物流需求预测模型课件.ppt

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1、物流需求预测模型2021/9/171主要内容回归预测模型产销平衡预测模型计算机仿真预测模型2021/9/1722.5回归预测模型回归预测法是基于预测的相关原理，客观世界中许多事物、现象、因素彼此关联而构成关系、过程、系统。惯性原理类推原理相关原理概率判断原理2021/9/173一元线性回归预测多元线性回归预测非线性回归预测应用Excel软件2021/9/1742.5.1回归分析预测步骤相关关系即相关程度线性或非线性2021/9/1752.5.2物流需求相关因素影响物流预测的客观因素主要有：2021/9/1762.5.3一元线性回归预测估计参

2、数检验评定预测效果2021/9/177一元线性回归预测模型xi，yi为自变量和因变量的观察值；b0，bi为未知参数；ui为剩余残差项。（2-13）（2-14）（2-15）2021/9/178残差平方和标准差离散系数相关系数可决系数（2-16）（2-18）（2-17）（2-19）（2-20）一般，v不超过0.1至0.15可接受2021/9/179t检验自相关检验把不包括在样本内的某期已知量与预测量进行对比（2-22）（2-21）2021/9/1710某国际集装箱码头统计了12年集装箱吞吐量与该地区工业生产总值的关系如下表所示。某码头集装箱年吞

3、吐量与工业产值的关系试预测当该地区工业生产总值达到500亿元时，该码头集装箱的年吞吐量为多少？（取显著性水平a=0.05）工业产值（亿元）99110132161193194246274281344372349年吞吐量（*104TEU)4353667084931101311701691971782021/9/1711图2.5工业产值与集装箱吞吐量的关系分析图1.作散点图，观察工业产值与吞吐量之间关系。2.确定预测模型2021/9/17123.计算参数b0，b1。由公式（2-15）得b0=-7.272，b1=0.519即回归模型为4.统计检验。

4、离散系数检验：由公式（2-16）（2-17）（2-18）得Qe=1676.38，S=12.928，v=0.1137，V介于0.1~0.15间，误差可以接受相关系数、可决系数检验：由公式（2-19）得r=0.973，r2=0.9472021/9/1713t检验：当H0为真，由公式（2-21）得t=13.424，t0.025（10）=2.228<13.424D-W检验：由公式（2-22）得D-W=2.218>25.预测计算由回归方程得即该码头集装箱的预测吞吐量为252.35*104TEU.2021/9/17142.5.4多元线性回归预测影响物流

5、需求的因素较多，抓住主要因素x1，x2，…，xm，抽取样本（yi，x1i，x2i，…，xmi）（i=1,2，…n），（m个因素，n个样本）如果散点图(y，xi)呈现线性，则可以作多元线性回归函数2021/9/1715（2-23）（2-24）（2-25）（2-26）2021/9/1716相关性检验其中置信区间估计（2-27）（2-28）（2-29）R称为xi对于y的全相关系数2021/9/1717令x=x1，x2=x2,…xm=xm两边取对数换元法2.5.5非线性回归预测2021/9/1718EXCEL在多元回归中的应用某仓库过去14个月油漆

6、的订货量y（t）与本区三家主要企业的月生产量X1,X2,X3,求它们的回归方程式。订货量与三企业产值关系表2021/9/1719回归统计MultipleR0.839388RSquare0.704572AdjustedRSquare0.483002标准误差0.971541观测值8汇总输出自由度SSMSF显著水平F回归分析39.0044363.0014793.17990.146512残差43.7755640.943891总计712.78方差分析2021/9/1720Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Uppe

7、r95%下限95.0%上限95.0%Intercept464.7979146.35893.175740.03367258.44043871.155458.44043871.1554X1-8.89983.19998-2.781210.049757-17.7844-0.01523-17.7844-0.01523X2-4.920611.770758-2.778820.049879-9.83702-0.0042-9.83702-0.0042X31.4340440.5533632.5915070.060588-0.102342.970427-0.10

8、2342.970427表2-11预测结果得回归方程：2021/9/17212.6产销平衡预测模型产销平衡是指在一定范围内，相同用途的某种物资的生产量、消费量和运输量之间的平衡。产