基于貝葉斯更新的短生命周期產(chǎn)品需求預測與庫存控制研究.pdf

1、現(xiàn)代社會,短生命周期產(chǎn)品在個人電腦、移動手機等易產(chǎn)生價值性貶值的行業(yè)里已經(jīng)越來越普遍。該種產(chǎn)品具有需求預測缺乏歷史數(shù)據(jù)、價值貶值快、產(chǎn)品替代性強等特點。正是由于這些特點,使得傳統(tǒng)需求預測方法和庫存策略在應用于短生命周期產(chǎn)品需求預測和庫存控制時會出現(xiàn)需求預測不準確、庫存成本增加、服務水平下降等問題。
　　 本文在分析傳統(tǒng)預測方法對短生命周期產(chǎn)品需求預測缺陷的基礎上,給出了一種基于貝葉斯參數(shù)更新的動態(tài)需求預測算法。首先,預測算法通過

2、分析產(chǎn)品生命周期的知識結構選取Bass模型對需求進行建模。其次,預測算法總結分析以前類似產(chǎn)品,通過1stopt軟件利用模擬退火法給出Bass模型所需的新產(chǎn)品的初始參數(shù)信息,并計算新產(chǎn)品的初始需求。隨著產(chǎn)品上市銷售,實際需求數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生,在實際需求數(shù)據(jù)的基礎上通過貝葉斯方法更新模型參數(shù),使模型參數(shù)隨著產(chǎn)品銷售而滾動更新,進而利用不斷修正的模型參數(shù)產(chǎn)生滾動需求預測并對模型進行季節(jié)性修正從而提高模型預測準確度。最后,通過預測算例驗證本文提出的

3、預測算法在應用于短生命周期產(chǎn)品需求預測時,從MAD、RMSE、MAPE誤差指標方面來看要優(yōu)于其他預測方法?；谏鲜鰸L動需求預測,本文將報童模型和部分期間平衡法組合起來應用于短生命周期產(chǎn)品的庫存控制。通過報童模型給出利潤最大化下的每一訂貨周期的最優(yōu)訂貨量,然后通過部分期間平衡法確定最優(yōu)訂貨時間點,并在最優(yōu)訂貨量和訂貨點基礎上對期末庫存做出動態(tài)調(diào)整。算例結果表明,組合方法應用于短生命周期產(chǎn)品的庫存控制,在預防缺貨以及減少過期庫存方面都取得了