时间序列模型在物流需求预测中的应用

本文通过介绍物流需求知识、预测方法及时间序列预测方法,采用随机时间序列模型进行物流需求预测。探讨时间序列模型在物流需求预测中的应用,以期为物流需求预测提供全新方法和借鉴。     

谈企业人力资源需求预测

人力资源需求预测主要是对组织未来一段时间所需要的人力资源数量和种类进行预测。人力资源需求预测是否合理科学是整个人力资源规划是否成功的关键,要求全面考虑组织内部和外部的各种因素,准确把握组织发展与人力资源需求之间的规律,本文将从预测的定性方法、定量方法和预测的步骤对人力资源需求预测进行阐述。     

需求预测模型新体系在实践中的应用

现阶段有限公司的需求预测工作虽然在开展,但总是有一些问题无法解决. 首先,预测的准确率,需求预测是根据本期市场情况,对下一期市场需求的预估.现在的需求预测在总量和价类的预测数量上与实际需求差异较大,准确率较低;其次,现阶段需求预测的方式和方法死板,缺乏与时俱进的动态性,同时定量预测的方法单一,不同特征的品牌没有专门针对的需求预测模型.     

提高卷烟需求预测准确率的方法

卷烟需求预测工作是整个烟草行业供应链上的重要环节精准的卷烟预测,有利于促进工商企业协同．提高预测人员对卷烟需求的把握能力,准确把握需求变化的趋势同时需求预测应以科学发展观为指导,积极贯彻“以‘四个一流’为目标,全面提升现代卷烟流通水平”的网建要求,有效满足区局（公司）的卷烟需求预测工作,通过建立一套科学完善的预测体系,探索烟草行业卷烟需求预测的新亮点、新模式,不断提高区县（公司）卷烟需求预测的科学管理水平。     

基于移动平均法的汽车4S店新车销售需求预测分析

需求预测是4S库存管理重要组成部分,建立科学库存既能满足消费者需求,又能节约商家资本,因此选择合理的预测方法,准确预测需求十分重要。本文采用三种方法即简单移动平均法、加权移动平均法、一次指数平滑法对4S店汽车销量进行需求预测,用均方差值进行精度比较,采用均方差最小的为需求预测值以保证精度,从而使预测值更为准确,为4S店合理库存提供参考。     

基于Braincell的广西旅游物流需求预测研究

旅游物流的需求预测对旅游产业的发展影响很大,而旅游物流本身的独特性和复杂性使一般方法在进行旅游物流需求预测时具有很大的难度,且预测的精度差。为了克服一般方法需求预测的局限性及旅游物流数据的不完整性,文章建立了基于神经网络的旅游物流预测模型,利用神经网络理论和Braincell软件对广西旅游物流需求进行预测,极大程度的提高了旅游物流预测的准确性。     

物流企业需求预测

需求预测是为企业给出了其产品在未来一段时间里的需求期望水平,并为企业的计划和控制决策提供了依据。本文首先分析需求预测的意义,随后介绍了需求预测的定性和定量方法,最后结合物流企业实际进行实证分析,运用简单移动平均法、加权移动平均法、线性回归分析法进行预测,并对预测效果进行评估。     

基于CPFR的协同预测模型研究

针对CPFR中的需求预测问题,运用灰预测及时间序列方法分别对销售商及供应商进行需求预测,将单一方法预测结果通过诱导有序加权平均(IOWA)算子,对各个时点预测精度按高低排序后赋权,建立协同预测模型并得出协同预测值。通过实际数据显示,协同预测能提高需求的预测精度,并促使供应商与销售商之间进行紧密合作与及时信息共享,从而减少供应链的库存,提高效率。     

上海市公交行业人力资源需求预测探讨

一、上海公交行业人力资源需求预测(一)预测的方法和依据1.定性预测与定量预测相结合本文研究在定量预测中主要采用了定性预测和定量预测可以相互补充和相互印证。具体方法是时间序列预测法,在预测人力资源需求总量时,采用了多种预测方案,这些方案选择的变量不同,最后通过组合预测的方法,     

信息化条件下运输装备零部件需求预测研究

对运输装备零部件需求预测的方法进行了对比分析,选取了多元线性回归预测法在零部件需求预测中应用,建立了多元线性回归需求预测模型,并用实例进行了验证和分析。     

对电力规划的问题探讨

电力与经济发展、人民生活联系紧密。我国经济体制由计划经济走向市场经济，电力工业的市场化改革也成大势所趋。电力需要有规划作指导。本文着重介绍了电力规划中的需求预测方法，加强需求预测工作，建立需求预测综合模型，提高预测精度。     

北京市道路客运(公共电汽车运输)需求预测研究

本文运用研究中长期发展战略的一种先进的预测方法,即情景分析方法,将该方法具体应用于北京市道路客运需求预测研究.通过情景分析方法预测,可得出不同层面的政策措施,从而为有关部门提供决策依据.在各种情景预测中本文又采取灰色预测方法和二次移动平均法来预测下一年的客运需求.     

基于投入产出理论的区域货运需求分析

需求预测是各类物流、交通规划的重要基础工作,其成果直接影响着鳊制规划的准确性,可行性.区域层面的货运需求,从其需求机理出发,通过生产部门间的投入产出分析,考虑实际调查工作的可操作性,运用投入产出理论,提出了基于产业结构的区域货运需求分析新方法.     

基于DAPSO-UGM(1,1)模型的物流需求预测

物流需求预测的准确性对我国的经济发展具有重要作用。为提高物流需求的预测精度,文章利用动态自适应粒子群优化算法(DAPSO)优化无偏灰色预测模型[UGM(1,1)]参数,构建DAPSO-UGM(1,1)模型预测物流需求。以我国物流需求为例,证明了DAPSO-UGM(1,1)模型的有效性,并预测了未来我国的物流需求,为物流需求预测提供了新的方法。     

湖南货运需求量走势预测研究

制定货运行业发展规划,遇到的首要问题就是对区域货运发展规模的分析和预测。本文基于湖南货运行业连续22年的统计数据,构建了货运行业需求总量预测模型,研究预测了湖南省今后数年货运需求量。     

连锁零售企业供应链管理中的需求预测

预测是需求管理的重要内容以及供应链运作的源头与基础,也是连锁零售企业优化供应链需求管理的起点.我国连锁零售企业要想在激烈的竞争中快速反映市场需求、降低供应链库存、提高服务水平,进而提高企业的竞争力,必须不断提高需求预测的准确性.本文分析了我国连锁零售企业供应链需求预测现状和存在的问题,阐述了需求预测偏差给连锁零售企业乃至整个供应链带来的严重后果,并有针对性地提出了提高需求预测准确性的方法和步骤.     

供应链协同预测模型及实证研究

在零售行业中,预测与补给对缩减供应链运作成本、提高客户满意度起到非常重要的作用。协同需求预测是供应链整体优势提高的核心。本文针对BP神经网络在预测中的不足,用遗传算法优化模型,然后应用到供应链上企业间的需求预测。最后通过实例分析,优化模型提高了预测的精度,该模型是有效的。     

基于现金流量平衡的创业企业融资需求预测

本文根据创业企业融资特点,在盈亏平衡分析原理的基础上,探讨了一种符合创业企业实际情况的融资需求预测方法和现金流量平衡分析法;同时运用这种方法对一个具体的创业企业融资预测的案例进行分析。     

基于LS-SVM的产品需求预测

提高解耦点处的产品需求预测精度与可靠性,能够有效降低市场需求的不确定性对整个供应链绩效的负面影响。本文从影响产品需求的主要因素出发,利用最小二乘支持向量机(LeastSquareSupportVectorMachine,LS-SVM)对某制造企业的一产品族进行需求预测分析。结果表明,LS-SVM的学习速度、非线性预测及泛化能力均要优于传统神经网络算法,该法在需求预测领域中具有广泛的应用前景。     

灰色预测模型的研究及其应用——基于上海市货运总量的分析

本文主要对灰色理论以及灰色预测方法和具体建立模型进行具体描述。实证分析选取1996～2011年上海市货运总量的统计数据,运用灰色预测方法中的GM（1,1）模型,建立上海市货运总量发展趋势的预测模型,以相对误差为评判标准,对灰色预测模型的有效性进行讨论。