الطلب التنبؤ بسيط الحركة من المتوسط

المنهجيات الكمية للتنبؤ. معظم التقنيات الكمية تحسب توقعات الطلب كمتوسط ​​من الطلب السابق وفيما يلي أهم تقنيات التنبؤ بالطلب. طريقة المتوسط ​​البسيطة يؤخذ متوسط ​​بسيط للمطالب التي تحدث في جميع الفترات الزمنية السابقة على أنها توقعات الطلب على الفترة الزمنية التالية في هذه الطريقة مثال 1. طريقة المتوسط ​​المتحرك البسيطة في هذه الطريقة، يتم أخذ متوسط ​​المطالب من عدة فترات حديثة على أنها توقعات الطلب للفترة الزمنية التالية عدد الفترات السابقة التي سيتم استخدامها في يتم تحديد الحسابات في البداية ويتم الاحتفاظ بها ثابتة مثل المتوسط ​​المتحرك لفترة 3. المثال 2. طريقة المتوسط ​​المتحرك المرجح في هذه الطريقة، يتم تعيين الأوزان غير المتساوية إلى بيانات الطلب السابقة مع حساب المتوسط ​​المتحرك البسيط كما هو متوقع في توقعات الفترة الزمنية القادمة وعادة ما يتم تعيين أحدث البيانات عامل الوزن أعلى مثال 3. طريقة التجانس إكسبوننتيال في هذه الطريقة، والأوزان هي كما موقعة بالترتيب الأسي تنخفض الأوزان أضعافا مضاعفة من معظم بيانات الطلب الأخيرة إلى بيانات الطلب القديمة مثال 4. طريقة تحليل الانحدار في هذه الطريقة، يتم استخدام بيانات الطلب السابقة لإنشاء علاقة وظيفية بين متغيرين أحد المتغيرات معروف أو يفترض أنه معروف تستخدم للتنبؤ بقيمة متغير غير معروف آخر أي طلب مثال 5. الخطأ في التنبؤ. الرعب في التنبؤ ليس سوى الفرق الرقمي في الطلب المتوقع والطلب الفعلي درهم المتوسط ​​الانحراف المطلق والتحيز هما مقياسان يستخدمان لتقييم الدقة من الطلب المتوقع يمكن ملاحظة أن ماد تعبر عن حجم الخطأ ولكن ليس اتجاه الخطأ. أو ملاحظات هي سلسلة من الملاحظات التمهيدية حول الموضوعات التي تقع تحت عنوان واسع من مجال بحوث العمليات أو كانت تستخدم أصلا من قبل لي في تمهيدية أو بالطبع أعطي في كلية الإمبراطوري وهي متاحة الآن للاستخدام من قبل أي طلاب والمعلمين المهتمين في أو تخضع ل الشروط التالية. القائمة الكاملة للموضوعات المتوفرة في أور-نوتس يمكن العثور عليها هنا. مثال فوريكاستينغ. فوركاستينغ سبيل المثال 1996 أوغ الامتحان. الطلب على المنتج في كل من الأشهر الخمسة الماضية هو مبين أدناه. استخدام شهرين تتحرك متوسط ​​لتوليد توقعات للطلب في الشهر 6. تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت التمهيد من 0 9 لتوليد توقعات للطلب على الطلب في الشهر 6. أي من هذين التنبؤين تفضل ولماذا. المتوسط ​​المتحرك لمدة شهرين ل أشهر من شهرين إلى خمسة تعطى من قبل. التوقعات لشهر ستة هو مجرد المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل أن أي المتوسط ​​المتحرك لشهر 5 م 5 2350.Applying التمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0 9 نحصل. كما قبل توقعات لشهر ستة هو مجرد المتوسط ​​للشهر 5 M 5 2386.لقارن بين توقعات اثنين نحسب متوسط ​​الانحراف التربيعية مسد إذا فعلنا هذا نجد أن للمتوسط ​​المتحرك. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67. وبالنسبة للمتوسط ​​السلس مع ثابت التمهيد من 0 9.MSD 13-17 17 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. وعموما فإننا نرى أن تمهيد الأسي ويبدو أن تعطي أفضل توقعات شهر واحد كما أن لديها أقل مسد وبالتالي فإننا نفضل توقعات 2386 التي تم إنتاجها من قبل التمهيد الأسي. تمهيد المثال 1994 امتحان أوغ. ويبين الجدول أدناه الطلب على بعد البيع الجديد في متجر لكل من الأشهر ال 7 الماضية. حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة شهرين لمدة أشهر اثنين إلى سبعة ما سيكون توقعاتك للطلب في الشهر الثامن. تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت تجانس 0 1 لاشتقاق توقعات للطلب في الشهر الثامن. وهو من اثنين من التوقعات عن الشهر الثامن هل تفضل ولماذا. ويعتقد صاحب المتجر أن العملاء يتحولون إلى هذه العلامة التجارية الجديدة من العلامات التجارية الأخرى ناقش كيف يمكنك نموذج سلوك التحويل هذا وتشير إلى البيانات التي ستحتاجها لتأكيد ما إذا كان هذا التحويل يحدث أم لا. المتوسط ​​المتحرك لمدة شهرين للشهر s من اثنين إلى سبعة وتعطى من قبل. التوقعات لشهر الثامن هو مجرد المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل أن أي المتوسط ​​المتحرك لشهر 7 م 7 46. تطبيق التجانس الأسي مع ثابت تمهيد من 0 1 نحصل. كما قبل توقعات لشهر الثامن هو مجرد المتوسط ​​للشهر 7 M 7 31 11 31 كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور. لإجراء مقارنة بين اثنين من التوقعات نحسب متوسط ​​الانحراف التربيعية مسد إذا فعلنا ذلك نجد أن للمتوسط ​​المتحرك. والحصول على المتوسط ​​السلس المتسارع مع ثابت التمهيد من 0 1. وعموما فإننا نرى أن المتوسط ​​المتحرك لمدة شهرين ويبدو أن تعطي أفضل توقعات شهر واحد كما أن لديها مسد أقل وبالتالي نحن نفضل توقعات 46 التي تم إنتاجها من قبل اثنين الشهر المتوسط ​​المتحرك. لتحديد التحول سنحتاج إلى استخدام نموذج عملية ماركوف، حيث الدول العلامات التجارية، ونحن بحاجة إلى معلومات الحالة الأولية وتحويل العملاء الاحتمالات من المسوحات ونحن بحاجة إلى تشغيل النموذج على البيانات التاريخية لمعرفة ما إذا كنا لديها تناسب بين النموذج والسلوك التاريخي. مثال فوريكاستينغ 1992 أوغ الامتحان. الجدول أدناه يوضح الطلب على علامة تجارية معينة من الحلاقة في متجر لكل من الأشهر التسعة الماضية. حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر لمدة ثلاثة إلى تسعة ما سيكون توقعاتك للطلب في الشهر 10. تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت تجانس 0 3 لاستخلاص توقعات للطلب في الشهر العاشر. وهو من اثنين من التوقعات لشهر عشرة هل تفضل ولماذا. الثلاثة أشهر المتوسط ​​المتحرك للأشهر 3 إلى 9. يعطى من قبل. التوقعات لشهر 10 هو مجرد المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك للشهر 9 م 9 20 33.Hence كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور التوقعات لشهر 10 هو 20. تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0 3 نحصل. كما قبل توقعات لشهر 10 هو مجرد متوسط ​​للشهر 9 M 9 18 57 19 كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور. لإجراء مقارنة بين توقعات اثنين نحسب يعني مربع التربيعية تيشند مسد إذا قمنا بذلك نجد أنه بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك. وبالنسبة للمتوسط ​​السلس المتسارع مع ثابت التمهيد 0 3. عموما نرى أن المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر يبدو أنه يعطي أفضل التوقعات قبل شهر واحد كما هو أقل مسد وبالتالي نحن نفضل توقعات 20 التي تم إنتاجها من خلال المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر. مثال على سبيل المثال 1991 امتحان أوغ. ويبين الجدول أدناه الطلب على علامة تجارية معينة من جهاز الفاكس في متجر في كل من الاثني عشر الأخيرة شهرا. حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر للأشهر 4 إلى 12 ماذا ستكون توقعاتك للطلب في الشهر 13. تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت التمهيد 0 2 لاستخلاص توقعات للطلب في الشهر 13. الذي من اثنين التنبؤات لشهر 13 هل تفضل ولماذا. ما العوامل الأخرى، لا تؤخذ في الاعتبار في الحسابات المذكورة أعلاه، قد تؤثر على الطلب على جهاز الفاكس في الشهر 13. المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر لأشهر 4-12 يتم إعطاء by. m 4 23 19 15 12 4 17 25 م 5 27 23 19 15 4 21 م 6 30 27 23 19 4 24 75 م 7 32 30 27 23 4 28 م 8 33 32 30 27 4 30 5 م 9 37 33 32 30 4 33 م 10 41 37 33 32 4 35 75 m 11 49 41 37 33 4 40 m 12 58 49 41 37 4 46 25. توقعات الشهر 13 هي فقط المتوسط ​​المتحرك للشهر قبل ذلك أي المتوسط ​​المتحرك للشهر 12 م 12 46 25. هكذا نحن لا يمكن أن يكون الطلب كسور توقعات لشهر 13 هو 46.Applying التمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0 2 نحصل. كما قبل توقعات لشهر 13 هو مجرد متوسط ​​للشهر 12 M 12 38 618 39 كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور. لمقارنة التوقعين نحسب متوسط ​​الانحراف التربيعي مسد إذا قمنا بذلك نجد أن بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك. وبالنسبة للمتوسط ​​السلس المتسارع مع ثابت التمهيد 0.Overall ثم نرى أن المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر يظهر لإعطاء أفضل التوقعات قبل شهر واحد كما أن لديها مسد أقل وبالتالي نحن نفضل توقعات 46 التي تم إنتاجها من خلال المتوسط ​​المتحرك لمدة أربعة أشهر. أساس وتغييرات في كل مرة. كل هذه العلامة التجارية وغيرها من العلامات التجارية. الحالة الاقتصادية العامة. تكنولوجيا جديدة. مثال عام 1989 امتحان أوغ. ويبين الجدول أدناه الطلب على ماركة معينة من فرن الميكروويف في متجر في كل من الأشهر الاثني عشر الماضية . حساب متوسط ​​متحرك لمدة ستة أشهر لكل شهر ما سيكون توقعاتك للطلب في الشهر 13. تطبيق التمهيد الأسي مع ثابت التمهيد من 0 7 لاستخلاص توقعات للطلب في الشهر 13. الذي من اثنين من التوقعات في الشهر 13 هل تفضل ولماذا. الآن لا يمكننا حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة ستة أشهر حتى يكون لدينا على الأقل 6 ملاحظات - أي أننا يمكن أن تحسب فقط هذا المتوسط ​​من الشهر 6 فصاعدا وبالتالي لدينا m 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 31 6 32 00.m 8 35 36 34 32 30 29 6 32 67.m 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.m 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50. م 11 40 39 37 35 36 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17- إن توقعات الشهر 13 هي فقط المتوسط ​​المتحرك للشهر السابق أي المتوسط ​​المتحرك لشهر 12 م 12 38 17.Hence كما أننا لا يمكن أن يكون الطلب كسور التوقعات لشهر 13 هو 38.Applying التمهيد الأسي مع ثابت تمهيد من 0 7 نحصل على. متوسط ​​متحرك بسيط. الطريقة الثانية المخصصة هو المتوسط ​​المتحرك البسيط الذي تستخدم فيه القيم السابقة من أجل العثور على المعلمة الأنسب التي تعطي أدنى خطأ في التنبؤ. إن الجزء الحاسم في هذه الطريقة هو الاختيار الصحيح لعدد الفترات المأخوذة في التنبؤات ويثيرفورد و كيمس 2003 كانت تختبر 2 8 فترات وأظهرت أن أقل خطأ أعطت 8 متوسط ​​متحرك للفترة يتم حساب التوقعات حسابيا على النحو التالي. حيث F t 1 - فوريكاست في طلب الغرفة في الفترة t 1، x هو عدد الغرف المباعة في الفترة i، N - عدد الماضي فومشوسري أند مونغكولكول، 2012 المتوسط ​​المتحرك البسيط بسيط وسريع لحساب والاستجابة بشكل أسرع للتحولات في الطلب عندما تكون فترة N صغيرة ولكن هذا الأسلوب له عيوب رئيسية اثنين أولا، يفترض أن أحدث س بسيرفاتيونس هي التنبؤات أفضل من البيانات القديمة ثانيا، عندما بيانات تصور الاتجاه التصاعدي أو الهبوطي، وسوف يكون الأسلوب أوفيرفوريكاست باستمرار أو وندرفورستاك من أجل التعامل مع هذه الاتجاهات تالوري وفان ريزين 2004 يوصي باستخدام المتوسط ​​المتحرك مزدوج أو الثلاثي. تطبيق هذه الطريقة على تتوفر لدينا مجموعة البيانات هنا متوسط ​​متحرك بسيط. في تطبيقنا من هذه الطريقة التنبؤ مكنت من تحقيق ماب من 4، ما هو مثال جيد جدا ومع ذلك، وكما ذكر من قبل، وهذا الأسلوب هو مؤشر ضعيف عندما يكون الطلب هو أكثر غير مستقرة ويبين الرسم البياني التالي مثل هذه الحالة، حيث بلغت ماب 60 في النموذج 2 القيم المتوقعة 1 2 الفترات و 55 في النموذج 8 القيم المتوقعة 2 8 فترات. فومشوسري، D مونغكولكول، J 2012 الطلب على غرف الفنادق من خلال إجراءات مراقبة الحجز المرصودة في منطقة آسيا والمحيط الهادئ الصناعية مؤتمر نظم الإدارة الهندسية 2012، ص 1978-1985.Talluri، K وفان ريزين، G 2004 نظرية وممارسة إدارة الإيرادات بوسطن، K لوير أكاديميك Publishingers. Weatherford، L R كيمس، S E 2003 مقارنة بين أساليب التنبؤ لإدارة الإيرادات الفندقية المجلة الدولية للتنبؤ المجلد 19، رقم 3، ص 401-415 محرك البحث.