Автоматическое растормаживание колес: Тормозные устройства колес предназначены для уменьшения длины пробега и улучшения маневрирования ВС при...
Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...
Топ:
Особенности труда и отдыха в условиях низких температур: К работам при низких температурах на открытом воздухе и в не отапливаемых помещениях допускаются лица не моложе 18 лет, прошедшие...
Когда производится ограждение поезда, остановившегося на перегоне: Во всех случаях немедленно должно быть ограждено место препятствия для движения поездов на смежном пути двухпутного...
Интересное:
Наиболее распространенные виды рака: Раковая опухоль — это самостоятельное новообразование, которое может возникнуть и от повышенного давления...
Мероприятия для защиты от морозного пучения грунтов: Инженерная защита от морозного (криогенного) пучения грунтов необходима для легких малоэтажных зданий и других сооружений...
Как мы говорим и как мы слушаем: общение можно сравнить с огромным зонтиком, под которым скрыто все...
Дисциплины:
2022-10-29 | 30 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
В случае если временной ряд имеет интервал наблюдений в один месяц, повысить точность наивного прогноза позволяет (а) метод прогнозирования по простой средней величине потребления с учетом количества рабочих дней в месяце.
a. Прогноз потребления предыдущего года на основе среднедневного потребления
Месяц | Фактическое потребление за месяц | Число рабочих дней | Среднее потребление в день | Прогноз среднедневного потребления | Прогноз месячного потребления |
Январь | 19944 | 16 | 1247 | 0 | 0 |
Февраль | 59987 | 20 | 2999 | 1247 | 24930 |
Март | 49904 | 21 | 2376 | 2999 | 62986 |
Апрель | 59947 | 21 | 2855 | 2376 | 49904 |
Май | 49977 | 20 | 2499 | 2855 | 57092 |
Июнь | 39933 | 22 | 1815 | 2499 | 54975 |
Июль | 29930 | 20 | 1497 | 1815 | 36303 |
Август | 69989 | 23 | 3043 | 1497 | 34420 |
Сентябрь | 59963 | 22 | 2726 | 3043 | 66946 |
Октябрь | 49944 | 21 | 2378 | 2726 | 57237 |
Ноябрь | 39997 | 21 | 1905 | 2378 | 49944 |
Декабрь | 19914 | 21 | 948 | 1905 | 39997 |
Таблица 2
Динамика фактических отгрузок по месяцам (см. столбец 2, таблица 2) приведена на рисунке 3. Динамика среднедневного потребления запаса по месяцам (см. столбец 4, таблица 2) представлена на рисунке 4.
Рисунок 3
Рисунок 4
Сравнение рисунков 3 и 4 показывает, что учет количества рабочих дней позволяет более верно отразить фактические отгрузки.
Прогноз среднедневного потребления делается на основе расчета среднедневного потребления в предыдущем месяце.
Прогноз месячного потребления (см. столбец 6 Таблица 2) рассчитывается как произведение прогноза среднедневного потребления на количество рабочих дней в соответствующем месяце.
Иллюстрация результатов прогнозирования по средней величине потребления с учетом количества рабочих дней месяцев в сравнении с результатами наивного прогноза приведена на рисунке 2. Как видно из рисунка, прогноз потребления с учетом количества рабочих дней по месяцам приводит в абсолютном большинстве случаев к более точному результату, что наивный прогноз.
|
b. Расчет прогнозного значения потребления ресурсов по скользящей средней
Метод скользящей средней при составлении прогноза использует значение средней арифметической величины потребления за последние периоды наблюдений. Скользящая средняя рассчитывается по следующей формуле:
,
где – прогнозируемый объем потребности в j-ом периоде времени, единиц;
i – индекс предыдущего периода времени;
Рi – объем потребления в i-ом предыдущем периоде времени;
n – количество периодов, используемых в расчете скользящей средней.
Для составления прогноза по скользящей средней требуется определиться в количестве периодов наблюдений n, которые будут использоваться в расчете. При этом требуется учитывать особенности имеющегося временного ряда. Чем большее количество точек наблюдения берется в расчет, тем скользящая средняя менее чувствительная к изменениям значений потребления в прошлые периоды. Если изменение наблюдений имеет ступенчатый характер, то следует обеспечить высокую чувствительность прогноза к каждому из наблюдений. Это требует использования возможно меньшего количества наблюдений.
В примере, который разбирается в данном разделе (см. таблица 2 и рисунок 2) колебания спроса в течение первой половины года не длятся более 2 месяцев. Во второй половине года имеются более длительные тенденции (до 4 месяцев в конце года). Игнорируя пока характер сезонных колебаний и тенденции рассматриваемого примера, выберем в качества интервала расчета скользящей средней 2 месяца. Результат расчет прогноза по скользящей средней с учетом количества рабочих дней в месяцах приведен в таблице 3.
Месяц | Фактическое потребление за месяц | Число рабочих дней | Среднее потребление в 1 день | Прогноз среднедневной потребности | Прогноз месячной потребности поскользящей средней | |
Январь
| 19944 | 16 | 1247 | 0 | 0 | |
Февраль | 59987 | 20 | 2999 | 0 | 0 | |
Март | 49904 | 21 | 2376 | 2123 | 44581 | |
Апрель | 59947 | 21 | 2855 | 2688 | 56445 | |
Май | 49977 | 20 | 2499 | 2616 | 52310 | |
Июнь | 39933 | 22 | 1815 | 2677 | 58888 | |
Июль | 29930 | 20 | 1497 | 2157 | 43140 | |
Август | 69989 | 23 | 3043 | 1656 | 38084 | |
Сентябрь | 59963 | 22 | 2726 | 2270 | 49935 | |
Октябрь | 49944 | 21 | 2378 | 2884 | 60570 | |
Ноябрь | 39997 | 21 | 1905 | 2552 | 53591 | |
Декабрь | 19914 | 21 | 948 | 2141 | 44971 |
Таблица 3
Иллюстрация результатов прогнозирования по скользящей средней с учетом количества рабочих дней в месяцах приведена на Рисунок 5.
Рисунок 5
Преимущество прогнозирования по скользящей средней состоит в простоте метода. Основным недостатком является то, что значимость значений прошлых периодов при прогнозировании будущей потребности одинакова. Например, если в расчете скользящей средней используется 6 значений, то значимость каждого значения равна 1/6. Между тем, очевидно, что значимость статистики последнего из предшествующих периодов более велика, чем предыдущих.
c. Расчет прогноза потребления ресурсов по взвешенной скользящей средней
Для учета важности отдельных периодов наблюдений используют метод взвешенной скользящей средней. В этом методе каждому используемому в расчете скользящей средней периоду присваивается коэффициент, отражающий значимость влияния этого периода на прогнозное значение потребления. Значимость более поздних периодов должна быть выше, чем значимость более ранних периодов. Например, из 6-ти периодов расчета скользящей средней последнему может быть присвоен удельный вес 5, предыдущему - 4, далее 3; 2; 1 и 1. В общем виде взвешенная скользящая средняя рассчитывается следующим образом:
,
где Рj – прогнозируемый объем потребности в j-ом периоде времени, единиц;
i – индекс предыдущего периода времени;
ki - коэффициент значимости i-го периода времени;
Рi – объем потребления в i-ом предыдущем периоде времени, единиц;
n – количество используемых в расчете предыдущих периодов времени.
Для рассматриваемого в этом разделе примера (см. Таблица 3 и комментарий к ней) выберем коэффициенты значимости прошлых периодов при прогнозировании потребности будущего периода. Для последнего периода коэффициент значимости принимается равным 5, для предпоследнего - 1. Расчет взвешенной скользящей средней приведен в таблице 4.
|
Месяц | Фактическое потребление за месяц | Число рабочих дней | Среднее потребление в день | Прогноз среднедневной потребности | Прогноз месячной потребности по взвешенной скользящей средней |
Январь | 19944 | 16 | 1247 | 0 | 0 |
Февраль | 59987 | 20 | 2999 | 0 | 0 |
Март | 49904 | 21 | 2376 | 2561 | 53784 |
Апрель | 59947 | 21 | 2855 | 2532 | 53175 |
Май | 49977 | 20 | 2499 | 2735 | 54701 |
Июнь | 39933 | 22 | 1815 | 2588 | 56931 |
Июль | 29930 | 20 | 1497 | 1986 | 39721 |
Август | 69989 | 23 | 3043 | 1576 | 36252 |
Сентябрь | 59963 | 22 | 2726 | 2656 | 58440 |
Октябрь | 49944 | 21 | 2378 | 2805 | 58904 |
Ноябрь | 39997 | 21 | 1905 | 2465 | 51767 |
Декабрь | 19914 | 21 | 948 | 2023 | 42484 |
Таблица 4
Иллюстрация результатов прогнозирования потребности в запасах на основе взвешенной скользящей средней (см. Таблица 4) приведена на Рисунок 6.
Рисунок 6
В целом, прогнозирование по взвешенной скользящей средней дает более точные результаты, чем по простой скользящей средней. Главное преимущество взвешивания состоит в том, что в прогнозируемой величине в большей степени учитываются последние значения потребности. Определенную проблему представляет собой подбор коэффициентов значимости. Они, как правило, определяются экспертно и проверяются экспериментально, то есть путем проб и ошибок.
d. Расчет прогноза потребления ресурсов по методу экспоненциального сглаживания
Более сложный метод прогнозирования на основе расчета взвешенного среднего – это метод экспоненциального сглаживания. В этом методе каждый новый прогноз основан на учете значения предыдущего прогноза и его отклонения от фактического значения. Прогнозное значение по методу экспоненциального сглаживания определяется следующим образом:
Прогнозное значение =
Значение предыдущего прогноза
+
а*(Фактическая потребность – Значение предыдущего прогноза)
или
Рj = Pj-1 + a*(Fj-1 – Pj-1),
где Рj – прогнозируемый объем потребности в j-ом периоде времени, единиц;
Рj-1 – прогнозируемый объем потребности в (j-1)-ом периоде времени, единиц;
а – константа сглаживания,
Fj-1 – фактическая потребность в (j-1)-ом периоде, единиц.
|
Константа сглаживания а определяет чувствительность прогноза к ошибке. Чем ближе ее значение к нулю, тем медленнее прогноз будет реагировать на ошибки. Тем, следовательно, будет выше степень сглаживания прогноза. Напротив, чем ближе значение сглаживающей константы к единице, тем выше чувствительность и меньше сглаживание. Подбор значения константы сглаживания проводится экспериментально. Цель такого подбора состоит в том, чтобы определить такое значение а, чтобы, с одной стороны, прогноз был чувствителен к изменениям временного ряда, а с другой стороны, хорошо сглаживал скачки потребления, вызванные случайными факторами.
Пример расчета прогноза при константе сглаживания равной 0,2 приведен в таблице 5.
Месяц | Фактическое значения | Число рабочих дней | Среднее потребление в день | Прогноз среднедневной потребности при а=0,2 | Прогноз месячной потребности при а=0,2 |
Январь | 19944 | 16 | 1247 | 0 | 0 |
Февраль | 59987 | 20 | 2999 | 0 | 0 |
Март | 49904 | 21 | 2376 | 2561 | 53784 |
Апрель | 59947 | 21 | 2855 | 2524 | 53008 |
Май | 49977 | 20 | 2499 | 2590 | 51805 |
Июнь | 39933 | 22 | 1815 | 2572 | 56584 |
Июль | 29930 | 20 | 1497 | 2421 | 48412 |
Август | 69989 | 23 | 3043 | 2236 | 51423 |
Сентябрь | 59963 | 22 | 2726 | 2397 | 52739 |
Октябрь | 49944 | 21 | 2378 | 2463 | 51721 |
Ноябрь | 39997 | 21 | 1905 | 2446 | 51366 |
Декабрь | 19914 | 21 | 948 | 2338 | 49092 |
Таблица 5
Для выявления, при каком значении константы сглаживания (а = 0,2) прогноз Таблица 5 (см. так же Рисунок 7) имеет более высокую точность следует провести оценку точности прогноза.
Рисунок 7
В практике довольно часты случаи, когда запасы отгружаются неравномерно. В неравномерности могут присутствовать сразу несколько составляющих. Разберем их последовательно.
|
|
История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...
Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...
Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...
Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!