第五章 物流系统需求预测(含习题)
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物流系统的预测分析
指数平滑与回归分析 指数平滑法
1．一次指数平滑
Yt T S t(1)
1) St(1) X t (1 )St( 1
X t (1 ) X t 1 (1 )2 X t 2 (1 )t 1 X 1 (1 )t S0(1)
问题的提出运用多种预测方法对航空货运量的未来发展变化进行预测和估计为该航空机场物流园区的规划和建设提供科学的决策依据
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
物流系统的需求特征分析
1．需求的时间特性和空间特性
(1 ) S 式中， t 表示第t期的一次指数平滑值；X t
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ห้องสมุดไป่ตู้滑法
2．二次指数平滑
Yt T at bt T
at 2St(1) St( 2)
bt
( S t(1) S t( 2 ) ) 1
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
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
某航空物流园区航空货运量预测实例
2．预测的目的
《物流系统工程》(课程代码：07724)课程考试大纲
广东省高等教育自学考试《物流系统工程》（课程代码：07724）课程考试大纲目录一、课程性质与设置目的二、课程内容和考核目标第1章物流系统与系统工程1.1 现代物流及其特征1.2 系统的概念1.3 物流系统的概念1.4 系统工程的概念及基础理论1.5 物流系统工程的基本方法及主要内容1.6 系统方法在企业配送系统中的应用案例第2章物流系统要素及其集成2.1 物流系统的流动要素2.2 物流系统的功能要素2.3 物流系统的支撑要素2.4 物流要素的冲突与集成2.5 中远物流系统集成案例第3章物流系统分析3.1 系统分析概述3.2 物流系统分析的本质及内容3.3 物流系统的目标分析3.4 物流系统的结构分析3.5 物流子系统分析第4章物流系统建模4.1 系统模型概述4.2 物流系统建模方法4.3 常见的物流系统模型第5章物流系统需求预测5.1 系统预测概述5.2 物流系统需求预测特征5.3 物流需求预测的定性方法5.4 物流需求预测的定量方法5.5 基于神经网络的物流系统预测法5.6 H商用车公司区域市场需求预测案例第6章物流系统规划6.1 物流系统规划的层次及内容6.2 区域物流系统规划6.3 物流网络规划的基本问题6.4 物流设施选址优化6.5 物流运输组织及调度决策6.6 运输车辆路径优化第7章物流系统仿真7.1 物流系统仿真概述7.2 离散事件系统仿真基础7.3 离散事件系统仿真输出数据分析7.4 物流系统仿真在集装箱港口中的应用第8章物流系统综合评价8.1 物流系统综合评价的概念及重要性8.2 物流系统评价的指标体系8.3 物流系统的单项评价方法8.4 评价指标综合法8.5 模糊综合评价8.6 物流系统综合评价案例第9章物流系统决策9.1 物流系统决策的基本内容9.2 第三方物流决策9.3 风险型物流决策9.4 不确定型物流决策9.5 库存控制与决策9.6 物流管理决策支持系统三、关于大纲的说明与考核实施要求附录：题型举例一、课程性质与设置目的（一）课程的性质与特点现代物流学最为重要的观点之一就是认为物流的个环节之间存在着相互关联、相互制约的关系，它们是作为一个有机整体的一部分而存在的，这个有机整体就是物流系统，因而，系统性是现代物流学最基本的特性；尤其是在物流系统的规划、管理和决策过程中，各子系统之间存在着大量的效益悖反现象。
物流运作管理--5需求预测
2013-7-22
南京理工大学经济管理学院
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• 近期数据的权重越大，则预测的稳定性就 越差，响应性就越好；近期数据数据的权 重越小，则预测的稳定性就越好，响应性 就越差； • 权重和n的选择具有经验性。
2013-7-22
南京理工大学经济管理学院
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三、一次指数平滑法
(Single exponential smoothing)
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1) = At-1 +（1- ）Ft-1
•Ft 新的预测值， Ft-1前期预测值，
•At-1前期的实际需求， 平滑系数
2013-7-22
南京理工大学经济管理学院
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月销售额一次指数平滑预测表
单位：千元
月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
加权移动平均（Weighted moving average，WMA） 指数平滑法（Exponential smoothing）
2013-7-22
南京理工大学经济管理学院
11
一、简单移动平均
T周期末简单移动平均值 T＋1周期的预测值
SMAt+1 =
1 At+i-n i=
n
n
i周期实际值
周期数
2013-7-22
南京理工大学经济管理学院
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时间序列分解模型计算示例： 有一个公司记录了1997和1998两年的销售数据， 见下表。请根据这些数据预测1999年的销售情况。 时间 销售额(万元) 时间 销售额(万元)
1997年1季度 2季度 3季度 4季度
300 200 220 530
1998年1季度 2季度 3季度 4季度
物流需求预测
趋势预测值,然后乘以相应季节指数,即得出未来年度内各 月和各季度包含季节变动的预测值.
例：根据某市某品牌T裇衫2008-2010销售资料预测2011各 个季节的销售量 设：2011年的销售量以2010年销售量为基数按8%递增.
1 季度 Ⅰ季度 Ⅱ季度 Ⅲ季度 Ⅳ季度 合计
2 2008年 182 1728 1144 118 3172
2155. 16
1518. 62
154.7 5
神经网络预测法
• 神经网络,特别是反向传播网络在许多领域都得到广泛应 用.该方法在函数逼近、模式识别、数据压缩等领域的应 用实践充分证明,通过该方法获得的结果与实际结果非常 接近,尤其在曲线拟合方面有很高的精度.
• 利用神经网络的方法建立数学模型,拟合历史数据的变化 曲线,再用拟合结果对数据未来的发展曲线做出预报,这是 神经网络方法在预测中的应用.神经网络预测方法的应用 结果表明,该方法能够反映事物的变化规律,预测的结果比 较准确.
物流需求预测的意义
物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状 况及影响物流市场需求变化的因素之间的关系,利用 一定的经验判断、技术方法和预测模型,应用合适的 科学方法,对有关反映市场需求指标的变化以及发展 的趋势进行预测.
目的：及时准确地掌握市场物流需求情况的变化规 律,结合本企业的实际状况,采取一定的分析方法提 出切实可行的需求目标,在此基础上制定需求计划, 指导诸如原材料或货物的购进、库存的控制、必要 设施的配备等企业物流工作的开展.
需求预测应用
例1：某家电制造企业编制生产计划需要对下一个生产 期间的产品需求进行预测,现在已知企业前11个计划期 间的产品的实际需求（见表1）,利用上述数量分析方 法对下一个计划期间的产品需求进行预测,比较各种分 析方法的预测结果.
例：根据某市某品牌T裇衫2008-2010销售资料预测2011各 个季节的销售量 设：2011年的销售量以2010年销售量为基数按8%递增.
1 季度 Ⅰ季度 Ⅱ季度 Ⅲ季度 Ⅳ季度 合计
2 2008年 182 1728 1144 118 3172
2155. 16
1518. 62
154.7 5
神经网络预测法
• 神经网络,特别是反向传播网络在许多领域都得到广泛应 用.该方法在函数逼近、模式识别、数据压缩等领域的应 用实践充分证明,通过该方法获得的结果与实际结果非常 接近,尤其在曲线拟合方面有很高的精度.
• 利用神经网络的方法建立数学模型,拟合历史数据的变化 曲线,再用拟合结果对数据未来的发展曲线做出预报,这是 神经网络方法在预测中的应用.神经网络预测方法的应用 结果表明,该方法能够反映事物的变化规律,预测的结果比 较准确.
物流需求预测的意义
物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状 况及影响物流市场需求变化的因素之间的关系,利用 一定的经验判断、技术方法和预测模型,应用合适的 科学方法,对有关反映市场需求指标的变化以及发展 的趋势进行预测.
目的：及时准确地掌握市场物流需求情况的变化规 律,结合本企业的实际状况,采取一定的分析方法提 出切实可行的需求目标,在此基础上制定需求计划, 指导诸如原材料或货物的购进、库存的控制、必要 设施的配备等企业物流工作的开展.
需求预测应用
例1：某家电制造企业编制生产计划需要对下一个生产 期间的产品需求进行预测,现在已知企业前11个计划期 间的产品的实际需求（见表1）,利用上述数量分析方 法对下一个计划期间的产品需求进行预测,比较各种分 析方法的预测结果.
《物流需求预测》课件
预测需求有助于企业调整生产计划以满足未来的物流需求。
2
快递物流的配送安排
通过合理预测物流需求，优化快递物流的运输路线和配送安排。
3
Байду номын сангаас
仓库管理的作业安排
准确的物流需求预测有助于合理安排仓库的作业流程和库存管理。
物流需求预测工具的高级应用
1 异常检测
探索如何运用物流需求预测工具来检测和处理异常情况，提前采取措施避免运作中的问 题。
《物流需求预测》PPT课 件
物流需求预测是如何帮助企业提前准备、优化物流运作并增加效率的？让我 们一起探索物流预测的重要性、方法以及应用。
背景介绍
1 物流需求预测的意义和作用
了解如何精确预测物流需求可以避免过度或不足的供应，并提高客户满意度。
2 目前物流市场的形势
分析现有的物流市场趋势和挑战是制定准确的需求预测策略的关键。
2 模型选择和评估
了解如何选择适合的预测模型，并评估其准确性和可靠性，以优化物流需求预测结果。
3 数据处理和可视化
学习如何运用数据处理和可视化技术，提取有用的信息，支持决策和优化物流运作。
物流需求预测的发展趋势
AI技术的发展和应 用
了解人工智能技术如何改进 物流需求预测，提高准确性 和效率。
大数据的应用
探索大数据在物流需求预测 中的应用，如何更好地利用 数据来预测需求。
增长的国际贸易和 跨境物流的需求
了解国际贸易和跨境物流的 快速发展，对物流需求预测 提出了新的挑战和机遇。
结语
物流需求预测的未来前景看好，但也存在着挑战。个人建议物流从业者不断学习和发展，紧跟技术和市 场的发展。
物流需求预测的方法
统计学方法
《物流需求预测》PPT课件
现代物流服务需求可以从物流需求量和物流需求结构 两个方面来综合表现。
物流需求的特征
物流需求作为一种服务需求，与一般的商品需求相比， 具有以下的特点： ➢ 物流需求的派生性 ➢ 需求发展的阶段性 ➢ 需求种类的多样性 ➢ 价格不敏感性
物流需求影响因素分析 1、经济影响因素分析
（1）经济发展规模对物流需求的影响 地区经济总量水平越高、增长速度越快，对生产资料、
《物流需求预测》PPT课件
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本章要点
1.物流需求概述 2.物流需求预测理论 3.物流需求预测实例
——以上海市物流需求规模预测为例
物流需求预测概述
物流需求的定义
物流需求即指对物流服务的需求。它是指一定时期内 社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、成品 和半成品、商品以及废旧材料等的配置作用而产生的对 物在空间、时间和效率方面的要求，涉及运输、库存、 包装、装卸搬运、流通加工、配送以及与之相关的信息 需求等物流活动的各个方面。
社会物流成本
社会物流总成本是指一定时期内，国民经济各方面用 于社会物流活动的各项费用支出。包括支付给运输、储存、 装卸搬运、包装等各个物流环节的费用；应承担的物品在 物流期间发生的损耗；社会物流活动中发生的管理费用等。
一般来讲，社会物流总成本可划分为运输成本、保管成 本和管理成本三大部分。
2） 物流需求结构指标
移动平均法。
1）简单移动平均法
对近期以及远期的数据给予相同的权重。预测公式为：
^
yt ，M t
M t yt yt1N ytN1
，
2）加权移动平均法
用权数的不同描述近、远期样本对未来影响程度的区别。
物流需求的特征
物流需求作为一种服务需求，与一般的商品需求相比， 具有以下的特点： ➢ 物流需求的派生性 ➢ 需求发展的阶段性 ➢ 需求种类的多样性 ➢ 价格不敏感性
物流需求影响因素分析 1、经济影响因素分析
（1）经济发展规模对物流需求的影响 地区经济总量水平越高、增长速度越快，对生产资料、
《物流需求预测》PPT课件
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本章要点
1.物流需求概述 2.物流需求预测理论 3.物流需求预测实例
——以上海市物流需求规模预测为例
物流需求预测概述
物流需求的定义
物流需求即指对物流服务的需求。它是指一定时期内 社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、成品 和半成品、商品以及废旧材料等的配置作用而产生的对 物在空间、时间和效率方面的要求，涉及运输、库存、 包装、装卸搬运、流通加工、配送以及与之相关的信息 需求等物流活动的各个方面。
社会物流成本
社会物流总成本是指一定时期内，国民经济各方面用 于社会物流活动的各项费用支出。包括支付给运输、储存、 装卸搬运、包装等各个物流环节的费用；应承担的物品在 物流期间发生的损耗；社会物流活动中发生的管理费用等。
一般来讲，社会物流总成本可划分为运输成本、保管成 本和管理成本三大部分。
2） 物流需求结构指标
移动平均法。
1）简单移动平均法
对近期以及远期的数据给予相同的权重。预测公式为：
^
yt ，M t
M t yt yt1N ytN1
，
2）加权移动平均法
用权数的不同描述近、远期样本对未来影响程度的区别。
第五章 物流系统 (《物流管理》PPT课件)
体系。在物流系统中，仓储和运输是同等重要的构成要素，“保管 （仓储）是一种静止的状态，也可以说是时速为零的运输”。它对于 促进商品的生产和消费有着重要的作用。通过仓储来协调产品的生产 与消费在时间上的矛盾，保证了流通和生产的顺利进行。 仓储作为一 个物流环节，还能为物流活动提供场所和时间，比如在仓储期间，可 以对储存品进行检验、整理、分类、保管、包装、加工、集散、转换 运输方式等作业。因此，仓储是物流系统的一大支柱。 仓储物流子系统是承担商品储存、保管职能，通过时间变换帮助商品 实现其价值甚至实现价值增值的物流系统。作为连接社会再生产诸环 节的“储水池”和“调节器”，仓储子系统有着不可缺少的重要作用， 是物流作业系统的重要组成部分之一。
一目标的体现。 5.调节库存（Stock Control） 在物流领域中正确确定库存方式、库存数量、库存结构、库存分布是提高系统效
益的体现。。
9
物流系统中存在的制约关系 – 物流服务和物流成本间的制约关系。 – 构成物流服务子系统功能之间的约束关系。 – 构成物流成本的各个环节费用之间的关系。 – 各子系统的功能和所耗费用的关系。
（2）确定最短的运输路线。对用某种运输方式存在着多条运输路线时，要 进行比较计算或运用有关数学方法求解。对一个复杂的运输网络，需要借助 于运筹学如线性规划、非线性规划、动态规划及网络技术等解决最短路线问 题。对于不同运输类型的问题，根据其具体特性，适当地选择求解方法，以 确定最佳运输方案。
（3）提高运送效率。努力提高车辆的运行率、装载率，减少空车行驶，缩 短等待时间或装载时间，提高有效的工作时间，降低燃料消耗。
及线路、传真设备、计算机及网络设备等。 5.组织及管理 它是物流网络的“软件”，起着联结、调运、运筹、协调、指挥其他各要
一目标的体现。 5.调节库存（Stock Control） 在物流领域中正确确定库存方式、库存数量、库存结构、库存分布是提高系统效
益的体现。。
9
物流系统中存在的制约关系 – 物流服务和物流成本间的制约关系。 – 构成物流服务子系统功能之间的约束关系。 – 构成物流成本的各个环节费用之间的关系。 – 各子系统的功能和所耗费用的关系。
（2）确定最短的运输路线。对用某种运输方式存在着多条运输路线时，要 进行比较计算或运用有关数学方法求解。对一个复杂的运输网络，需要借助 于运筹学如线性规划、非线性规划、动态规划及网络技术等解决最短路线问 题。对于不同运输类型的问题，根据其具体特性，适当地选择求解方法，以 确定最佳运输方案。
（3）提高运送效率。努力提高车辆的运行率、装载率，减少空车行驶，缩 短等待时间或装载时间，提高有效的工作时间，降低燃料消耗。
及线路、传真设备、计算机及网络设备等。 5.组织及管理 它是物流网络的“软件”，起着联结、调运、运筹、协调、指挥其他各要
物流系统预测课件
物流系统预测
指运用预测理论和方法，对物流系统 中各个要素未来的发展趋势和状态进 行预测，为物流系统的规划、设计、 运营和管理提供决策依据。
预测的基本原理
惯性原理
事物的发展具有一定的惯性，即 过去和现在的发展趋势将会延续 到未来。因此，可以根据历史数 据和现在的情况来推测未来的发
展趋势。
相关性原理
事物之间存在一定的相关性，即 一个事物的变化会引起另一个事 物的变化。因此，可以通过分析 相关因素的变化来预测未来的发
预测结果
输出未来一段时间内的物流成本预测 值及影响因素的敏感性分析。
实例三：基于灰色预测的物流运输量预测
灰色预测模型
采用GM(1,1)等灰色预测模型对物流运输量 进行预测。
数据处理
收集历史物流运输量数据，进行累加生成、 累减还原等预处理工作。
模型构建与检验
利用最小二乘法估计模型参数，计算预测值 ，并进行残差检验、后验差检验等。
03
物流系统预测的数学模型
时间序列分析模型
移动平均法
通过计算时间序列数据的平均值 来预测未来值，适用于平稳时间
序列。
指数平滑法
根据历史数据加权平均来预测未来 值，适用于具有趋势和季节性的时 间序列。
ARIMA模型
自回归移动平均模型，通过分析时 间序列数据的自相关性和偏自相关 性来建立预测模型，适用于平稳和 非平稳时间序列。
灰色关联分析
通过分析各因素之间的关联程度来建立预测模型，适用于影响因素较多、关系 复杂的情况。
神经网络模型
BP神经网络
通过反向传播算法训练神经网络来建立预测模型，适用于非 线性、复杂的数据集。
RBF神经网络
通过径向基函数神经网络来建立预测模型，适用于具有局部 特性的数据集。
指运用预测理论和方法，对物流系统 中各个要素未来的发展趋势和状态进 行预测，为物流系统的规划、设计、 运营和管理提供决策依据。
预测的基本原理
惯性原理
事物的发展具有一定的惯性，即 过去和现在的发展趋势将会延续 到未来。因此，可以根据历史数 据和现在的情况来推测未来的发
展趋势。
相关性原理
事物之间存在一定的相关性，即 一个事物的变化会引起另一个事 物的变化。因此，可以通过分析 相关因素的变化来预测未来的发
预测结果
输出未来一段时间内的物流成本预测 值及影响因素的敏感性分析。
实例三：基于灰色预测的物流运输量预测
灰色预测模型
采用GM(1,1)等灰色预测模型对物流运输量 进行预测。
数据处理
收集历史物流运输量数据，进行累加生成、 累减还原等预处理工作。
模型构建与检验
利用最小二乘法估计模型参数，计算预测值 ，并进行残差检验、后验差检验等。
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物流系统预测的数学模型
时间序列分析模型
移动平均法
通过计算时间序列数据的平均值 来预测未来值，适用于平稳时间
序列。
指数平滑法
根据历史数据加权平均来预测未来 值，适用于具有趋势和季节性的时 间序列。
ARIMA模型
自回归移动平均模型，通过分析时 间序列数据的自相关性和偏自相关 性来建立预测模型，适用于平稳和 非平稳时间序列。
灰色关联分析
通过分析各因素之间的关联程度来建立预测模型，适用于影响因素较多、关系 复杂的情况。
神经网络模型
BP神经网络
通过反向传播算法训练神经网络来建立预测模型，适用于非 线性、复杂的数据集。
RBF神经网络
通过径向基函数神经网络来建立预测模型，适用于具有局部 特性的数据集。