5.5物流系统的预测分析物流系统的预测分析物流系统的需求特征分析指数平滑与回归分析灰色系统预测某航空物流园区航空货运量预测实例
物流系统的预测分析 • 物流系统的需求特征分析 • 指数平滑与回归分析 • 灰色系统预测 • 某航空物流园区航空货运量预测实例 5. 5 物流系统的预测分析
物流系统的需求特征分析需求的时间特性和空间特性需求随时间的变化归因于销售的增长或下降需求模式的季节性变化以及多种因素导致的一般性波动规划仓库位置、平衡物流网络中的库存水平和按地理位置分配运输资源等都需要知道需求的空间位置
物流系统的需求特征分析 1．需求的时间特性和空间特性 • 需求随时间的变化归因于销售的增长或下降、 需求模式的季节性变化以及多种因素导致的 一般性波动。 • 规划仓库位置、平衡物流网络中的库存水平 和按地理位置分配运输资源等都需要知道需 求的空间位置
2.需求的规则性与不规则性图2505-4规则性需求变动200销售150实际销售额额100平均销售额50时间015101525200A．随机性或水平性发展的需求，无趋势或季节性因素
2．需求的规则性与不规则性 A．随机性或水平性发展的需求，无趋势或季节性因素 图 5-4 规 则 性 需 求 变 动
2.需求的规则性与不规则性图800-5-4700规则性需求变动600销500售400额300实际销售额200销售趋势平滑趋势和季节性销售10o-时间01201003040B．随机性需求，呈上升趋势，无季节性因素
2．需求的规则性与不规则性 图 5-4 规 则 性 需 求 变 动 B．随机性需求，呈上升趋势，无季节性因素
需求的规则性与不规则性2.需求水平时 间图5-5不规则的需求模式
需 求 水 平 时 间 图5-5 不规则的需求模式 2．需求的规则性与不规则性
3．需求的独立性与派生性来自用户的、具有一定的随机性的物流服务需求称为独立需求。如果物流需求是随着另一种需求而产生或派生出来的，比如：物流需求由某一特定的生产计划要求派生出来，这就是需求的派生性。这是一种从属性的需求
3．需求的独立性与派生性 • 来自用户的、具有一定的随机性的物流 服务需求称为独立需求。 • 如果物流需求是随着另一种需求而产生 或派生出来的，比如：物流需求由某一 特定的生产计划要求派生出来，这就是 需求的派生性。这是一种从属性的需求
指数平滑与回归分析指数平滑法1.一次指数平滑Y+T = S,(1)S(l) = αX, +(1 - α)S(l)=αx, +α(1 -α)X,- +α(1-α) X,-2 +..-+α(1 -α)- X +(1 -α)' S(式中，S{）表示第期的一次指数平滑值；X,表示第期的实际观察值；α表示权重，通常取α=0.01-0.30；Y+r表示第（+T）期的预测值
指数平滑与回归分析 指数平滑法 1．一次指数平滑 (1) Yt T St + = (1) 1 (1) (1 ) t = t + − t− S X S (1) 1 0 1 2 2 1 X (1 )X (1 ) X (1 ) X (1 ) S t t = t + − t + − t + + − + − − − − 式中， (1) St 表示第t期的一次指数平滑值； Xt 表示第t期的实际观察值； 表示权重，通常取 = 0.01-0.30；Yt+T 表示第（ t+T）期的预测值
指数平滑法2.二次指数平滑一T=a, = 2s(I) - S(2)a(S() - S(2))b.1-αS() = αX, +(1 -α)S) , S(2) = αs(1) +(1 -α)S(2)式中，α,、b，为平滑系数；S表示第期的一次指数平滑值；S(2)表示第期的二次指数平滑值；X，表示第期的实际观察值；α表示权重，通常取α=0.01-0.30；Y+表示第（t+T）期的预测值
2．二次指数平滑 Yt T =at + bt T + (1) (2) 2 t t t a = S − S ( ) 1 (1) (2) t t t b S − S − = (2) 1 (1) (2) (1) 1 (1) (1 ) , (1 ) t = t + − t− t = t + − t− S X S S S S 式中， t 、b t a 为平滑系数； (1) St 表示第t期的一次指数平滑值； (2) t S 表示第t期的二次指数平滑值； Xt 表示第t期的实际观察值； 表示权重，通常取 = 0.01-0.30；Yt+T 表示第（t+T）期的预测值。 指数平滑法
指数平滑法三次指数平滑3当时间序列观察值的发展趋势出现较大曲率时，宜采用三次指数平滑法它是在二次指数平滑法的基础上进行的
3．三次指数平滑 • 当时间序列观察值的发展趋势出现较大 曲率时， • 宜采用三次指数平滑法。 • 它是在二次指数平滑法的基础上进行的。 指数平滑法
指数平滑与回归分析回归分析预测1.一元线性回归预测法(1)建立回归方程(2)线性相关分析（3）回归分析预测置信限
指数平滑与回归分析 回归分析预测 1．一元线性回归预测法 ⑴ 建立回归方程 ⑵ 线性相关分析 ⑶ 回归分析预测置信限