物资需求预测模型和应用探究

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1、物资需求预测模型和应用探究　　摘要：针对物资消耗特点，采用二次移动平均法研究物资需求预测问题，建立了预测模型，结合具体的实例研究了模型的应用，计算结果表明，预测的结果显示与实际情况相符，并且可以方便地预测物资的消耗量，利于合理控制库存量，制订订货计划，便于工程应用。Abstract：Accordingtomaterialsconsumptioncharacteristic，doublemovingaveragelawwasadoptedtostudymaterialsdemandforecastproblem.Then，forecastmodelwase

2、stablished，andthespecificexamplewasanalyzedbytheapplicationofthemodel.Thecalculateresultshowsthattheforecastresultaccordstotheactualconditionandcanforeseetheconsumptionofmaterials.Themodelisapplicableandreasonable.关键词：需求预测；移动平均法；模型Keywords：demandforecast；movingaverage；model中图分类号：

3、E237文献标识码：A文章编号：1006-4311（2013）21-0028-020引言6物资需求预测是影响航材供应和库存管理水平的重要因素[1]。为了避免盲目性，需要对航材进行科学合理的分类和估计，人们也越来越重视航材备件科学的预测与库存控制[2-5]。对于清洗剂、油漆、油料、化工用品等消耗性物资随时间、任务、单位等的不同变动较大，难以用主成分分析法进行研究。本文考虑采用二次移动平均法进行需求预测，以解决工程应用问题。1物资需求预测模型对于消耗性物资，由相关部门统计出各类物资历年发料数据，计算出年平均发料量Q。再统计出机队的总飞行小时数T。计算出每飞行

4、小时的平均需求q=Q/T。再用q乘以本年度的总飞行小时数，计算出年度总的需求量。二次移动平均法，又称二重移动平均法，是利用预测目标时间序列的一次移动平均值和二次移动平均值（即以一次移动平均值为时间序列，进行计算的二次移动平均值）的滞后偏差演变规律，从而建立起线性方程进行预测的方法，它适用于某些具有线性变动趋势的经济现象。移动平均是根据时间序列资料，逐项推移，依次计算包含一定项数的平均数，以反映时间序列变化趋势的方法。设时间序列为y1，y2，…，yt，则简单移一次动平均公式为6M■■=■，t？叟N（1）式中：Mt为t期的移动平均数，N为移动平均项数。由式（

5、1）可知M■■=■，t？叟N（2）二次移动平均为在一次移动平均的基础上再进行一次一次移动平均。M■■=■，t？叟N（3）由上式可知M■■=■，t？叟N（4）其线性方程为yt+T=at+btT（5）式中：yt+T代表第（t+T）的预测值。t代表一次和二次平均的当期，通常名之为本期。以一次移动平均值，加上一次移动平均值与二次平均值之差，作为初步基本预测值的定义，可得参数。at，bt——都是参数，at的含义为初始基本预测值，bt为滞后偏差的修正值。可知，参数at，bt的计算公式为at=2M■■-M■■（6）bt=■（M■■-M■■）（7）式中：6M■■——代表

6、t期的一次移动平均值；M■■——代表t期的二次移动平均值。N代表移动平均的期数。at，bt代入（5），可得yt+T=（2M■■-M■■）+■（M■■-M■■）（8）就可以算出t以后各期T的预测值。2实例分析2.1物资消耗数据假设某单位1995年到2011年的某物资的平均每年的消耗情况，如表1（前两列）所示。2.2模型计算计算步骤如下：①根据历年实际消耗量，以n=5年为期，计算出一次移动平均值，如表中第四栏所示。例如1999年为M■■=■=104.2（9）1999年之后的依次类推。②根据一次移动平均值，算出二次移动平均值，如表中第五栏所示。二次移动平均在一

7、定的基础上进行又一次一次移动平均。例如2003年的二次移动平均数为M■■=■=109.32（10）③计算at的值at=2M■■-M■■（11）6例如2011年at=2M■■-M■■=2×180-157.16=202.84（12）④计算bt的值bt=■（M■■-M■■）=■（180-157.16）=11.42（13）以各年的参数代入公式yt+T=at+btT（14）求出预测值，以T+1为下一期的预测值。例如2012年为yt+T=at+btT=202.84+11.42=214.26（15）　　2.3结果分析以2003年为本期，如使用一次移动平均值进行预测下一

8、年的化工品消耗为115.4，则滞后值为124-115.4=8.6约占■×100%