。
通过敏感性分析，可以发现不同变量对需求预测的影响，进而采取相应的调整措施。
2. 实时调整市场环境变化快速，人力资源需求预测模型也需要随时调整。
在实践中，可以通过实时监测市场数据和人力资源数据，及时调整模型参数，提高预测的准确性。
五、需求预测的挑战与解决方案1. 不确定性因素需求预测中存在众多的不确定因素，如市场环境、政策调整等。
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需求预测方法及模型总结学院：交通运输工程学院专业：交通工程班级学号：071412127学生姓名：刘学鹏指导教师：秦丹丹完成时间：2015-11-26需求预测方法及模型总结交通需求预测是交通规划中的核心内容之一。
交通发展政策的制定、交通网络设计以及方案评价都与交通需求预测有密切的关系。
现代交通规划理论中的交通需求预测习惯上被分为四个阶段，即交通产生预测、交通分布预测、交通方式分担预测及交通网络分配。
下面就对交通需求预测的四阶段法以及其各自的模型进行总结。
一、交通生成预测Ⅰ、增长率法增长率法是根据预测对象（如客货运量、经济指标等）的预计增长速度进行预测的方法。
预测模型的一般形式为： Qt =Q（1+α）t增长率法的关键在于确定增长率，但增长率随着选择年限及计算方法的不同而存在较大的差异。
所以增长率法一般仅适用于增长率变化不大且增长趋势稳定的情况，其特点是计算简单，但预测结果粗略，较适用于近期预测。
Ⅱ、乘车系数法乘车系数法又称为原单位发生率法，类似于城市交通预测中的类别发生率法，它用区域总人口与平均每人年度乘车次数来预测客运量。
模型的形式为：Q t =Ptβ乘车系数可以根据指标的历年资料和今后变化趋势确定，但是乘车系数本身的变动有时难以预测，各种偶然因素会使其发生较大波动。
此外，人口、职业、年龄的变化也使系数很难符合一定规律。
Ⅲ、产值系数法产值系数法是根据预测期国民经济指标值（如工农业总产值、社会总产值、国民收入等）和确定的每单位指标值所引起的货运量或客运量进行预测的方法。
模型的形式为：Q t =MtβⅣ、弹性系数法弹性系数法是通过研究单位社会经济指标产生的小区交通出行量，预测将来吸引、发生量的一种方法。
此法是综合考虑我国经济发展水平和产业结构和发展趋势，参考O、D调查区域社会经济有关文献资料，确定弹性系数的大致范围，结合所得出的历史弹性系数及所处区域位置及相关运网历史交通量与直接影响区历史经济量的回归分析作为进一步的分析手段，确定出项目影响区的交通增长弹性系数，依此进行发生、吸引交通量预测。
根据项目影响区经济发展速度预测结果和运输弹性系数，按下式计算交通量增长率：交通量增长率=GDP增长率×运输弹性系数Ⅴ、时间序列预测法又称时间序列预测法，是收集和整理过去的交通量资料，从中找出交通量随时间而变化的规律，并用数学模型来表示这种规律，然后按此模型进行预测。
该类模型包括：①趋势外推法；②指数平滑法；③灰色系统法；④人工神经网络法、小波分析法等。
Ⅵ、回归分析法回归分析预测法就是一种通过分析研究因变量与相关因素的联系规律从而进行预测的方法。
在诸多影响因变量的因素中，有些是与其它因素独立或近似独立的，有些则是密切相关的。
我们选取其中主要的而且各自是相互独立的因素作为自变量。
然后分析每个自变量与产生量大致的函数关系。
回归分析法又分为：线性回归分析法：一元线性回归分析，二元线性回归和多元线性回归分析；非线性回归分析法：如多元线性回归法，是从调查数据中，选取某个自变量与多个因变量的多组样本值，建立多元线性回归模型:P=b0+b1X1+b2X2+…+bnXnⅥ、灰色预测法该理论是我国学者邓聚龙教授在上世纪80年代初提出的处理不完全信息的一种新理论，该理论应用关联度收敛原理、生成数、灰导数等观点和方法建立微分方程模型。
如GM (1,1)表示一阶单个变量的微分方程，是最常用的灰色预测模型。
灰色预测在诸多领域(包括交通量预测)都有较好的应用。
设时间序列X（0）有n个预测值，X(0)=｛X(0)(1), X(0)(2), X(0)(3),…X(0)(n)｝加生成新序列X(1)=｛X(1)(1), X(1)(2), X(1)(3),…X(1)(n)｝，其中X（1）（k）=，k=1,2,…,n则GM（1,1）模型相应的微分方程为二、交通分布预测交通分布预测模型，可以分为两大类。
第一类是比较适用于较短期交通分布的模型，它们往往比较简单，主要用于交通网络没有发生重大变化的短期交通分布预测中；另一类是比较适用于长期交通分布预测或短期分布中交通情况有较大变化的交通分布预测模型，它们使用出行广义费用或其他较复杂的数学方法。
以下主要介绍增长系数法和重力模型法，它们适用于长、短期交通分布预测。
Ⅰ、增长系数法增长系数法基本依赖于各交通小区间基年的交通分布情况，把预测年的交通发生量和吸引量按基年交通分布的比例分布到路网中。
该方法适用于宏观交通量的分布，不限于个别因素的影响，着重于总的趋势，适应性较强。
但基年交通分布的稍有偏差，对未来交通分布有较大影响。
它以平均增长系数法、Fratar法、Furness法和底特律法等方法为主。
完全是基于出行起点与终点小区的交通增长特性，利用现状的OD分布量推算将来的OD分布量。
它依赖于各节点间的基年分布情况，并假设区间的出行交通与路网的改变相互独立，或者在预测年限内交通运输系统没有明显的改变。
这种方法适用于小地区或区域间出行不受空间阻挠因素的影响而只受地区间交通发生、吸引特性影响的出行空间分布形态，且这种方法不限于某些个别因素的影响，着重总的趋势，适用于交通量的宏观分布预测，但当基年OD分布稍有偏差时，对未来影响将会很大。
模型不需标定，只需满足总量平衡即可。
增长系数法的算法步骤如下：a 令计算次数m=0；b 给定现状OD表中及将来OD表中的X；c 求出各小区的发生于吸引交通量的增长率；d 求第m+1次交通分布量的近似值；e 收敛判别。
①常增长系数法：增长函数为：=常量②平均增长系数法：增长函数为：③底特律法：增长函数为：④福莱特法：增长函数为：）⑤弗尼斯法：增长系数为：Ⅱ、重力模型法重力分布模型主要是用来研究当网络中出现了比较大的变化时未来年的交通分布预测。
它的理论基础源于出行发生的行为会收到外部因素影响的假设。
第一个比较严密地提出并使用重力模型的人是casey，他提出了地域内两城镇间综合购物出行的一种方法。
重力模型法是根据牛顿的万有引力定律，即两物体间的引力与两物体的质量之积成正比，而与它们之间距离的平方成反比类推而成。
最初的公式形式是：T ij=随后又根据各种约束条件提出了不同的重力模型。
①无约束众力模型：计算公式如下：②单约束重力模型：1）伍尔希斯重力模型：计算公式如下：2）美国公路局重力模型（B.P.R.模型）：计算公式如下：3）双约束重力模型：计算公式如下：三、交通方式选择预测交通方式划分就是要把各交通小区之间的分布交通量分配给各种交通方式，从而在各自的交通网上进行分配。
Ⅰ、总量控制法根据地区历年公路、铁路、水运等运输方式运量分担及设施水平统计资料，建立总量分担模型。
例如，对公路客货运分担量，可以选择如下Logist模型：按各交通小区现状的非公路客货运量分担比例，同时考虑各小区未来非公路方式设施水平和运输能力变化的影响，将非公路客货运量分配到各小区中，得到各小区未来非公路客货运量，即：其中，V可由下式计算：V=T（1-）将各小区预测的全方式客货运量中减去上一步确定的非公路客货运量，得到小区预测的公路客货运量：H i =Ti-ViⅡ、运输方式分担率法该法根据基年的公路、铁路、水运等OD表及运费、运输全过程时间表，建立方式划分分担率预测模型并进行标定、检验。
通常采用如下形式：Pi,j,m=根据上述方式分担模型，考虑未来地区各种方式的建设水平和运能变化，预测确定各小区间公路客货运分担率Pi,j,m 和分担量Xi,j,h：Xi,j,h =Ti,j,Pi,j,h四、交通分配预测交通分配就是把各种出行方式的空间OD量分配到具体的交通网络上，通过交通分配所得的路段、交叉口交通量资料是检验道路规划网络是否合理的依据。
WARDROP 原理Wardrop 第一原理：网络上的交通以这样一种方式分布，就是所有使用的路线都比没有使用的路线费用小。
——用户优化平衡模型（User Optimized Equilibrium ）简称UEWardrop 第二原理：车辆在网络上的分布，使得网络上所有车辆的总出行时间最小。
——系统优化平衡模型（ System Optimized Equilibrium ）简称SO固定需求分配法在分配模型中，出行OD 矩阵T(i,j)固定不变。
Beckmann 提出固定需求的用户优化平衡模型：()()()()()()的出行量从,0,,,.,s.t.)(min 0j i j i T j i X j i T j i X j i X j i V dxx t r rr r i jr ar a V a a→--≥=⋅=∑∑∑∑∑⎰δ 对于系统优化，Dafermas 提出固定需求的系统优化平衡模型：()0,s),(j ),(),(),( s.t.)],,([)],([)(min ,,≥≠=-==∑∑∑∑∑j i V s j T j i V k j V j i V f j i V f v f s kis s ji ij s s j i ij。