《物流系统工程》课程教学资源（授课教案）第5章 物流系统预测

第五章物流系统预测（3学时）5.1系统预测概述5.2预测方法分类5.3预测的程序5.4预测中的专家评估法5.5物流系统预测分析5.6案例分析：采购预测到采购计划教学目标掌握物流系统预测的方法。教学重点和难点物流系统预测方法。深化和拓宽将六个学生分为一组，针对于物流系统预测方法这个重点布置学生在课后进行讨论并制作ppt，然后在课上任意或指定小组成员做演讲。教学手段以PowerPoint电子教案为主，结合板书，注意学生自学能力。第一节系统预测概述重点：系统预测的基本原理和物流系统预测的作用

第五章 物流系统预测（3 学时） 5.1 系统预测概述 5.2 预测方法分类 5.3 预测的程序 5.4 预测中的专家评估法 5.5 物流系统预测分析 5.6 案例分析：采购预测到采购计划 教学目标 掌握物流系统预测的方法。 教学重点和难点 物流系统预测方法。 深化和拓宽 将六个学生分为一组，针对于物流系统预测方法这个重点布置学生在课后进 行讨论并制作 ppt，然后在课上任意或指定小组成员做演讲。 教学手段 以 PowerPoint 电子教案为主，结合板书，注意学生自学能力。 第一节 系统预测概述 重点：系统预测的基本原理和物流系统预测的作用

5.1.1系统预测的概念及其实质概念：根据客观事物的过去和现在的发展规律，借助科学的手段和方法，对其未来的发展趋势和状况进行描述和分析，形成科学的假设和判断。实质：充分分析使系统发生变化的原因，探究系统发展变化的规律，根据系统的过去和现在估计未来，根据已知预测未知，从而减少对未来事物认识的不确定性，减少决策的盲目性。5.1.2系统预测的基本原理（1）可知性原理：人类不但可以认识预测对象的过去和现在，而且可以通过它的过去和现在推知它的未来，这里的关键是要掌据事物发展的客观规律，注重事物发展的全过程的统一。（2）可能性原理：预测对象的发展有各种各样的可能，而不是只存在单一的可能性。因此对预测对象所作的预测，是对它的发展的各种可能性作出推断。（3）相似性原理：把预测对象与类似的已知事物的发展状况相类比，来推知预测对象的未来。其中包括：①依据历史上曾经发生过的事物类推当前或未来；②依据其他地区（或其他国家）曾经发生过的事件进行类推；③依据局部类推总部。（4）连贯性原理：事物发展趋势的特征在一段时间里呈现延续性。一定时期内，预测目标和某些环境的结构和相互关系会按照一定的格局延续下去。（5）反馈性原理：预测某事物的未来，是为了现在能作出正确的决策，也就是说，预测未来的目的在于指导当前的工作，以便预先创造条件，为未来的工作打下良好的基础。可能需要根据预测的结论对目前的行动方案作出调整。（6）系统性原理：要注重预测对象内在因素与外部因素的联系以及外部因素对事物发展的影响，把它们作为一个系统整体加以考虑，这样才能得到较可靠的预测结果。除了上述几个基本的原理之外，可控性原理、相关性原理和经济性原理等也是在预测中常用的原理

5.1.1 系统预测的概念及其实质 概念：根据客观事物的过去和现在的发展规律，借助科学的手段和方法，对 其未来的发展趋势和状况进行描述和分析，形成科学的假设和判断。 实质：充分分析使系统发生变化的原因，探究系统发展变化的规律，根据系 统的过去和现在估计未来，根据已知预测未知，从而减少对未来事物认识的不确 定性，减少决策的盲目性。 5.1.2 系统预测的基本原理 （1）可知性原理：人类不但可以认识预测对象的过去和现在，而且可以通 过它的过去和现在推知它的未来，这里的关键是要掌据事物发展的客观规律，注 重事物发展的全过程的统一。 （2）可能性原理：预测对象的发展有各种各样的可能，而不是只存在单一 的可能性。因此对预测对象所作的预测，是对它的发展的各种可能性作出推断。 （3）相似性原理：把预测对象与类似的已知事物的发展状况相类比，来推 知预测对象的未来。其中包括：① 依据历史上曾经发生过的事物类推当前或未 来；② 依据其他地区（或其他国家）曾经发生过的事件进行类推；③ 依据局部 类推总部。 （4）连贯性原理：事物发展趋势的特征在一段时间里呈现延续性。一定时 期内，预测目标和某些环境的结构和相互关系会按照一定的格局延续下去。 （5）反馈性原理：预测某事物的未来，是为了现在能作出正确的决策，也 就是说，预测未来的目的在于指导当前的工作，以便预先创造条件，为未来的工 作打下良好的基础。可能需要根据预测的结论对目前的行动方案作出调整。 （6） 系统性原理：要注重预测对象内在因素与外部因素的联系以及外部因 素对事物发展的影响，把它们作为一个系统整体加以考虑，这样才能得到较可靠 的预测结果。 除了上述几个基本的原理之外，可控性原理、相关性原理和经济性原理等也 是在预测中常用的原理

5.1.3物流系统预测的影响因素影响物流预测的客观因素主要有以下4点（1）国民经济的发展速度：正确判断各个时期国家和地区的发展规模和速度，是预测物流需求的重要依据。（2）经济结构的变动：经济结构中第一、第二、第三产业比重的变化，工农业比重、轻重工业比重、高新技术产业比重的变化，都会对物流产生重要影响。（3）基本建设的规模：与经济发展速度关系密切，对运输量影响也很大，特别是在经济增长的高峰期和低谷期十分明显。（4）运输结构的变化：运输业内部铁路、公路、水运、管道、航空所占运输量的比重，也会随运输系统本身的结构变化而改变。5.1.4预测的发展（1）方法的多元化：由于预测对象的庞杂和预测用途的广泛，预测的方法也五花八门，需要灵活地选择预测。（2）手段的技术化：计算机可以迅速处理和分析大量的数据和资料，使人类的定量预测和具有一定智能的预测分析成为可能，（3）内容的广泛化：未来的预测研究将在时间和空间上更加拓宽。5.1.5物流系统预测的作用预测的作用：（1）预测为制订一个切实可行的计划提供科学依据事实；（2）预测是避免决策片面性和决策失误的重要手段：（3）预测既是计划的前提条件，又是计划工作的重要组成部分；（4）预测是提高管理预见性的一种手段；（5）预测可以面向未来，提前做好准备，一旦发现问题便可集中力量解决一定程度上决定了组织的成败。物流系统预测的作用可进一步概括为两方面：（1）预测是编制计划的基础；

5.1.3 物流系统预测的影响因素 影响物流预测的客观因素主要有以下 4 点。 （1）国民经济的发展速度：正确判断各个时期国家和地区的发展规模和速 度，是预测物流需求的重要依据。 （2）经济结构的变动：经济结构中第一、第二、第三产业比重的变化，工 农业比重、轻重工业比重、高新技术产业比重的变化，都会对物流产生重要影响。 （3）基本建设的规模：与经济发展速度关系密切，对运输量影响也很大， 特别是在经济增长的高峰期和低谷期十分明显。 （4）运输结构的变化：运输业内部铁路、公路、水运、管道、航空所占运 输量的比重，也会随运输系统本身的结构变化而改变。 5.1.4 预测的发展 （1）方法的多元化：由于预测对象的庞杂和预测用途的广泛，预测的方法 也五花八门，需要灵活地选择预测。 （2）手段的技术化：计算机可以迅速处理和分析大量的数据和资料，使人 类的定量预测和具有一定智能的预测分析成为可能。 （3）内容的广泛化：未来的预测研究将在时间和空间上更加拓宽。 5.1.5 物流系统预测的作用 预测的作用： （1）预测为制订一个切实可行的计划提供科学依据事实； （2）预测是避免决策片面性和决策失误的重要手段； （3）预测既是计划的前提条件，又是计划工作的重要组成部分； （4）预测是提高管理预见性的一种手段； （5）预测可以面向未来，提前做好准备，一旦发现问题便可集中力量解决， 一定程度上决定了组织的成败。 物流系统预测的作用可进一步概括为两方面： （1）预测是编制计划的基础；

（2）预测是决策的依据第二节预测方法分类重点：预测方法分类。5.2.1按时间长短分类（1）短期预测：企业以周、旬、月度为预测的时间单位，根据企业内部供应链在观察期内物资流动的变化情况和资料，对未来一个季度或一年内的发展变化作出预测，预测结果可用以编制月度、季度及年度生产或供应计划。要求：及时、准确，对预测目标的各种变化要有敏感的反应，使决策者能及时了解企业生产及市场需求发展变化，作出正确的决策。（2）中期预测：一般指5年内的预测，预测结果为企业制定3-5年内的发展规划提供依据。同时，中期预测还常用于影响市场的社会、政治、经济、技术等重要因素的预测，用于研究市场发展变化的规律。（3）长期预测：一般指5年以上的预测，可为制定国民经济、各行业以及企业的发展规划提供依据。必需通过预测把握主动，制定出阶段性的发展规划，以指导企业长期的发展。5.2.2按方法分类（1）定性预测：确定预测目标未来发展的性质，这种预测主要利用判断、直觉、调查或比较分析，对未来作出定性的估计。适用情况：当历史数据缺乏或历史数据与当前的预测相关度很低时，可选用定性预测法。缺点：准确性不高。方法：专家调查法、市场调查法、主观概率法、交叉概率法、领先指标法、类推法等。（2）因果关系预测法基本思想：事件中各因素往往存在某种因果关系，找出影响某种结果的一个

（2）预测是决策的依据 第二节 预测方法分类 重点：预测方法分类。 5.2.1 按时间长短分类 （1）短期预测：企业以周、旬、月度为预测的时间单位，根据企业内部供 应链在观察期内物资流动的变化情况和资料，对未来一个季度或一年内的发展变 化作出预测，预测结果可用以编制月度、季度及年度生产或供应计划。 要求：及时、准确，对预测目标的各种变化要有敏感的反应，使决策者能及 时了解企业生产及市场需求发展变化，作出正确的决策。 （2）中期预测：一般指 5 年内的预测，预测结果为企业制定 3-5 年内的发 展规划提供依据。同时，中期预测还常用于影响市场的社会、政治、经济、技术 等重要因素的预测，用于研究市场发展变化的规律。 （3）长期预测：一般指 5 年以上的预测，可为制定国民经济、各行业以及 企业的发展规划提供依据。必需通过预测把握主动，制定出阶段性的发展规划， 以指导企业长期的发展。 5.2.2 按方法分类 （1）定性预测：确定预测目标未来发展的性质，这种预测主要利用判断、 直觉、调查或比较分析，对未来作出定性的估计。 适用情况：当历史数据缺乏或历史数据与当前的预测相关度很低时，可选用 定性预测法。 缺点：准确性不高。 方法：专家调查法、市场调查法、主观概率法、交叉概率法、领先指标法、 类推法等。 （2）因果关系预测法 基本思想：事件中各因素往往存在某种因果关系，找出影响某种结果的一个

或几个因素，建立数学模型，找出预测结果随着影响因素的变化而改变的规律。优点：预测精度比较高。缺点：预测误差可能较大。基本前提：预测变量的水平值取决于其他相关变量的水平值。模型形式：线性回归分析、计量经济模型、投入产出分析、马尔可夫模型、生命周期模型、状态空间模型、灰色系统模型，以及系统动力学仿真等。（3）时间序列分析预测法：根据系统对象随时间变化的历史资料，只考虑系统变量随时间的发展变化规律，对其未来作出预测。基本前提：假设未来的时间模式将会重复过去的模式。预测工具：数学和统计模型。方法：移动平均法、指数平滑法、趋势外推以及博克斯-詹金斯方法等。适用情况：当难以分析影响事件的主要因素时，常采用这种方法。（4）人工神经网络法：受生物神经功能的启发而形成的数学预测模型，其特点是模型可以对新的数据进行学习；对不连续的时间序列数据，该方法的预测精度较其他时间序列预测模型更高；另外，神经网络法特别适合于非线性预测。第三节预测的程序重点：预测的一般程序和相关问题。5.3.1预测的一般程序（1）确定预测目的：首先需要根据决策的任务要求确定预测目的，包括预测指标、预测对象和预测期限；（2）资料收集和数据分析：根据选定的预测方法和预测指标，通过直接或间接的方法，尽可能多地收集有关影响预测对象的各种资料和统计数据，并对数据进行分析、整理，去伪存真，填平补齐，形成合格的数据样本；资料：包括预测对象本身发展的历史资料，对其发展变化起影响作用的各种资料，以及各种影响因素在预测期内可能的变化状况资料。要求：注意资料的可靠性。来源：国家和部门的统计资料、国内外各种技术及经济刊物、预测对象系统

或几个因素，建立数学模型，找出预测结果随着影响因素的变化而改变的规律。 优点：预测精度比较高。 缺点：预测误差可能较大。 基本前提：预测变量的水平值取决于其他相关变量的水平值。 模型形式：线性回归分析、计量经济模型、投入产出分析、马尔可夫模型、 生命周期模型、状态空间模型、灰色系统模型，以及系统动力学仿真等。 （3）时间序列分析预测法：根据系统对象随时间变化的历史资料，只考虑 系统变量随时间的发展变化规律，对其未来作出预测。 基本前提：假设未来的时间模式将会重复过去的模式。 预测工具：数学和统计模型。 方法：移动平均法、指数平滑法、趋势外推以及博克斯-詹金斯方法等。 适用情况：当难以分析影响事件的主要因素时，常采用这种方法。 （4）人工神经网络法：受生物神经功能的启发而形成的数学预测模型，其 特点是模型可以对新的数据进行学习；对不连续的时间序列数据，该方法的预测 精度较其他时间序列预测模型更高；另外，神经网络法特别适合于非线性预测。 第三节 预测的程序 重点：预测的一般程序和相关问题。 5.3.1 预测的一般程序 （1）确定预测目的：首先需要根据决策的任务要求确定预测目的，包括预 测指标、预测对象和预测期限； （2）资料收集和数据分析：根据选定的预测方法和预测指标，通过直接或 间接的方法，尽可能多地收集有关影响预测对象的各种资料和统计数据，并对数 据进行分析、整理，去伪存真，填平补齐，形成合格的数据样本； 资料：包括预测对象本身发展的历史资料，对其发展变化起影响作用的各种 资料，以及各种影响因素在预测期内可能的变化状况资料。 要求：注意资料的可靠性。 来源：国家和部门的统计资料、国内外各种技术及经济刊物、预测对象系统

的统计资料、各研究机构的研究成果资料、相关企事业单位的资料、互联网上收集的资料。（3）选择预测方法：根据资料分析的情况，确定系统的逻辑关系，根据决策对预测结果的要求、预测工作所具备的经济条件、期限内的软硬件环境及预测方法的适用范围，合理地选择一种或几种预测方法：要求：尽可能达到费用低、简便、效果好的目的。（4）建立预测模型：据选定的预测方法，用有关变量来真实表达预测对象的特征，建立起能反映研究对象变化规律的模型；（5）模型检验与修正：一方面要对有关假设进行检验；另一方面要对模型精度（即预测误差）进行检验，如果预测结果与实际值之间有显著的误差，则说明预测模型不合理，这时就必须对原有的预测模型进行修正或重新设计，若实际情况发生较大变化，则原有的预测方法也必须重新选择；（6）预测结果分析与评价：运用通过检验的预测模型，使用有关数据预测结果，并应用有关理论和经验对结果进行分析，必要时还可运用不同的模型同时进行预测并对结果加以分析对比；（7）将预测结果付诸实施：在完成了对预测对象的预测之后，就需要将得到的预测结果应用到实际中去，以达到预期的目标。5.3.2预测的相关问题（1）预测的准确度影响因素：预测环境的多变性、预测者的滞后性、预测资料的准确性、预测方法的适宜性。措施：①全方位、多角度地审视预测对象及其相关的问题；②提高数据资料的准确性；③选择合适的预测方法；④切实提高预测人员的水平。还可将多种方法结合起来，综合运用，从中找出相对可靠的预测结论。（2）预测的精度与成本注意：第一，不存在百分之百准确的预测方法，因而不要盲目追求预测的绝对准确；第二，就任何一个预测问题而言，一定存在一个精度比较合理的最低费用区间

的统计资料、各研究机构的研究成果资料、相关企事业单位的资料、互联网上收 集的资料。 （3）选择预测方法：根据资料分析的情况，确定系统的逻辑关系，根据决 策对预测结果的要求、预测工作所具备的经济条件、期限内的软硬件环境及预测 方法的适用范围，合理地选择一种或几种预测方法； 要求：尽可能达到费用低、简便、效果好的目的。 （4）建立预测模型：据选定的预测方法，用有关变量来真实表达预测对象 的特征，建立起能反映研究对象变化规律的模型； （5）模型检验与修正：一方面要对有关假设进行检验；另一方面要对模型 精度（即预测误差）进行检验，如果预测结果与实际值之间有显著的误差，则说 明预测模型不合理，这时就必须对原有的预测模型进行修正或重新设计，若实际 情况发生较大变化，则原有的预测方法也必须重新选择； （6）预测结果分析与评价：运用通过检验的预测模型，使用有关数据预测 结果，并应用有关理论和经验对结果进行分析，必要时还可运用不同的模型同时 进行预测并对结果加以分析对比； （7）将预测结果付诸实施：在完成了对预测对象的预测之后，就需要将得 到的预测结果应用到实际中去，以达到预期的目标。 5.3.2 预测的相关问题 （1）预测的准确度 影响因素：预测环境的多变性、预测者的滞后性、预测资料的准确性、预测 方法的适宜性。 措施：① 全方位、多角度地审视预测对象及其相关的问题；② 提高数据资 料的准确性；③ 选择合适的预测方法；④ 切实提高预测人员的水平。 还可将多种方法结合起来，综合运用，从中找出相对可靠的预测结论。 （2）预测的精度与成本 注意：第一，不存在百分之百准确的预测方法，因而不要盲目追求预测的绝 对准确；第二，就任何一个预测问题而言，一定存在一个精度比较合理的最低费 用区间

（3）预测的时间范围和更新频率预测的时间范围：从现在到未来之间的时间，不同的预测方法有不同的时间范围。更新频率：任何一种预测方法都不可能完全适用于某一预测问题，应根据实际需求不断检验预测方法。若预测值与实际值偏离过大，则应更新预测方法，（4）预测的稳定性与响应性稳定性：抗随机干扰、反应稳定需求的能力，稳定性好的预测方法有利于消除或减少随机因素的影响，适用于受随机因素较大的预测问题。响应性：迅速反应需求变化的能力，响应性好的预测方法能及时跟上实际需求的变化，适用于受随机因素影响小的问题良好的稳定性和响应性都是预测追求的目标。第四节预测中的专家评估法重点：专家评估法。5.4.1专家会议法概念：请熟悉预测对象系统的相关专家，参加专题讨论会，对要预测的问题展开讨论，得出相对一致的预测意见。专家：相关领域的工程技术人员、研究人员、教师、管理干部等，因不同的对象系统及预测目标而异。优点：充分利用专家个人丰富的知识和经验，占有的信息量大，考虑因素比较全面，这种方法简单易行，节省时间。缺点：参加会议的人数有限，不能广泛收集各方面的意见，且由于是面对面的讨论，容易受心理因素的影响，不能畅所欲言等。5.4.2德尔菲法概念：以匿名的方式，通过几轮函询征求专家们的意见，并将每一轮意见都进行汇总整理，将相对集中的意见和结论记录下来，而有争议和分歧的问题再次

（3）预测的时间范围和更新频率 预测的时间范围：从现在到未来之间的时间，不同的预测方法有不同的时间 范围。 更新频率：任何一种预测方法都不可能完全适用于某一预测问题，应根据实 际需求不断检验预测方法。若预测值与实际值偏离过大，则应更新预测方法。 （4）预测的稳定性与响应性 稳定性：抗随机干扰、反应稳定需求的能力，稳定性好的预测方法有利于消 除或减少随机因素的影响，适用于受随机因素较大的预测问题。 响应性：迅速反应需求变化的能力，响应性好的预测方法能及时跟上实际需 求的变化，适用于受随机因素影响小的问题。 良好的稳定性和响应性都是预测追求的目标。 第四节 预测中的专家评估法 重点：专家评估法。 5.4.1 专家会议法 概念：请熟悉预测对象系统的相关专家，参加专题讨论会，对要预测的问题 展开讨论，得出相对一致的预测意见。 专家：相关领域的工程技术人员、研究人员、教师、管理干部等，因不同的 对象系统及预测目标而异。 优点：充分利用专家个人丰富的知识和经验，占有的信息量大，考虑因素比 较全面，这种方法简单易行，节省时间。 缺点：参加会议的人数有限，不能广泛收集各方面的意见，且由于是面对面 的讨论，容易受心理因素的影响，不能畅所欲言等。 5.4.2 德尔菲法 概念：以匿名的方式，通过几轮函询征求专家们的意见，并将每一轮意见都 进行汇总整理，将相对集中的意见和结论记录下来，而有争议和分歧的问题再次

反馈给各专家进一步探讨，如此反复若干次，直到取得相对可靠、相对一致的意见，对未来作出预测。特点：避免预测偏差；具有匿名性；具有反馈性；具有统计性。因此，德尔菲法预测可信度较高，是长远规划中的一种重要预测方法。主要步骤：（1）首先明确预测课题及其范围，拟出预测提纲，提出要求，明确预测目标；（2）确定调查专家，要求专家总体的权威性较好，代表面较广，人数一般十几人至几十人，专家之间互不交流：（3）设计调查意见征询表：表格简明要，填写方式简单，每一项目都紧扣预测目标：（4）征询预测意见：向专家发征询表并将有关资料交给专家，要求专家根据征询表中的各项内容进行预测，也可提出增加或删减某些预测项目的内容，提出改进预测的意见；（5）分析调查结果：将反馈的征询表的结果进行整理分类，列出专家意见的具体内容及依据，将分歧较大的问题重新列表发给专家，进行第二轮征询。这项工作一般要反复多次，直到结果收敛为止；（6）将最后收敛的专家意见进行综合和归纳，提出预测结论，写出预测报告。第五节物流系统的预测分析重点：指数平滑、回归分析和灰色系统预测。5.5.1物流系统的需求特征分析作用：有助于提高物流系统预测的准确性。物流需求的特征表现为以下三个方面：（1）需求的时间特性和空间特性时间特性：需求是随时间而变化的。空间特性：物流管理者必须知道需求量在何处发生

反馈给各专家进一步探讨，如此反复若干次，直到取得相对可靠、相对一致的意 见，对未来作出预测。 特点：避免预测偏差；具有匿名性；具有反馈性；具有统计性。因此，德尔 菲法预测可信度较高，是长远规划中的一种重要预测方法。 主要步骤： （1）首先明确预测课题及其范围，拟出预测提纲，提出要求，明确预测目 标； （2）确定调查专家，要求专家总体的权威性较好，代表面较广，人数一般 十几人至几十人，专家之间互不交流； （3）设计调查意见征询表：表格简明扼要，填写方式简单，每一项目都紧扣 预测目标； （4）征询预测意见：向专家发征询表并将有关资料交给专家，要求专家根 据征询表中的各项内容进行预测，也可提出增加或删减某些预测项目的内容，提 出改进预测的意见； （5）分析调查结果：将反馈的征询表的结果进行整理分类，列出专家意见 的具体内容及依据，将分歧较大的问题重新列表发给专家，进行第二轮征询。这 项工作一般要反复多次，直到结果收敛为止； （6）将最后收敛的专家意见进行综合和归纳，提出预测结论，写出预测报 告。 第五节 物流系统的预测分析 重点：指数平滑、回归分析和灰色系统预测。 5.5.1 物流系统的需求特征分析 作用：有助于提高物流系统预测的准确性。 物流需求的特征表现为以下三个方面： （1）需求的时间特性和空间特性 时间特性：需求是随时间而变化的。 空间特性：物流管理者必须知道需求量在何处发生

（2）需求的不规则性与规则性规则性需求变动：导致需求模式规则性变动的因素有长期趋势、季节性因素、随机性因素；如果随机波动占时间序列中变化部分的比例很小，利用常规预测方法就可以得到较好的预测结果。（a）随机性或水平性发展的需求，无趋势或季节性因素（b）随机性需求，呈上升趋势，无季节性因素（c）随机性需求，有趋势和季节性因素不规则性需求变动：如果某种产品的需求由于总体需求量偏低，需求时间和需求水平非常不确定，那么需求就是间歇式的，这样的时间序列就是“不规则的”。（3）需求的派生性与独立性独立性：许多物流需求是来自一个独立的客户，这些客户多数是独立采购其采购量只占企业分拨总量的很少一部分。独立的需求预测，统计预测方法的效果就很好，多数短期预测模型的基本条件都是需求独立且随机。派生性：物流需求是随着另一种需求而产生或派生出来的，是一种从属性的需求，即需求的派生性。派生的需求模式有很强的倾向性，且不是随机的，通过判断系统随时间发展而呈现出的倾向性和规律性，就能较好地改进预测结果。举例分析：某大型制造企业的电力设备部门。5.5.2指数平滑与回归分析1）指数平滑法：一种非常有效的短期预测法。该方法简单、易用，只需很小的数据量就可以连续使用。指数平滑法在同类预测法中被认为是最精确的，还可以进行自我调整。指数平滑预测法是在移动平均法的基础上发展起来的一种预测方法，包括1）一次指数平滑预测法：当时间序列观祭值的发展趋势单纯围绕某一水平作随机跳动时采用此方法。2）二次指数平滑预测法：当时间序列观测值的发展趋势包含某种线性持续增长或下降趋势时采用此方法

（2）需求的不规则性与规则性 规则性需求变动：导致需求模式规则性变动的因素有长期趋势、季节性因素、 随机性因素；如果随机波动占时间序列中变化部分的比例很小，利用常规预测方 法就可以得到较好的预测结果。 （a）随机性或水平性发展的需求，无趋势或季节性因素 （b）随机性需求，呈上升趋势，无季节性因素 （c）随机性需求，有趋势和季节性因素 不规则性需求变动：如果某种产品的需求由于总体需求量偏低，需求时间和 需求水平非常不确定，那么需求就是间歇式的，这样的时间序列就是“不规则的”。 （3）需求的派生性与独立性 独立性：许多物流需求是来自一个独立的客户，这些客户多数是独立采购， 其采购量只占企业分拨总量的很少一部分。 独立的需求预测，统计预测方法的效果就很好，多数短期预测模型的基本条 件都是需求独立且随机。 派生性：物流需求是随着另一种需求而产生或派生出来的，是一种从属性的 需求，即需求的派生性。 派生的需求模式有很强的倾向性，且不是随机的，通过判断系统随时间发展 而呈现出的倾向性和规律性，就能较好地改进预测结果。 举例分析：某大型制造企业的电力设备部门。 5.5.2 指数平滑与回归分析 （1）指数平滑法：一种非常有效的短期预测法。该方法简单、易用，只需 很小的数据量就可以连续使用。指数平滑法在同类预测法中被认为是最精确的， 还可以进行自我调整。 指数平滑预测法是在移动平均法的基础上发展起来的一种预测方法，包括 1）一次指数平滑预测法：当时间序列观察值的发展趋势单纯围绕某一水平 作随机跳动时采用此方法。 2）二次指数平滑预测法：当时间序列观测值的发展趋势包含某种线性持续 增长或下降趋势时采用此方法

3）三次指数平滑法：当时间序列观察值的发展趋势出现较大曲率时采用此方法。它是在二次指数平滑法的基础上进行的。举例分析：用指数平滑法预测2012年某厂某产品的销售量。（2）回归分析预测：从变量之间的因果关系出发，通过大量的数据统计分析，找出各相关变量间的内在规律，从而近似确定出变量间的函数关系，帮助人们从变量过去和现在的取值去推断和预测未来可能的取值范围。一元回归分析：两个变量。多元回归分析：变量数多于两个时。在进行回归分析时，首先要建立回归方程式，回归方程可分为线性和非线性两种型式。如果被预测变量和其解释变量之间为一次幂关系，称为线性回归，其它则称为非线性回归。1）一元线性回归预测法步骤：①建立回归方程：②线性相关分析：③回归分析预测置信限。举例分析：用回归分析法预测2015年某市公路运输货物运入量。2）多元线性回归模型多元回归分析：是一元线性回归理论与技术在多变量线性关系系统中的延伸，也是预测中经常使用的方法。关键：找到合适的回归方程，类似一元线性回归分析。5.5.3灰色系统预测（1）灰色系统的概念黑色系统：一个内部信息完全未知的系统。白色系统：一个内部特性已知的系统。灰色系统：有些系统是介于黑和白之间，即部分信息已知、部分信息未知。（2）灰色系统预测及应用灰色系统理论研究内容：系统状态、结构、边界等关系不明确、行为信息不完全、运行机制不十分清楚的一类系统的建模、预测、决策和控制等问题。灰色系统预测：根据灰色系统过去及现在已知的、或非确知的信息，建立一个从过去引伸到将来的灰色模型GM（GreyModel），在建模中最具有特色的是针

3）三次指数平滑法：当时间序列观察值的发展趋势出现较大曲率时采用此 方法。它是在二次指数平滑法的基础上进行的。 举例分析：用指数平滑法预测 2012 年某厂某产品的销售量。 （2）回归分析预测：从变量之间的因果关系出发，通过大量的数据统计分 析，找出各相关变量间的内在规律，从而近似确定出变量间的函数关系，帮助人 们从变量过去和现在的取值去推断和预测未来可能的取值范围。 一元回归分析：两个变量。 多元回归分析：变量数多于两个时。 在进行回归分析时，首先要建立回归方程式，回归方程可分为线性和非线性 两种型式。如果被预测变量和其解释变量之间为一次幂关系，称为线性回归，其 它则称为非线性回归。 1）一元线性回归预测法 步骤：① 建立回归方程；② 线性相关分析；③ 回归分析预测置信限。 举例分析：用回归分析法预测 2015 年某市公路运输货物运入量。 2）多元线性回归模型 多元回归分析：是一元线性回归理论与技术在多变量线性关系系统中的延 伸，也是预测中经常使用的方法。 关键：找到合适的回归方程，类似一元线性回归分析。 5.5.3 灰色系统预测 （1）灰色系统的概念 黑色系统：一个内部信息完全未知的系统。 白色系统：一个内部特性已知的系统。 灰色系统：有些系统是介于黑和白之间，即部分信息已知、部分信息未知。 （2）灰色系统预测及应用 灰色系统理论研究内容：系统状态、结构、边界等关系不明确、行为信息不 完全、运行机制不十分清楚的一类系统的建模、预测、决策和控制等问题。 灰色系统预测：根据灰色系统过去及现在已知的、或非确知的信息，建立一 个从过去引伸到将来的灰色模型 GM（Grey Model），在建模中最具有特色的是针