基于灰色预测法物流需求预测研究分析_毕业论文(编辑修改稿)

基于灰色预测法物流需求预测研究分析_毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

自变量和因变量。 明确预测的具体目标，也就确定了因变量。 如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量 Y 就是因变量。 通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。 ② 建立回归预测模型。 依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回 归分析预测模型。 ③ 进行相关分析。 回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。 只有当 自变量 与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。 因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。 进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。 ④ 检验回归预测模型，计算预测误差。 回归预 测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。 回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。 ⑤ 计算并确定预测值。 利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。 正确应用回归分析预测时应注意： ； ；。 (2)博克斯一詹金斯法 博克斯一詹金斯法是一种针对剧烈震荡的平稳随机时间序列进行短期预测的有效预测方法。 该方法假定时间序列的 变化与自身过去的历史数据有关，建立自相关的回归模型以及它的变形： 移动平均模型，将模型外推做出预测。 由于真实的时间序列不一定是平稳的，可能是有线性增加趋势或是循环变化，可以对原始的时间序列进行差分来解决趋势与循环变化问题对建模的干扰。 博克斯一詹金斯法进行预测时，不仅考察了预测变量的过去值与当期值，同时模型的过去拟合值产生的误差也作为重要因素进入模型，这样大大提高 了模型的精确度。 实践证明，博克斯一詹金斯法是一种精确度相当高的短期预测方法。 由于不需要对时间序山东交通学院毕业设计（论文） 9 列的发展模式做先验的假设，同时方法的本身保证了可通过反复识别修改，直至获得满意的模型，因而博克斯一詹金斯法适用于各种类型的时间序列预测数据。 但用博克斯一詹金斯法做模型识别时，需要大量的历史统计数据，而大量的经济资料数据往往难以收集。 另外，应用博克斯一詹金斯法建模时，通常采用逐次增加模型的阶数来达到使模型通过检验的要求。 但是提高了模型的阶数，就要相应地增加模型中的项数，对变量前的系数在经济意义上往往解释不通，用于实 际，就可能对经济发展作出歪曲的描述。 应用博克斯一詹金斯法进行预测的前提假设是，一个时间序列的未来发展模式与其过去的模式是一致的，对短期的预测，往往可以满足，但是对长期预测这一假设不符合实际。 (3)指数平滑法 指数平滑法 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。 也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。 它 是由移动平均数发展形成的一种指数加权移动平均数，利用本期预测值和实际值资料，以平滑系数为加权因子，来计算指数平滑平均数。 也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列 分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。 一般 适用于观察值具有趋势变动和季节性变动的预测。 据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。 指数平滑法主要优点 有 ： ① 需要储存的数据压缩到最小限度。 即储存上期对本期的预测值就行了。 ② 对不断延伸的固定平均数中，进行了合理加权。 即对近期值给予比远期值更大的权数，符合外推预测的要求。 ③ 通过对平滑系数的控制 和正确确定初始值，可以适当控制预测结果的准确性。 它的 主要缺点 有 ： ① 只局限于一个时间数列本身的外推预测 ， 而没有考虑其他因素的影响。 ② 只适宜于近期预测，不能作远期预测。 ③ 未充分考虑数列中的长期趋势和变动。 (4)趋势外推法 趋势外推法 是指 决定事物过去发展的因素，在很大程度上也决定该事物未来的发展，其变化不会太大。 事物发展过程一般都是渐进式的变化，而不是跳跃式的变化 ， 掌握事物的发展规律，依据这种规律推导，就可以预测出它的未 来趋势和状态。 它 是根据过去和现在的发展趋势推断未来的一类方法的总称，用于科技、经济和社会发展的预测，是情报研究法体系的重要部分。 它 的基本假设是未来系过去和现在连续发展的结果。 它包括 线性外推法 、 生长曲线法 、 指数曲线法 和 包络曲线法 四 种。 趋势外推法 主 要包括以下 6个步骤： ① 选择预测参数； ② 收集必要的数据； ③ 拟合曲线； ④ 趋势外推； ⑤ 预测说明； ⑥ 研究预测结果在制订规划和决策中的应用。 趋势外推法 的主要优点是可以揭示事物发展的未来，并定量地估计其功能特性。 它通常是利用变量的散点图来拟合建立模型，并进行残差分析，选择标准误差最小的模型刘冲：物流需求预测研究分析 10 作为预测模型。 缺点是工作量过大，太费时。 (5)德尔菲法 德尔菲法依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果。 这种方法具有广泛的代表性，较为可靠。 而且 德尔罪法作为一种主观、定性的方法，不仅可以用于预测领域，而且可以广泛应用于各种评价指标体系的建立和具体指标的确定过程。 德尔非法的具体实施步骤如下 ： ① 组成专家小组。 按照课题所需要的知识范围，确定专家。 专家人数的多少，可根据预测课题的大小和涉及面的宽窄而定，一般不超过 20人。 ② 向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，并附上有关这个问题的所有背景材料，同时请专家提出还需要什么材料。 然后，由专家做书面答复。 ③ 各个专 家根据他们所收到的材料，提出自己的预测意见，并说明自己是怎样利用这些材料并提出预测值的。 ④ 将各位专家第一次判断意见汇总，列成图表，进行对比，再分发给各位专家，让专家比较自己同他人的不同意见，修改自己的意见和判断。 也可以把各位专家的意见加以整理，或请身份更高的其他专家加以评论，然后把这些意见再分送给各位专家，以便他们参考后修改自己的意见。 ⑤ 将所有专家的修改意见收集起来，汇总，再次分发给各位专家，以便做第二次修改。 逐轮收集意见并为专家反馈信息是德 尔菲法的主要环节。 收集意见和信息反馈一般要经过三、四轮。 在向专家进行反馈的时候，只给出各种意见，但并不说明发表各种意见的专家的具体姓名。 这一过程重复进行，直到每一个专家不再改变自己的意见为止。 ⑥ 对专家的意见进行综合处理。 德尔菲法的优点在于： 可以 加快预测速度和节约预测费用 ； 可以 获得各种不同但有价值的观点和意见 ； 适用 于长期预测和对新产品的预测，在历史资料不足或不可测因素较多时尤为适用。 德尔菲法的缺点在于： 对于 分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠 ； 责任 比较分散 ； 专家 的意见有时可 能不完整或不切 合 实际。 (6)情景预测法 情景预测法 是一种新兴的预测法，由于它不受任何条件限制，应用起来灵活，能充分调动预测人员的想象力，考虑较全面，有利于决策者更客观地进行决策，在制定经济政策、公司战略等方面有很好的应用。 但在应用过程中一定要注意具体问题具体分析，同一个预测主题，遇有其所处环境不同，最终的情景可能会有很大的差异。 山东交通学院毕业设计（论文） 11 一般方法是： ① 未来分析法； ② 目标展开法； ③ 间隙分析法 (7)主观概率法 主观概率法是根据 萨维里原理，对无法用数据直接进行统计的教育现象和事物，按其有关条目的操作定义，主观地对教育现象和事物的程度进行等级评价，然后将等级折算为数值，再进行一定程序统计的方法。 进行主观概率统计时可分三级与四级程度评价，其方法是一样的，而数值略有区别。 三级程度评价一般分 A、 B、 C三等，四级程度评价则为 A、 B、 C、 D 四等。 如学生对教师教学整体满意程度，在三级程度评价时可分为非常满意、满意、不满意三等，其赋值就是 4 、 1分；在四级程度评价时可分为非常满意、满意、基本满意、不满意四等，其赋值就是 1 分 [5]。 用主观概率法有如下的步骤： ① 准备相关资料； ② 编制主观概率调查表； ③ 汇总整理； ④ 判断预测。 其优点是把大量原来不可直接测量的教育现象和事物，转化为可测量与统计；而缺点是测出的数据没有数理统计的数据准确。 本章小结 本章 主要 介绍 了 物流 需求预测的相关概念、 需求预测总体概述以及几种常用的预测方法： 回归预测法 、 博克斯一詹金斯法 、 指数平滑法 、 德尔菲法 等， 并进行一定的优缺点比较， 得 到对于物流预测的基本认识。 刘冲：物流需求预测研究分析 12 3 物流需求 灰色预测法研究分析 通过第二章的研究我们可以看到，物流需求预测是一个复杂的过程，它首先要求我们在预测前要对预测的事物有明确的认识，也就是不仅要了解预测事物的需求，而且要考虑其它很多的外部因素。 同时物流系统是一个复杂的经济系统，在没有对物流市场需求特点和各种预测方法进行有效分析的前提下，盲目的采用一种或多种预测方法进行预测，其结果只能是预测精度不高或根本无法预测。 这不仅要我们对预测的事件有一个整体的把握和研究，而且对各种方法的运用要熟练掌握。 本章将在以上研究的基础上， 重点研究灰色预测法在物流需求预测中的应用。 灰色预测法概述 顾名思义，灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。 这里又涉及到灰色系统的概念。 灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统。 白色系统是指一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是完全充分的。 而黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。 灰色系统内的 一部分信息时未知的 ，另 一部分信息是已知的 ，系统内各因素间具有不确定的关系。 灰色系统是由华中理工大学的邓聚龙教授首先提出的。 他提 出灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法，是根据过去的及现在已知的或非确定的信息，建立一个从过去延伸到将来的灰色模型（ GREY MODEL 简称 GM），从而确定系统未来发展变化的趋势，并为规划、决策提供依据 [6]。 灰色系统理论的研究 在近几年 获得迅猛的发展，其关联分析与灰色预测思想与方法已广泛应用于经济、农业、工业、能源、交通、石油、地质、气象、水文、生态、环境、医学、军事、社会等领域，成功地解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题。 作为一种独具特色的新理论，灰色系统理论已为国内外学术界公认为对 科学发展产生了巨大作用。 同时， 灰色系统理论还得到国际学者的认同，目前，英国、美国、德国、日本、澳大利亚、加拿大、奥地利、俄罗斯、新加坡、台湾、香港等国家和地区许多知名学者从事灰色系统理论的研究和应用，并且涌现了一大批新的研究成果。 海内外 84 所高校开设了灰色系统理论方面的课程，数百名博士、硕士研究生运用灰色系统理论的思想方法开展科学研究，撰写学位论文，国内应用灰色系统理论完成重大科研课题 160 多项， 142项灰色系统理论及应用成果获得国家和省、部级奖励，国际、国内 201种学术期刊发表灰色系统论文，许多国际会议 把灰色系统列为讨论专题。 据不完全统计，近年来， SC工、 E ISTP 以及 MR(美国数学评论 )、 SA(英国科学文摘 )、 MA(德国数学文摘 )等国际权威性检索杂志跟踪我国学者的灰色系统论著 500 多次。 德国还成立了灰色系统公司，专门搜集、翻译灰色系统文献，进行咨询服务。 短短几年中，灰色系统理论以其强山东交通学院毕业设计（论文） 13 大的生命力自立于科学之林，奠定了其作为一门新型横断学科的学术地位。 在灰色系统理论的带动下，相继产生了“灰色水文学”、“灰色地质学”、“灰色育种学”、“灰色医学”、“灰色控制理论”、“灰色混沌理论”、“区域经济灰色系统分析 ”等一批新型交叉学科 [7]。 从现在发展的眼光看的话，灰色预测法也可以有其他的定义，但基本内涵其实是万变不离其宗，大致是一样的。 比如说以下两个定义： (1)它是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。 其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。 (2)灰色预测是用等时距观测到的反映预测对象 特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。 灰色建模通过处理灰信息来揭示系统内部的运动规律，它利用系统信息，使概念量化，再进行模型优化，从而充分利用系统信息，使杂乱无章的无序数据转化为适于微分方程建模的有序数列。 灰色系统具有对各种现象进行分析判断的能力，对宏观系统进行规划与决策的功能。 灰色系统理论的立足点是对系统的输出序列进行研究，而不过多地涉及系统的输入序列进行研究。 另外，它对原始数据列长度的要求 不高。 灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、 “ 贫信息”不确定性系统作为研究对象。 它具有以下三个特点 [8]：。