物流數(shù)字化應(yīng)用課件：物流定量預(yù)測(cè)方法

物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-1數(shù)字化物流用算術(shù)平均數(shù)預(yù)測(cè)法估計(jì)某商場(chǎng)

9月份電視的銷售量用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-1任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容

某公司在某城市最近8個(gè)月的電視銷售量如表1-2所示：用算術(shù)平均數(shù)法預(yù)測(cè)9月份的電視銷售量。表1-2最近8個(gè)月電視銷售量統(tǒng)計(jì)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-1方法原理算術(shù)平均數(shù)預(yù)測(cè)：極差：標(biāo)準(zhǔn)差：

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

能力說明利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)實(shí)際值的移動(dòng)平均值（位置選五個(gè)實(shí)際值的中間那個(gè)單元格）利用相鄰移動(dòng)平均值之差計(jì)算變化趨勢(shì)值利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)變化趨勢(shì)值的平均變化趨勢(shì)值（位置選五個(gè)趨勢(shì)值的中間那個(gè)單元格）利用公式計(jì)算預(yù)測(cè)值利用ABS絕對(duì)值函數(shù)計(jì)算實(shí)際值與移動(dòng)平均值的偏差1-1知識(shí)點(diǎn)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-1能力點(diǎn)物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-2數(shù)字化物流用加權(quán)平均數(shù)預(yù)測(cè)法估計(jì)某商場(chǎng)

9月份電視的銷售量

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-2任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容某公司在某城市最近8個(gè)月的電視銷售量如表1-3所示：用加權(quán)平均數(shù)法預(yù)測(cè)9月份的電視銷售量。表1-3最近8個(gè)月電視銷售量用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-2方法原理加權(quán)平均數(shù)預(yù)測(cè)：

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

能力說明利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)實(shí)際值的移動(dòng)平均值（位置選五個(gè)實(shí)際值的中間那個(gè)單元格）利用相鄰移動(dòng)平均值之差計(jì)算變化趨勢(shì)值利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)變化趨勢(shì)值的平均變化趨勢(shì)值（位置選五個(gè)趨勢(shì)值的中間那個(gè)單元格）利用公式計(jì)算預(yù)測(cè)值利用ABS絕對(duì)值函數(shù)計(jì)算實(shí)際值與移動(dòng)平均值的偏差1-2知識(shí)點(diǎn)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-2能力點(diǎn)物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-3數(shù)字化物流用短序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某

商場(chǎng)9月份電視的銷售量

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

月份12345678銷售量/臺(tái)105010401070104010301040106010501-3任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容某公司統(tǒng)計(jì)了在M城市最近8個(gè)月的電視銷售量，計(jì)劃預(yù)測(cè)9月份的電視銷售量。最近8個(gè)月電視銷售量統(tǒng)計(jì)月份12345678銷售量/臺(tái)10501040107010401030104010601050用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-3方法原理一次移動(dòng)平均：一次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)：

式中：t—周期序號(hào)；Mt—第t周期的平均數(shù)；—第t周期的一次移動(dòng)平均數(shù)；yt—t周期的觀察值；

N—計(jì)算移動(dòng)平均數(shù)所選定的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)即組距。用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

能力說明利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)實(shí)際值的移動(dòng)平均值（位置選五個(gè)實(shí)際值的中間那個(gè)單元格）利用相鄰移動(dòng)平均值之差計(jì)算變化趨勢(shì)值利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)變化趨勢(shì)值的平均變化趨勢(shì)值（位置選五個(gè)趨勢(shì)值的中間那個(gè)單元格）利用公式計(jì)算預(yù)測(cè)值利用ABS絕對(duì)值函數(shù)計(jì)算實(shí)際值與移動(dòng)平均值的偏差1-3知識(shí)點(diǎn)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-3能力點(diǎn)物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-4數(shù)字化物流用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-4任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容

以長(zhǎng)序列移動(dòng)平均預(yù)測(cè)為例，調(diào)查某倉儲(chǔ)企業(yè)收入的數(shù)據(jù)如表所示，現(xiàn)要求預(yù)測(cè)2018年到2022的倉儲(chǔ)收入是多少？用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-4方法原理用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-4方法原理用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

能力說明利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)實(shí)際值的移動(dòng)平均值（位置選五個(gè)實(shí)際值的中間那個(gè)單元格）利用相鄰移動(dòng)平均值之差計(jì)算變化趨勢(shì)值利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)變化趨勢(shì)值的平均變化趨勢(shì)值（位置選五個(gè)趨勢(shì)值的中間那個(gè)單元格）利用公式計(jì)算預(yù)測(cè)值利用ABS絕對(duì)值函數(shù)計(jì)算實(shí)際值與移動(dòng)平均值的偏差1-4知識(shí)點(diǎn)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-4能力點(diǎn)物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-5數(shù)字化物流用二次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉儲(chǔ)企業(yè)2018年到2022年的倉儲(chǔ)收入用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-5任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容

以二次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)為例，調(diào)查某倉儲(chǔ)企業(yè)收入的數(shù)據(jù)如表1-5所示，現(xiàn)要求預(yù)測(cè)2018年到2022年的倉儲(chǔ)收入是多少？表1-5某倉儲(chǔ)企業(yè)收入的數(shù)據(jù)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-5方法原理二次移動(dòng)平均數(shù)：

直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型：截距：

斜率（平滑系數(shù)）:

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

能力說明利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)實(shí)際值的移動(dòng)平均值（位置選五個(gè)實(shí)際值的中間那個(gè)單元格）利用相鄰移動(dòng)平均值之差計(jì)算變化趨勢(shì)值利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)變化趨勢(shì)值的平均變化趨勢(shì)值（位置選五個(gè)趨勢(shì)值的中間那個(gè)單元格）利用公式計(jì)算預(yù)測(cè)值利用ABS絕對(duì)值函數(shù)計(jì)算實(shí)際值與移動(dòng)平均值的偏差1-5知識(shí)點(diǎn)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-5能力點(diǎn)物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-6數(shù)字化物流用二次指數(shù)平滑法估計(jì)某倉儲(chǔ)企業(yè)2018年的倉儲(chǔ)收入用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-6任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容

以指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)為例，調(diào)查某倉儲(chǔ)企業(yè)收入的數(shù)據(jù)如表1-5所示，現(xiàn)要求預(yù)測(cè)2018年的倉儲(chǔ)收入是多少？表1-5某倉儲(chǔ)企業(yè)收入的數(shù)據(jù)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

一次指數(shù)二次指數(shù)平滑法:1-6方法原理

式中指數(shù)平滑系數(shù)，0≤α≤1。直線趨勢(shì)模型：

式中t為當(dāng)前時(shí)期數(shù),T為由當(dāng)前時(shí)期數(shù)t到預(yù)測(cè)期的時(shí)期數(shù)；為第t+T期的預(yù)測(cè)值。截距：

斜率：

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

能力說明利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)實(shí)際值的移動(dòng)平均值（位置選五個(gè)實(shí)際值的中間那個(gè)單元格）利用相鄰移動(dòng)平均值之差計(jì)算變化趨勢(shì)值利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)變化趨勢(shì)值的平均變化趨勢(shì)值（位置選五個(gè)趨勢(shì)值的中間那個(gè)單元格）利用公式計(jì)算預(yù)測(cè)值利用ABS絕對(duì)值函數(shù)計(jì)算實(shí)際值與移動(dòng)平均值的偏差1-6知識(shí)點(diǎn)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-6能力點(diǎn)物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-7數(shù)字化物流用長(zhǎng)期趨勢(shì)預(yù)測(cè)法估計(jì)某倉儲(chǔ)企業(yè)的A種物質(zhì)2020年的需求數(shù)量用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-7任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容試用長(zhǎng)期趨勢(shì)法預(yù)測(cè)A種物質(zhì)2020年的需求數(shù)量是多少？A種物質(zhì)2012—2019年的需求的數(shù)據(jù)年份201220132014201520162017201820192020物流需求139142141148158162164166

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

為直線的斜率；1-7方法原理長(zhǎng)期趨勢(shì)法就是把時(shí)間作為自變量，把相應(yīng)的物流需求作為因變量，建立物流需求隨自變量時(shí)間變化的回歸模型的方法。

為第t+1期物流需求的預(yù)測(cè)值：為第0期的物流需求的預(yù)測(cè)值(截距）；

為直線的斜率；

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

能力說明利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)實(shí)際值的移動(dòng)平均值（位置選五個(gè)實(shí)際值的中間那個(gè)單元格）利用相鄰移動(dòng)平均值之差計(jì)算變化趨勢(shì)值利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)變化趨勢(shì)值的平均變化趨勢(shì)值（位置選五個(gè)趨勢(shì)值的中間那個(gè)單元格）利用公式計(jì)算預(yù)測(cè)值利用ABS絕對(duì)值函數(shù)計(jì)算實(shí)際值與移動(dòng)平均值的偏差1-7知識(shí)點(diǎn)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-7能力點(diǎn)物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-8數(shù)字化物流用季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法估計(jì)某倉儲(chǔ)企業(yè)的A種物質(zhì)2010年的需求數(shù)量用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-8任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容

某物流公司A市場(chǎng)2016—2020年空調(diào)器的需求數(shù)據(jù)如表1-6，以季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法為例，預(yù)測(cè)2021年空調(diào)器各個(gè)季度的需求量。表1-62016—2020年各個(gè)季度空調(diào)的需求量用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-8方法原理第i季度預(yù)測(cè)需求量：第i季度的季節(jié)指數(shù)：第j年度需求匯總值:i表示某季度；j表示某年度；n表示年度個(gè)數(shù)。

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

能力說明利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)實(shí)際值的移動(dòng)平均值（位置選五個(gè)實(shí)際值的中間那個(gè)單元格）利用相鄰移動(dòng)平均值之差計(jì)算變化趨勢(shì)值利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)變化趨勢(shì)值的平均變化趨勢(shì)值（位置選五個(gè)趨勢(shì)值的中間那個(gè)單元格）利用公式計(jì)算預(yù)測(cè)值利用ABS絕對(duì)值函數(shù)計(jì)算實(shí)際值與移動(dòng)平均值的偏差1-8知識(shí)點(diǎn)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-8能力點(diǎn)物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-9數(shù)字化物流用一元線性回歸法預(yù)測(cè)某運(yùn)輸企業(yè)2021年的企業(yè)業(yè)務(wù)收入用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-9任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容

以一元線性回歸法預(yù)測(cè)為例，預(yù)測(cè)某運(yùn)輸企業(yè)2011年至2020年的業(yè)務(wù)收入和廣告支出的資料數(shù)據(jù)如表1-8所示，現(xiàn)要求預(yù)測(cè)2021年投入40萬元，要求在95%的概率下預(yù)測(cè)2021年企業(yè)業(yè)務(wù)收入是多少？表1-82011~2020年廣告費(fèi)用支出和業(yè)務(wù)收入用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

截距：INTERCEPT函數(shù)斜率:SLOPE函數(shù)相關(guān)系數(shù)：PEARSON函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差：STEYX函數(shù)1-9方法原理一元線性回歸模型：截距a：INTERCEPT函數(shù)斜率b:SLOPE函數(shù)相關(guān)系數(shù)：PEARSON函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差：STEYX函數(shù)

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

能力說明利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)實(shí)際值的移動(dòng)平均值（位置選五個(gè)實(shí)際值的中間那個(gè)單元格）利用相鄰移動(dòng)平均值之差計(jì)算變化趨勢(shì)值利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)變化趨勢(shì)值的平均變化趨勢(shì)值（位置選五個(gè)趨勢(shì)值的中間那個(gè)單元格）利用公式計(jì)算預(yù)測(cè)值利用ABS絕對(duì)值函數(shù)計(jì)算實(shí)際值與移動(dòng)平均值的偏差1-9知識(shí)點(diǎn)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-9能力點(diǎn)物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-1數(shù)字化物流用二元線性回歸法預(yù)測(cè)某運(yùn)輸企業(yè)2021年的企業(yè)業(yè)務(wù)收入

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

年份廣告費(fèi)支出(x1i）（萬元）車輛投入（x2i）(輛)業(yè)務(wù)收入（yi）（百萬元）年份廣告費(fèi)支出(x1i）（萬元）車輛投入（x2i）(輛)業(yè)務(wù)收入（yi）（百萬元）

X1X2Y

X1X2Y2000年81222011年3421622001年102232012年3723662002年133272013年4025702003年156322014年4227742004年188362015年4429782005年2010392016年4731822006年2311422017年4933862007年2513462018年5235902008年2715502019年5437942009年3017552020年5739982010年3219582021年60411021-10任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容

以二元回歸法預(yù)測(cè)為例，預(yù)測(cè)某運(yùn)輸企業(yè)2000年至2021年的業(yè)務(wù)收入和廣告支出、車輛投入個(gè)數(shù)的資料數(shù)據(jù)如表1-9所示，現(xiàn)要求預(yù)測(cè)2022年投入62萬元廣告費(fèi)，投入車輛43輛，要求在95%的概率下預(yù)測(cè)2022年企業(yè)業(yè)務(wù)收入是多少？表1-92000~2020年廣告費(fèi)用支出、車輛投入和業(yè)務(wù)收入年份廣告費(fèi)支出(x1i）（萬元）車輛投入（x2i）(輛)業(yè)務(wù)收入（yi）（百萬元）年份廣告費(fèi)支出(x1i）（萬元）車輛投入（x2i）(輛)業(yè)務(wù)收入（yi）（百萬元）

X1X2Y

X1X2Y2000年81222011年3421622001年102232012年3723662002年133272013年4025702003年156322014年4227742004年188362015年4429782005年2010392016年4731822006年2311422017年4933862007年2513462018年5235902008年2715502019年5437942009年3017552020年5739982010年3219582021年6041102用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-10方法原理二元線性回歸預(yù)測(cè)模型：矩陣預(yù)測(cè)模型：最佳直線擬合函數(shù)：LINEST

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

能力說明利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)實(shí)際值的移動(dòng)平均值（位置選五個(gè)實(shí)際值的中間那個(gè)單元格）利用相鄰移動(dòng)平均值之差計(jì)算變化趨勢(shì)值利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)變化趨勢(shì)值的平均變化趨勢(shì)值（位置選五個(gè)趨勢(shì)值的中間那個(gè)單元格）利用公式計(jì)算預(yù)測(cè)值利用ABS絕對(duì)值函數(shù)計(jì)算實(shí)際值與移動(dòng)平均值的偏差1-10知識(shí)點(diǎn)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-10能力點(diǎn)物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-11數(shù)字化物流用可線性化的非線性回歸分析預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)12月份流通費(fèi)用用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

月份1234567891011車皮數(shù)xi4756108831093流通費(fèi)用yi8.3111010.61211.311.3712.21271-11任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容

某物流公司2019年1—11月份的流通費(fèi)用和所用車皮數(shù)資料數(shù)據(jù)如表1-10所示，現(xiàn)要求預(yù)測(cè)2019年12月份該公司如果將車皮控制在13上，試預(yù)測(cè)流通費(fèi)應(yīng)為多少百萬元？表1-102019年1—11月份的流通費(fèi)用和所用車皮數(shù)資料數(shù)據(jù)月份1234567891011車皮數(shù)xi4756108831093流通費(fèi)用yi8.3111010.61211.311.3712.2127用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-11方法原理可線性化對(duì)數(shù)預(yù)測(cè)模型：

用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

能力說明利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)實(shí)際值的移動(dòng)平均值（位置選五個(gè)實(shí)際值的中間那個(gè)單元格）利用相鄰移動(dòng)平均值之差計(jì)算變化趨勢(shì)值利用AVERAGE算術(shù)平均值函數(shù)依次計(jì)算相鄰五個(gè)變化趨勢(shì)值的平均變化趨勢(shì)值（位置選五個(gè)趨勢(shì)值的中間那個(gè)單元格）利用公式計(jì)算預(yù)測(cè)值利用ABS絕對(duì)值函數(shù)計(jì)算實(shí)際值與移動(dòng)平均值的偏差1-11知識(shí)點(diǎn)用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-11能力點(diǎn)物流定量預(yù)測(cè)方法用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

1-12數(shù)字化物流用灰色理論預(yù)測(cè)法估計(jì)某倉儲(chǔ)企業(yè)的A種物質(zhì)2020年的需求數(shù)量用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

年份20122013201420152016201720182019物流需求1391421411481581621641661-12任務(wù)內(nèi)容任務(wù)內(nèi)容

以灰色理論預(yù)測(cè)為例，調(diào)查某倉儲(chǔ)企業(yè)的A種物質(zhì)2012—2019年的需求的數(shù)據(jù)分別為139，142，141，148，158，162，164，166，試用灰色理論預(yù)測(cè)該種物質(zhì)2020年的需求數(shù)量是多少？年份20122013201420152016201720182019物流需求139142141148158162164166用長(zhǎng)序列一次移動(dòng)平均法估計(jì)某倉企業(yè)2005年到2009年的倉儲(chǔ)收入

TRANSPOSE轉(zhuǎn)置矩陣MMULT矩陣乘積

MINVERSE逆矩陣

1-12方法原理1.確定GM(1,1)建模的可行性：2.新的累加數(shù)列：3.矩陣B：4.預(yù)測(cè)模型（第i+1期擬合數(shù)列）：5.求解a,b：6.矩陣運(yùn)算函數(shù)：