仓储与搬运系统(ppt37)-物料管理(编辑修改稿)

仓储与搬运系统(ppt37)-物料管理(编辑修改稿)内容摘要：

作出估计。 如 Delphi法，使一组互不相关的专家（ 20人左右），不断在汇总材料上给出新的预测和新的要求，使大家都能掌握充分的信息。 适合中长期的经济预测； 定量法（ Quantitative Method） 例如： 历史映射法（ Historical Projection Method） 用过去的变化模式来预测未来。 因果法（ Causal Method） 通过分析因果关系将因变量的预测归结为较容易预测的自变量的预测。 如回归分析与计量经济模型，困难在于变量的选取； 定性定量结合，如计算机仿真；  一些简单的预测方法 研究显示，简单的预测模型得到的结果常常不比深奥的、复杂的模型差。  移动平均法 Ft+1=(At+ At1… + AtN+1)/N 其中， Ft是 t时段的预测值。 At是 t时段的实际值。 N是选定的时段数量。 通过给每个时段的实际值不同的权值就得到加权移动平均法。  指数平滑法 指数平滑法是时间序列方法中最广泛为人接受使用的方法。 Ft+1= At +(1)Ft 其中， 是指数平滑系数。 越大，预测模型对近期的实际值变化有更灵敏的反应； 越小，预测需求量时给需求历史数据的权数越大，预测结果越平稳，受随机因素的干扰少。  为什么叫指数平滑法。 过去实际数据的权重越来越小； At的权重为 ， At1的权重为 (1 ) ， At2的权重为 (1 ) (1 ) ， … 例如，对 =，有 01 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12系列2 资料 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 去年 1200 700 900 1100 今年 1400 1000 ? 设平滑指数 = 从预测今年第一季度开始， F1=  A0 +(1)F0 (设 A0 =1100， F0=1200+700+900+1100)/4=975) =*1100+*975=1000。 F2=  A1 +(1)F1 =*1400+*1000=1080。 F3=  A2 +(1)F2 =*1000+*1080=1064。  例 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 去年 3500 3000 3650 4000 今年。 设平滑指数 = 假设从去年第二季度的预测值为 3500开始预测第三季度 … （答案是 3520） 当数据中有明显的趋势和季节性特征时，模型的内在滞后性使预测误差相当大。 加入趋势和季节性因子后，可以提高预测精度。 St+1= At +(1)Ft Tt+1= (St+1 St) +(1 ) Tt Ft+1=St+1 +Tt+1 其中 St是 t期初始预测； Tt是 t期的趋势； 是趋势平滑系数；  资料 与上例同样的数据 第一季度 第二季。