《物流系统规划》第二章物流系统预测(福建交通学院)ppt课件

1、第二章 物流系统预测目录本章重点引见预测技术在物流领域的运用物流系统预测概述物流系统定量预测技术第一节 物流系统预测概述 一、物流系统预测概念与原理 1物流系统预测概念 物流系统预测是根据物流系统的过去和如今的开展规律，借助科学的方法和手段，对物流管理开展趋势和现状进展描画、分析，构成科学的假设和判别的一种科学实际。物流预测的手段和方法总称为物流预测技术。2物流系统预测的原理1可知性原理 2能够性原理 3可控性原理 4系统性原理 5延续性原理 6类推性原理 7因果性原理 8相关原理 9反响性原理 10可检性原理 11经济性原理 3物流预测的分类 物流预测的范围较广，根据预测的角度、目的、内容和

2、其它特性，可以将物流预测分为不同的类别。 物流预测包括宏观预测与微观预测。 从物流效力的供求关系看，物流预测的内容包括物流效力的需求预测和物流效力的供应预测。 从预测的时间长度来看，物流预测可分为短期预测、中期预测和长期预测。 从预测的内容工程看，物流预测又可分为单项预测和综合预测 。4物流预测方法 现有的各类预测方法多达百种。但总体上看，预测方法可分为： 定性预测方法 定量预测方法 递推型模型如挪动平均数法、指数平滑法等延续模型如增长率计算法、灰色预测法等统计学模型如回归分析法等 二、物流系统定性预测方法 定性预测是指建立在阅历、逻辑思想和推理的根底上的预测。定性预测主要经过社会调查，采用少

3、量的数据和直观资料结合人们的阅历加以综合分析，对预测对象作出判别和预测。 定性预测的方法主要包括：普通调查法、集体意见法、头脑风暴法、德尔菲法、情景分析法、类推法、客观概率法和关系树法等。一直观归纳法 为了做好调查和预测任务，正式的调查预测通常按以下任务程序进展1调查预备阶段，首先要确立调查目的和指点思想，然后成立调查课题小组或指点小组，在此根底上，确定调查方法并制定相应的调查询题和相关表格；2调查实施阶段，在实地调查时，及时处置调查中的新情况；3调查总结阶段，整理调查资料，提交调查报告。在整个调查任务中应留意调查任务的任务质量。二集体意见法 集体意见法是把预测者的个人预测经过加权平均而聚集成

4、集体预测的方法。1要求每一位预测者就预测结果的最高限、最低限和最能够的值加以判别，并对这三种情况出现的概率进展估计。2根据预测者对预测结果最高限、最能够值和最底限的估计，以及对3种情况出现概率的估计，计算每一位预测者的意见平均值。3根据每位预测者个人意见的重要程度Wi，经过加权平均，得出集体的意见。 三头脑风暴法 头脑风暴法又称专家会议法、集思广益法，是指预测者约请有关专家以开讨论会的方式，向专家获取有关预测对象的信息，经归纳、分析、判别和推算，预测事物未来开展变化趋势的一种预测方法。 采用头脑风暴法进展预测时，约请的专家通常包括：方法论学者，即预测领域的专家；想象产生者，即所讨论问题的专家；

5、分析者，即讨论问题领域的高级专家；演绎者，即具有兴隆的思想推断才干的专家。 四德尔菲法 德尔菲法是以匿名的方式，经过轮番征求专家意见，最终得出预测结果的一种阅历意见综合预测方法。德尔菲法是定性预测方法中最重要、最有效的一种方法，它不仅可用于短期预测，而且也可用于中、长期预测，尤其是当预测中缺乏必要的历史数据，运用其它预测方法有困难时，采用德尔菲法预测能得到较好的效果。 德尔菲法步骤实施： 1预备阶段：该阶段主要完成两方面的任务：拟定咨询意见表和选定咨询对象。2轮番咨询阶段：经过反复地咨询专家意见来实现的。 3做出预测结论阶段：常用的统计处置方法有：中位数和上下四分位数法、算术平均统计处置法等。

6、 【例】下面实例阐明德尔菲法的运用。 某公路部门预备将原有的一段普通公路改造为高速公路，为进展该工程的经济评价，需求对该公路今后假设干年的车流量作预测。采用德尔菲法进展预测，详细过程如下。1提出问题：用德尔菲法预测该公路今后第五年的日均车流量。2约请专家：约请了4位经济学家、3位研讨人员、4位指点人员、6位业务管理人员、3位用户代表，发放意见咨询表，要求每个人对该公路今后第五年的日均车流量进展预测。3意见汇总、整理、计算、分析，经过三轮的意见反响，得到该公路车辆流量的预测统计情况如表21所示。4根据统计表，采用适当的计算方法得出预测结果。表21 公路车流量的预测统计表百辆专家第一轮意见第二轮意

7、见第三轮意见经济学家A240280300经济学家B200200200经济学家C240200280经济学家D4888164研究人员A220200200研究人员B220180140研究人员C100140140领导人员A180176180领导人员B88112112领导人员C120136136领导人员D88100148业务管理人员A140140180业务管理人员B140140200业务管理人员C130140140业务管理人员D140130130业务管理人员E160160160业务管理人员F150140150用户代表A70100110用户代表B250220220用户代表C140150150合计3440解

8、：方法一：用平均数计算。 公路车流量预测结果=3440/20=172百辆=17200辆方法二：用中位数计算。 首先把20位专家的第三轮预测意见从小到大依次陈列，从而得以下数列：110，112，130，140，140，140，148，150，150，160，164，180，180，200，200，200，220，280，300。那么中位数为第十个数和第十一个数的平均数=150+160/2=155百辆，即公路车流量预测结果为15500辆。五情景分析法 该方法是根据事物开展趋势的多样性，经过对预测对象系统内外相关问题的系统分析，设计出多种能够的未来前景，然后，用像撰写电影剧本一样的手法，对事物开展态

9、势做出自始至终的情景和画面的描画。对事物一切能够的未来趋势的描画，其分析结果主要包括3部分内容：事物未来能够发生态势确实定；各态势特点及其发生能够性的描画；各态势开展途径分析。 第二节 物流系统定量预测方法 定量预测方法是根据必要的统计资料，借用一定的数学模型，对预测对象的未来形状和性质进展定量测算等方法的总称。 根据所采用的数学模型的差别，定量预测方法又可分为递推型模型如挪动平均数法、指数平滑法等、延续模型如增长率计算法、灰色预测法等、统计学模型如回归分析法。 一、时间序列 时间序列：指在一个给定的时期内按照固定时间间隔例如，1小时、一周或一月等把某种变量的数值依时间先后顺序陈列而成的序列。

10、 基于时间序列的预测方法总是假设经过过去的数值可估计它们未来的数值。 1长期趋势。 2季节变动。 3循环变动。 4不规那么变动。 5随机变动。1.简单算术平均法 利用一定时期库存数据的平均值，作为下一时期的预测值。计算公式为：Yy1y2ynn举例某超市前六个月对某饮料的需求量如下表：Y10501080103010701050106061057月份123456需求量（箱）1050108010301070105010602、挪动平均法 利用过去一系列的实践数值进展预测，将间隔预测期最近几期的实践数值的平均值作为预测值。计算公式为：式中：i序时项数； n滑动平均中的总序时项数； Ai第i期的实践数值

11、； MAn滑动平均数。优点：便于计算，易于了解。缺陷：赋予各期一样的权重，假设在时间序列中发生了非随机性变动，滑动平均预测法对这种变化的反响不敏感。举例某产品物流量如表时间123456789101112物流量10158101016182022242026M（1）（n3）11.014.312.715.314.71820222223.3M（1）（n5）12.613.814.416.817.22020.822.4平均方法3加权平均法 与滑动平均法类似，不同的是赋予时间序列中间隔预测期较近数据以较大的权重。 例：某商场家电产品在前周围的需求量依次为12、17、15、13，给最近一期数据赋予权重0.4，

12、上一期数据赋予权重0.3，上上一期数据分配权重0.2，间隔预测期最远一期数据分配权重0.1。那么加权平均值为： MAn0.4130.3150.2170.11215 优点：对最近一期的实践情况反响灵敏。 难点：一个是挪动间隔期确实定，企业没有方法知道多久以前的需求对预测期的需求没有影响；另一个是赋予每一期的权重没有科学确实定方法，只能依托客观的阅历进展判别。平均方法4指数平滑法 详细做法：上一期预测值加上时间序列该期实践与预测值差额的一定百分数即得新的预测值。即 式中：Ft第t期的预测值； Ft-1第t-1期的预测值； a平滑系数； At-1第t-1期的实践需求量或销售量。上式可变形为：平滑常数

13、a决议了预测对偏向调整的快慢。a的值越接近于0，预测对偏向的调整就越慢即预测对时间序列做出了更大的平滑。反之，a的值越趋于1，预测对偏向的调整就越迅速，同时平滑效果就越差。a平滑系数的阐明a平滑系数的取值在01之间，选取的原那么是要求误差小。长期趋势：平滑系数的取值可以小，0.020.05之间。趋势变化大0.30.5趋势变化小：0.10.4之间。 例1：某家电制造企业编制消费方案需求对下一个消费期间的产品需求进展预测，如今知企业前11个方案期间的产品的实践需求见表1，利用上述数量分析方法对下一个方案期间的产品需求进展预测，比较各种分析方法的预测结果。 表1 产品各时期的实践需求量时期实际需求时

14、期实际需求时期实际需求1425419452406391038343746114044084412？二、长期趋势方法 时间序列长期趋势分布反映了一切长期要素对时间序列数据的影响。可经过建立一个适宜的数学模型对长期趋势进展分析。 长期趋势预测普通具有如下方式：式中：t代表时间序数的期次； yt第t期趋势值； at0时该期趋势值； b直线斜率。a和b可利用历史数据进展计算：式中：n时期数； y时间序列的数据。 例2：某医药制造企业研制出一种新药，并曾经投放到市场进展临床运用和销售，该药品在9个方案期内的需求情况如表2所示。要求对第10期的需求进展预测。 表2 产品在9个方案期的实践需求 单位：千箱时

15、期实际需求时期实际需求时期实际需求144454760252555856350655962三、季节变动预测方法加法模型： 在加法模型中，季节变动表现为一个数量值例如20个单位。为了拟合季节变动，需求把这一数量值加上或减去时间序列中的平均数。三、季节变动预测方法乘法模型 在乘法模型中，季节变动表现为平均或趋势值的百分数。为了拟合季节变动，需求用时间序列的值去乘这一百分数。 季节性百分数是指季节性系数或季节性指数。 例：假设某一商店5月份玩具销售量的季节性指数是1.2，那么阐明当月玩具销售量比月平均销售量高出20。假设7月份的季节系数是0.9，那么阐明7月份的销售量是月平均销售量的90。四、结合预测法思想：靠确定那些与所研讨变量相关的可被预测的变量做出预测。方法：回归分析方法最简单的回归分析方法：处置两组变量间线性关系的方法。回归直线：知数据点到该直线间隔的平方和最小，即具有最小二乘解。最小二乘回归直线的模型是： ycabx 式中：yc预测值因变量； b直线斜率； ax=0时yc的值直线斜距。 回归直线模型的系数a和b可用以下公式求解：式中