預估生產(chǎn)型企業(yè)的產(chǎn)品需求短期預測.pdf

1、論文對預估生產(chǎn)型企業(yè)的產(chǎn)品短期需求預測問題(為敘述方便,以下簡稱產(chǎn)品需求預測)進行了研究.首先對產(chǎn)品需求預測研究的相關理論以及研究進展進行了綜述,然后提出了全息組合預測的概念和系統(tǒng)框架,并著眼于需求景氣序列的變點估計和歷史模式匹配、組合技術在產(chǎn)品需求預測過程中應用的幾個關鍵問題、基于歷史表現(xiàn)的客戶信譽對需求量的影響以及企業(yè)黨爭力分析對產(chǎn)品需求量的影響等幾個方面,對產(chǎn)品需求的短期定量預測進行了研究,提出了相應的定義、算法并進行了大量的實例

2、計算.具體說來,主要在如下幾個方面進行了研究:1.基于傳統(tǒng)預測技術提出了全息組合預測(HCF)的概念,介紹了全息組合預測系統(tǒng)(HCFS)的框架結構,并比較了與傳統(tǒng)預測的不同之處.2.基于需求景氣分析和"幼稚"預測思想給出了一種定量預測模型.即,首先通過需求變點估計劃分需求景氣模式,然后根據(jù)需求曲線的幾何特征,尋找當前點狀態(tài)的最佳歷史匹配(實際上相當于對管理者的歷史經(jīng)驗進行激活的過程),并據(jù)此決策下一周期需求曲線的變化趨勢,從而給出需求預

3、測值.3.為了避免在傳統(tǒng)模型庫遴選組合過程中存在的信息不完備、組合膨脹等問題,以現(xiàn)代管理學中人員甄選方法的基本思想為基礎,提出了一種預測模型庫的評價遴選組合方法.首先,用匹配方式遴選所有適合本次預測問題的模型并組成參與模型集合;然后,根據(jù)每個模型的精度表現(xiàn)來確定其能力滿意度,進而決定其重要性賦權,并最終構成組合模型.4.針對含有周期、季節(jié)項的需求序列,給出了一種基于Holt-Winters定量模型和客戶信譽評價方法的需求量組合預測模型.

4、Holt-Winters定量模型用來確定該序列所對應需求的較長期基本模式并給出長期預測值;而通過對企業(yè)主要客戶的信譽評價,對其意向定貨量進行分析,以減少該預測值的不確定性,從而獲得最大可能精度的短期預測結果.5.提出了一種基于粗糙集、神經(jīng)網(wǎng)絡技術的汽車整車短期需求量的組合預測模型.該模型利用神經(jīng)網(wǎng)絡擬合學習整車需求量的歷史數(shù)據(jù)并外推未來需求量;而后利用粗糙集的屬性簡約方法,對"經(jīng)濟景氣+綜合競爭力->市場占有率"關系型數(shù)據(jù)表進行分析,提