第一节 需求与预测概述 第二节 物流需求与供给 第三节 物流需求预测 第四节 物流需求预测方法 第五节 物流需求预测实例 第六节 案例分析

应用事件树方法确定了汽车缺陷风险传递路径,将缺陷风险转化为失效风险进行等效研究.根据汽车缺陷风险特点,建立了风险评估SPN模型,并以三维矩阵图描述汽车缺陷风险;针对汽车的不合理风险及汽车缺陷数据离散和波动的状态,提出了基于灰色理论的风险预测方法;以失效预测数据作为风险评估的风险概率预测基础,建立汽车缺陷的失效预测模型,采用残差辨识法检验模型精度.研究结果表明:在掌握实际的汽车售后零部件故障数据情况下,模型对汽车缺陷风险概率预测具有较好的适用性

1 需求预测概论 2 预测中的定性方法 3 预测中的定量方法 4 预测方法的选择 5 生产管理决策

电动汽车以零污染、零排放等优点成为新能源汽车中最具有发展潜力的对象，锂离子电池作为其动力来源，科学准确地预测其剩余使用寿命是决定电动汽车性能的重要因素。本文研究等效循环电池组在等效循环工况、不同循环次数时，锂离子电池电压随着放电时间的变化曲线。通过分析不同循环次数下导函数在等效特征点处的斜率变化规律，建立锂离子电池等效循环工况下的寿命退化曲线。选取NASA等效循环电池组和自测JZ等效循环电池组，将放电初期和放电后期曲线与特定斜率直线交点作为等效循环寿命预测的等效特征点，根据这两组特征点分别建立退化模型Mini和Mlat。最后选取等效循环电池组内的其他电池进行锂离子电池等效循环寿命预测的验证。通过锂离子电池测试数据集验证其预测精度较高，稳定性较好，具有较强的应用价值

提出采用多层局部回归神经网络建立多变量非线性系统多步预测模型的方法,神经网络模型可提供多步预测控制所需要的系统输出预测值及输出向量对控制向量的雅可比矩阵.仿真试验表明这种动态神经网络的预测模型具有较高的精度

一、教学用途 本案例适用于“市场预测”课程的案例教学,主要目的是就市场预测方法的特点、预测模型的评价与选择等问题展开讨论,从而提高运用市场预测方法解决实际问题的能力

将层次分析和模糊综合评判方法结合起来应用于煤与瓦斯突出预测研究中.运用层次分析法确定了煤与瓦斯突出各影响因素权重系数,采用隶属函数构造了单因素判别矩阵,并运用模糊综合评判法建立了煤与瓦斯突出预测模型.对平顶山研究区典型工作面进行了瓦斯突出危险性的定量预测和突出等级划分.结果表明,应用层次分析-模糊综合评判方法预测煤与瓦斯突出强度是可行的

通过地质动力区划方法确定了区域地质构造背景.在查明多个突出影响因素与突出危险性之间的内在联系的基础上,建立了多因素模式识别模型,确定了煤与瓦斯突出概率预测准则,采用多因素模式识别概率预测方法完成煤与瓦斯突出危险性的区域预测.划分潘一矿井田的煤与瓦斯突出危险区、突出威胁区和无突出危险区,对煤与瓦斯突出危险性做出了评估,提高了瓦斯灾害预测的准确性

利用灰色预测线性规划模型对多金属矿山的产能进行优化配置.经过灰色预测模型对各定位系数进行预测,将灰色线性规划问题转化为一般的线性规划问题,对其进行求解.结果表明,定位系数GM(1,1)误差检验合格,预测的多金属矿山经产能优化后可以实现生产资料的合理配置和利润的最大化

采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量