Министерство образования и науки РФ
Федеральное государственное автономное
образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Политехнический институт
Кафедра "Транспорта"
Практическая работа № 3
Прогнозирование спроса
Преподаватель __________ Терских В.М.
Студент ФТ 10-07 __________ Байрамуков В.Ю.
Красноярск 2014 г.
Ход работы:
Вариант 27
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
x |
10 |
7 |
6 |
3 |
3 |
6 |
8 |
14 |
15 |
18 |
19 |
17 |
15 |
12 |
10 |
|
t |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
|
x |
7 |
8 |
4 |
5 |
12 |
19 |
20 |
16 |
13 |
12 |
10 |
9 |
8 |
7 |
10 |
1. Метод простого скользящего среднего.
Для вычисления прогнозируемого объема продаж запасных частей на четверг нужно взять фактические данные за три предыдущих дня и найти их среднее арифметическое.
Для N=3 получаем результаты вместе с фактическими данными заносим в таблицу 1.
Таблица 2
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
x |
10 |
7 |
6 |
3 |
3 |
6 |
8 |
14 |
15 |
18 |
19 |
17 |
15 |
12 |
10 |
|
f |
7,6 |
5,3 |
4 |
4 |
5,6 |
9,3 |
12,3 |
15,6 |
17,3 |
18 |
17 |
14,6 |
12,3 |
||
|
t |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
|
x |
7 |
8 |
4 |
5 |
12 |
19 |
20 |
16 |
13 |
12 |
10 |
9 |
8 |
7 |
10 |
|
f |
9,6 |
8,3 |
6,3 |
5,6 |
7 |
12 |
17 |
18,3 |
16,3 |
13,6 |
11,6 |
10,3 |
9 |
8 |
Для N=5 получаем результаты вместе с фактическими данными заносим в таблицу 2.
Таблица 2
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
x |
10 |
7 |
6 |
3 |
3 |
6 |
8 |
14 |
15 |
18 |
19 |
17 |
15 |
12 |
10 |
|
f |
5,8 |
5 |
5,2 |
6,8 |
9,2 |
12,2 |
14,8 |
16,6 |
16,8 |
16,2 |
14,6 |
||||
|
t |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
|
x |
7 |
8 |
4 |
5 |
12 |
19 |
20 |
16 |
13 |
12 |
10 |
9 |
8 |
7 |
10 |
|
f |
12,2 |
10,4 |
8,2 |
6,8 |
7,2 |
9,6 |
12 |
14,4 |
16 |
16 |
14,2 |
12 |
10,4 |
9,2 |
Для N=9 получаем результаты вместе с фактическими данными заносим в таблицу 3.
Таблица 3
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
x |
10 |
7 |
6 |
3 |
3 |
6 |
8 |
14 |
15 |
18 |
19 |
17 |
15 |
12 |
10 |
|
f |
8 |
8,8 |
10,2 |
11,4 |
12,7 |
13,7 |
14,2 |
||||||||
|
t |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
|
x |
7 |
8 |
4 |
5 |
12 |
19 |
20 |
16 |
13 |
12 |
10 |
9 |
8 |
7 |
10 |
|
f |
14,1 |
13,4 |
12,2 |
10,7 |
10 |
10,2 |
10,7 |
11,2 |
11,5 |
12,1 |
12,3 |
12,8 |
13,2 |
12,6 |
На рисунке 1 представлена график кривых прогнозируемых значений среднего спроса
Рис.1
Точность прогноза можно оценить при помощи средней квадратической погрешности.
Для N=3
Для N=5
Для N=9
Из расчетов можно сделать вывод что средняя квадратичная погрешность меньше всего у N=3.
2. Метод взвешенного подвижного среднего.
При составлении прогноза методом усреднения часто приходится наблюдать, что тенденция изменения среднего, наиболее четко прослеживаемая по самым свежим данным, будем нивелироваться устаревшими данными. В связи с этим система управления запасами будет крайне медленно реагировать на изменения среднего. Так как влияние используемых при расчете реальных показателе оказывается неодинаковым, то более свежие данные имеют больший вес.
При составлении прогноза примем, что объем сегодняшних продаж имеет вес 50, вчерашних -30, а позавчерашних-20.Расчет представлен в таблице 4
Таблица 4
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.
