第三章需求预测ppt.ppt

王浩伦 定量预测方法 --加权移动平均值法 --一次指数平滑法 --二次指数平滑法 * 案例：已知某钢铁厂1998-2001年的钢产量如下表所示。使用一次指数平滑法预测2002年的钢产量。（加权因子α=0.3） 年份 98 99 00 01 产量 676 825 774 716 * * 年份 98 99 00 01 02 产量 676 825 774 716 α上年产量 202.8 247.5 232.2 214.8 上年预测值 750.5 728.2 757.2 762.2 (1-α)上年预测值 525.4 509.7 530 533.6 本年预测值 750.5 728.2 757.2 762.2 748.4 * 作业1 在1月，一个汽车销售商预测2月某品牌汽车的需求为142辆，2月的实际需求为153辆。已知管理者选定的加权因子α=0.2，试利用一次指数平滑法来预测3月份的需求情况。 * 作业2 --对下表数据利用一次指数平滑法分别采用加权因子为 α=0.3和 α=0.6进行预测。 时期 实际值 时期 实际值 1 42 5 41 2 40 6 39 3 43 7 46 4 40 8 * 二次指数平滑法 一次指数平滑模型适用于资料数据中不包含某种持续的增长或下降趋势的情况。 如果数据资料中含有线性趋势，应采用二次指数平滑预测模型。 * 下一期二次指数平滑值是下一期一次指数平滑值与上一期二次指数平滑值的加权平均。 第t期的二次 指数平滑值 第t期的一次 指数平滑值 第t-1期的二次 指数平滑值 (公式-7) * (公式-9) (公式-10) 加权系数 * 若时间序列实际值Ai从某时期开始具有直线趋势，可以用如下的直线趋势模型来预测。 第t+T期的 预测值 二次指数平滑系数 当前时期数t到 预测期的时期数 (公式-8) * 案例： 某商场2006-2007年的销售额（万元）数据见下表，试用二次指数平滑法预测2008年的销售额，其中加权系数α=0.8。 年份 销售额 2006 750 2007 835 * ①确定初始预测值 * 当t=2时(2007年) 年份 Ai S(1) S(2) 0 750 750 2006 750 750 750 2007 835 818 804 2008 * ②按(公式-6)和(公式-7)分别计算 当t=1时(2006年) * ③由(公式-9)和(公式-10)计算二次指数平滑系数 当t=1时(2006年) * 当t=2时(2007年) 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 * ④由(公式-8)建立预测模型，并预测2008年销售额 因此，该商场2008年销售额为886万元。 与简单移动平均法相比，如果可以观察到明显的趋势或形态，可以用权重来强调近期数据的重要程度。这种方法使得预测技术能够更快地反映变化，因为近期数据权重加大了。 。。。 权重的选择是随意的，因为并没有具体的方案对它进行规定。因此，选择何种权重更多地依赖经验。例如，如果最近一个月或时期的权重太大，那么预测结果也会过度反映需求或销售形态的不寻常变化。 近期权重系数 近期权重系数 Copyright ? Allen_WANG_ECJTU_2012 生产与运作管理 机电工程学院 工业工程与物流管理系 TEL: 0791O) E-mail: haolun123@163.com 2015.3.27 第三章 需求预测 * 回顾 简单移动平均法(Simple Moving Average, SMA) 滑动平均中的序列 项数(数据点数) 序列项数 第t+i-n期的 实际数值 (公式-1) * 某百货公司2009年6个月的销售额如下表所示(单位：万元)： 分别以3个月和5个月为移动步长利用SMV预测2010年1-3月份的销售额。 月份 7 8 9 10 11 12 销售额 426 502 480 385 427 446 * 月份 销量 n=3 n=5 7 426 8 502 9 480 10 385 11 427 12 446 1 2 3 469.3 455.7 430.7 444 419.3 448 430.8 437.2 432.0 428.6 * 案例： 某企业的市场需求信息如表所示， 分别取n=3和6，计算其移动平均值。 周 需求 1 650 2 678 3 720 4 785 5 859 6 920 7 850 8 758 9 892 * 周 需求