基于灰色預測法和三次指數平滑法的企業物流量預測研究

文/李石磊 白林

針對物流量的影響因素及預測問題，依據企業近年來物流數據，運用三次指數平滑法和灰色預測法建立預算模型，綜合運用Matlab軟件編程求解，驗證模型的可行性和正確性，并得到未來兩年的年出貨量。在預測數據的基礎上，分析企業在物流方面存在的問題并提出解決方案，為企業以后的發展。

引言

近幾年來，數據預測得到了非常快速的發展，這在很大程度上對企業經營模式的變化提供科學的借鑒作用。指數平滑預測法憑借其操作簡單，計算量小的優點，在數據預測行業運用非常廣泛。但國內研究起步晚，數據預測模型主要還是借鑒國外經驗。指數平滑法的預測應用范圍很廣，俞劍等[1]利用二次指數平滑法對非煤系地層隧道瓦斯涌出量進行了預測研究。肖云梅[2]對農產品的種類進行了預測，紹了長株潭地區農產品情況，選擇并確定典型農產品預測種類，結合長株潭實際情況進行調研，采用二次指數平滑法對長株潭地區2019～2023年典型的農產品進行預測分析，在此基礎上提供理論參考規劃長株潭地區的農產品冷庫布局，助力更好地進行優化，節省成本提高容積率。桂德懷[3]等人利用三次指數平滑法對上海集裝箱的吞吐量進行了預測研究。可以看出預測方法的應用范圍可以適用各種行業，方法也大致相同。還有些學者聯合其他的預測方法與指數平滑法一起進行預測研究。韓詠貴[4]則采用指數模型和ARIMA對西北地區飽和水汽壓差進行模擬和預測。包研科[5]融合了指數平滑與自回歸預測的思想方法，提出了一個時間序列一步預測的微分動力學方程，并進行驗證分析。史永勝[6]利用改進的指數預測法，構建一個系數自調的預測模型，借此對航材需求量進行預測。總結前人學者的研究發現，為了提高預測的準確性和模型的正確性，指數預測法可以結合各種預測模型進行預測，本文結合了灰色預測法，與指數預測法進行比較驗證。

1.算例分析。

該企業為安徽蕪湖某建材企業，成立于2006年年初，前身是蕪湖市某櫥柜制造廠。該企業是一家致力于櫥柜建材加工的企業，其主要產品為PVC家具封邊條，是全市各大家具廠主要供應商，可根據客戶的個性化需求進行非標產品的定制。經過十數年的發展，企業客戶遍及安徽，輻射全國。

1.1 數據收集。通過對企業往年銷售記錄進行整理，本文收集了企業從2006年創立至今共14年的年度出庫數據，具體數據如下圖1-1所示。根據圖1-1中的數據將企業的年出庫量轉換成折線圖后可以清晰的看出企業年銷售量在14年的發展過程中主體呈上升趨勢，并且在14年的時間內銷量翻了三倍。降幅最大的年份是2008年，主要原因是受國內地震以及國外經濟危機影響，房屋成交量下降從而導致整條產業鏈行情低迷。在近十年的發展中有兩年出庫量較上年有所下降，主要還是因為政治經濟的因素，影響了樓市的行情。

圖1-1 2006-2019年企業年出庫量折線圖

1.2 物流量預測分析。根據企業的年出庫數據，本設計應用三次指數平滑預測方法，對2020年、2021年兩年的年出庫數量今進行預測分析，具體步驟如下：由數據可知，共有14項原始數列，并未超過15項，所以按步驟采用前三個數據的平均值作為初始的平滑值進行計算，即代入數據可得

從圖1-1中可以看出，企業的原始數據長期變動趨勢較緩慢，且變動接近穩定的常數。為了將近期的變化趨勢充分考慮在內，故將權重系數取較小值，所以在0.1-0.4這個區間范圍中選取。對α取0.1、0.15、0.2、0.3、0.4，分別帶入模型對其進行預測，兩兩比較后選用誤差最小的對比圖進行預測。在預測中應用時，α需要根據觀察值的具體變化情況來確定，首先大致確定α取值范圍，然后在區間內取幾個α值進行試算，同時用過去幾年的預測值與實際值進行誤差對比，最終取α=0.3=進行預測。

圖1-2 α=0.3時預測值與實際值對比

1.3.預測結果。經計算，S2019(1)=872.03，S2019(2)=744.72，S2019(3)=646.40，a2019=1028.34，b2019=82.08，c2019=2.66。 由 此 ，Y2019T=1028.34+82.08T+2.66T2分別將T=1、T=2代入，可得2020年、2021年的出貨量預測值Y2020=1113.08≈1113，Y2021=1203.14≈1204。根據模型全部預測值分別由該年份前一年的數據取T=1計算。最終預測值和實際值趨勢對比見圖1-3。

圖1-3 預測值和實際值趨勢對比

2.基于灰色理論的輔助預測。

灰色預測適用于小樣本的預測，常用來解決一些不確定性的問題。灰色預測的運行方式是通過計算潛藏在各因素之間的關聯度，并且鑒別系統各因素之間存在的發展趨勢相異程度。灰色模型（GM，Grey Model）是它的核心體系，就是對原始數據進行累加運算生成近似的指數規律然后再進行建模的方法。

2.1 建立灰色預測模型

（一）數據的初步處理

設想x(0)為n個元素的長串數列x(0)=（x(0)（1），x(0)（2），…，x(0)（n）），x(0)的生成數列為x(1)=（x(1)（1），x(1)（2），…，x(1)（n）），其中x(1)則定義x(1)的灰導數為d（k）=x(0)（k）-x(0)（k-1）[9]。

令z(1)為數列x(1)的均值數列，即：

（二）定義灰微分方程模型

GM（1，1）的灰微分方程模型可定義為：

其中x(0)k代表灰導數，a代表發展系數，z(1)（k）代表白化背景值，b代表灰作用量[10]。

將k=2，3，…，n代入式中有：

（三）結果處理

可知YN代表數據向量，B代表數據矩陣，u代表參數向量，那么GM（1，1）就可以用矩陣方程來YN=B·u表示。

如果存在（BT·B）-1，由最小二乘法由

2.2 MATLAB灰色預測。基于灰色預測理論模型的基礎上，運用MATLAB進行數據預測，將預測代碼及數據輸入MATLAB后進行運行。根據運行結果圖2-1可以看出，企業的年出貨量呈線性上升的狀態，并且對未來企業兩年的數據預測較為符合指數平滑法的預測值。

圖2-1 運行結果圖

3.總結。

在激烈的市場競爭狀態下，中小企業如果面對市場做出最精準的判斷，就能根據實際情況對企業做出有計劃地發展戰略規劃，不斷提升自身的管理能力培養競爭力。在本設計中，以企業作為研究對象，并運用了兩種預測方法指數平滑理論、灰色預測理論，通過對收集到的數據進行圖表生成后可以很清晰的看到該公司呈波動上升狀態，然后代入模型可以看出企業在排除外力作用的因素下未來兩年會有比較平穩的增長趨勢，分別是2020年銷量1113萬米，2021年銷量1203萬米，從整體發展趨勢來看這符合常理。但是由于當年突發疫情，導致企業推遲了一個半月復工，所以本文認為當年的銷量并不會如預測值那么高，可能和往年差別不大。C