分散型供應鏈需求預測動力方程模型及實證分析

1、1分散型供應鏈需求預測動力方程模型及實證分析分散型供應鏈需求預測動力方程模型及實證分析1引言供應鏈中長鞭效應現(xiàn)象的產(chǎn)生源于不準確的需求信息，特別是分散控制型供應鏈中的長鞭效應現(xiàn)象更為常見。最近的一篇文獻Pl研究了不確定環(huán)境下分散控制供應鏈一體化物流計劃優(yōu)化問題，該文指出節(jié)點企業(yè)產(chǎn)品的需求預測是一體化物流計劃工作的前提和基礎(chǔ)。如果預測工作比較薄弱對必要的信息捕捉不夠，預測數(shù)據(jù)和實際相差太大，即使一體化物流計劃過程本身再嚴密，也還是難以避免

2、長鞭效應現(xiàn)象，因此使用什么樣的預測方法、技術(shù)，對分散型供應鏈一體化物流計劃的效果有很大的影響。文獻回顧了國內(nèi)外學者近年來有關(guān)供應鏈需求預測的研究工作，把需求預測方法分為線性預測和非線性預測，重點討論了非線性需求預測在供應鏈中的應用，通過實證研究證明支持向量機預測法有比較高的預測精度。受有關(guān)行業(yè)演化增長過程相關(guān)觀點141和物理中動力學思想的啟發(fā)，本文建立一種動力方程來反映分散供應鏈節(jié)點企業(yè)產(chǎn)品需求的變化規(guī)律。2需求預測動力方程2.1基本假

3、設(shè)和說明一般而言，在一定的時期內(nèi)分散型供應鏈任何一個節(jié)點企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品，其潛在的市場容量是有限的，這個潛在的市場容量有一定的規(guī)律可循，為了探明這個規(guī)律，本文有如下假設(shè)和說明：①計劃期內(nèi)，供應鏈節(jié)點企業(yè)的產(chǎn)品市場需求并非無限增長而是存在一個最大容量K。②需求的增長(增長可以有負增長)是由于實際需求與最大容量K之間存在一定的差額，正是這個差額的存在使得需求有著繼續(xù)增長的動力，它屬于需求本身產(chǎn)生的一種增長動力。③需求在t時刻的變化速度，與最大

4、容量K和t時刻需求的差乘以綜合影響因子X(t)成比例。這里用X(t)表示比例系數(shù)它是時間t的函數(shù)，該參數(shù)主要受企業(yè)內(nèi)部成本、規(guī)模、產(chǎn)品質(zhì)量等綜合要素影響，本文定義該參數(shù)為動力方程綜合影響因子，一般取其為大于o的某一常數(shù)入。2.2建立動力方程2.3方程中參數(shù)的確定方法要實現(xiàn)動力方程的預測功能，首先要確定方程中三個參數(shù)K、X和B。一般情況下可采用倒數(shù)總和法曲線近似法解這些參數(shù)值。Gompertz曲線^是一種增長曲線。3.2動力方程模型參數(shù)計

5、算(1)計算參數(shù)1^。在估算K值之前，首先需要確定歷史數(shù)據(jù)是否具有Gompertz生長曲線特征或修正指數(shù)曲線特征。如果歷史數(shù)據(jù)對數(shù)一階差的比率大致相等(式13)，則歷史數(shù)據(jù)具有Gompertz生長曲線特征，如果歷史數(shù)據(jù)的一階差比率大致相等(式14)，則歷史數(shù)據(jù)具有修正指數(shù)曲線特征。3.3計算預測趨勢值這說明模型的預測效果較好另外對于小樣本歷史數(shù)據(jù)，預測模型對數(shù)據(jù)敏感性較差，離預測期越遠，這種差異越明顯，因此利用式(12)進行預測，為了獲

6、得更為理想的預測值建議使用大樣本歷史數(shù)據(jù)。4結(jié)語為提高分散供應鏈一體化物流計劃的有效性，減少長鞭效應現(xiàn)象基于微分方程理論，本文建立了一種適合于歷史數(shù)據(jù)資料具有曲線增長特征的供應鏈需求預測動力方程模型，并進行了實證分析研究結(jié)果表明:所建模型能夠比較準確的反映節(jié)點企業(yè)產(chǎn)品需求的變化趨勢，2并且越靠近預測期，預測值和實際值將越接近；另外動力方程的積分形式可以看作是對經(jīng)典的Logistic模型的改進。需要指出:①對于小樣本歷史數(shù)據(jù)，預測模型對數(shù)

7、據(jù)敏感性較差’離預測期越遠，這種差異越明顯，因此利用動力方程模型進行供應鏈需求預測，為了獲得更為理想的預測值，建議使用大樣本歷史數(shù)據(jù)；②K值的計算對模型的預測結(jié)果有較大的影響，用Gompertz曲線中的K值近似計算動力方程中的K值會造成一定的誤差，所以模型中K值較為精確的計算方法是一個值得深入探討的問題③預測模型中的參數(shù)X(t)除本文所提及的含義外可以有其它經(jīng)濟含義、系統(tǒng)控制方面的含義等，所以有關(guān)參數(shù)X(t)的深刻內(nèi)涵也是一個值得深人探