以灰色预测值建构模糊指数平滑模式

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1、JournaloftheChineseInstituteofIndustrialEngineers,Vol.18,No.6,pp.95-103(2001)95以灰色預測值建構模糊指數平滑模式*曹銳勤玄奘人文社會學院財務管理學系300新竹市玄奘路48號摘要由於網路時代的來臨，許多產品的生命週期相當的短，如何有效迅速的預測未來需求對於企業而言是極為重要的課題，在短期需求預測的規劃與應用上，指數平滑法一直扮演著重要的工具。然由於傳統指數平滑法在其平滑常數的設定上常使應用者感到困擾使得模式的績效無法有效的顯示出來，故本研究將針對此問題提出模糊

2、指數平滑模式，使得短期預測的應用更簡易、績效更精良，最後，將舉一實例說明之。關鍵詞：指數平滑法，灰色預測，模糊迴歸，模糊指數平滑法1.前言regressionmodel)[5,6,17-23]。不論是迴歸模式、模糊迴歸模式、時間序列模式或模糊時間序列模式的在企業的經營上，對於產品或服務未來的需求應用範圍常被侷限於其各自模式的發展。根據J.E.預測可使得企業有效的訂定方針與策略，以因應未Hanke和A.G.Reitsch[9]在其所著的商業預測來的不確定性。若以時間的長短作為預測的區分標一書中節錄InternationJournalof

3、Forecasting的一準，則預測可分為短期預測、中期預測與長期預段話中說明『根據200個案研究結果顯示，結合數測，而根據Russell和Taylor[12]的定義認為短種預測方法可使得預測結果更精確、更具一致期、中期、長期時間的區分原則應視產品在市場中性』、『藉由結合不同的預測方法可使得預測的結果銷售的變化速度以及此產品在市場中科技發展的更具精確性』、『然而，許多的經理人員卻不知如何速度。然而由於市場上產品種類眾多，基於分類上應用或連結數種不同的預測方法，以使得預測成本的簡易性，一般認為長期預測是指三年以上的預達到最低』，故建構適

4、當的混合預測模式可有效的測；中期是指一至三年的預測；短期是指一年以下提昇預測的精準性[8]。的預測。面對現今的資訊世紀，許多產品的生命週期短預測的方法可區分為兩種基本型態：定性方法且需求變化劇烈，因此短期的需求預測對企業而言(Qualitativemethods)與定量方法(Quantitative相對變得重要，而指數平滑模式(Exponentialmethods)。定性方法是以專家的意見為主，依據smoothing)為短期預測模式中常使用的方法之一過去的經驗及感覺對未來的事件做本質、特性的預[1,9,12]。然而由於預測期間短系統的

5、複雜度或結測，如德菲法(Delphimethod)利用專家的知識經構常未知而使得預測的不確定性高，平滑常數無法幾回合的評估，修正自己的假設及判斷，對未來的有效唯一的求算出來，為解決此一問題，本研究嘗趨勢進行預測。定量方法主要是將歷史資料化成趨試將灰色理論及模糊集合論的概念導入指數平滑勢圖，以判別出他們的特徵，最後再以數量的方法模式中，使得短期預測模式的理論架構更加完備。模式做量的預測。最常使用的方法包括移動平均在本研究中，第二節將簡介指數平滑模式、灰法、指數平滑法、時間序列、及迴歸模式[9]。然色理論及模糊迴歸模式。而本研究之預測模式

6、將於而，無論是定性或定量之方法，對於資料量少、不第三節中構建，第四節中則將舉一實例以驗證模式確定性高及語意變數值，分別已發展出模糊德菲法的效益，最後結論將於第五節中說明之。(FuzzyDelphimethod)[10]、模糊時間序列(Fuzzytimeseries)[13-16]及模糊迴歸模式(Fuzzy*連絡人:rctsaur@hcu.edu.tw96JournaloftheChineseInstituteofIndustrialEngineers,Vol.18,No.6(2001)2.三種預測模式之簡介法具備下列之優點：1.指數平

7、滑模式計算容易，且預測準確度高。2.1指數平滑模式2.僅需最低的資料儲存。3.藉由α值的變化，很容易求算模式的正確性。時間數列（Timeseries）以固定的時間間隔作2.2灰預測模式基礎，對於檢測之對象進行連續之觀察，並藉由以往隨著時間變化而顯現的時間序列規則，推算出未灰色理論[2,4]是由鄧聚龍教授於1979年提來的時間數列。然而觀察一個資料集的趨勢或變動出，此理論被界定為處理少數據、不確定性之問需歷經一段較常的觀測期間，對於現今變化快速的題，目前的發展方向包含灰關聯分析、灰預測、灰資訊、通訊產品市場的需求預測常會遭遇到歷史資決策

8、及灰聚類分析。在灰預測的模型中，灰色系統料不足之困境。因此，對於生命週期短的產品其未理論從序列的角度剖析微分方程的構成條件，然後來需求的推估應以短期需求的角度預測之，則未來利用微分方程的近似觀念處理序列資料而發展不確定性