系統(tǒng)預(yù)測方法

1、 研究生專業(yè)課程考試答題冊 得分：閱卷人簽字：學(xué) 號 2015022056 姓 名 張華威 考試課程 系統(tǒng)工程理論與方法 考試日期 2016.01.06 西安工程大學(xué)研究生部1 西安工程大學(xué)碩 士 研 究 生 課 程 考 試 試 題考試科目：系統(tǒng)工程理論與方法 課程編號：022014年 級：2015級 學(xué) 院：機(jī)電工程學(xué)院說 明：所有答案必須寫在答題冊上,否則無效。 共 1 頁 第 1 頁本課程考核采用提交報告形式，具體要求如下：1形式（1）專題研究型按照研究型論文的規(guī)范，表明研究問題與研究現(xiàn)狀、提出新的分析方法，或?qū)σ延蟹椒ㄗ鞒瞿撤N修正，或利用已有理論與方法對所研究問題進(jìn)行分析并得出有價值的

2、結(jié)論等。（2）文獻(xiàn)綜述型圍繞一研究領(lǐng)域或?qū)W派對其研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢、有待進(jìn)一步深入研究的問題等進(jìn)行詳細(xì)闡述。2注意事項(xiàng)1 鼓勵提交專題研究型論文；2 按學(xué)術(shù)論文規(guī)范編排：包括中文摘要、關(guān)鍵詞（3至5個），并將主要參考文獻(xiàn)在正文引用處標(biāo)注等；3 切忌寫成工作總結(jié)或心得體會；4 字?jǐn)?shù)在6000字以上；5 利用研究生考試冊的封面裝訂并裁剪整齊。命題人：宋栓軍 學(xué)科負(fù)責(zé)人簽字： 出題日期：2015.12.30系統(tǒng)預(yù)測方法及應(yīng)用摘要預(yù)測是建立在已有或已知基礎(chǔ)上對未來的探索，運(yùn)用系統(tǒng)性的科學(xué)技術(shù)和手段對系統(tǒng)未來趨勢進(jìn)行分析，就是系統(tǒng)預(yù)測。作為決策的前提，系統(tǒng)預(yù)測在生產(chǎn)管理中發(fā)揮著重要作用，從簡單的時序分析

3、預(yù)測，到復(fù)雜的回歸建模預(yù)測，不同的預(yù)測方法滿足了不同種類的預(yù)測需求。本文從系統(tǒng)預(yù)測概念出發(fā)，結(jié)合不同的預(yù)測方法，闡述了系統(tǒng)預(yù)測在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。關(guān)鍵詞：系統(tǒng)預(yù)測 時間序列分析預(yù)測法 質(zhì)量預(yù)測 AbstractPrediction is based in existing or known on the basis for the future exploration and analysis of the future trends of the system by using the system of science and technology and means, is the sys

4、tem prediction. As the premise of decision-making and forecasting system in production management plays an important role, from the simple timing analysis and forecasting, to complex regression modeling and forecasting, different forecasting methods to meet the different kinds of demand forecasting.

5、 This paper from the system prediction concept, combining the different forecasting methods, expounds the system prediction in different fields.Key words：System prediction Time series analysis prediction method qualitative forecast一、 引言 預(yù)測是一門既有理論指導(dǎo)又有科學(xué)方法的一種認(rèn)識世界的工具，是一門廣泛應(yīng)用于社會、經(jīng)濟(jì)、科學(xué)、技術(shù)等方面的一門科學(xué)。它是隨著科學(xué)技

6、術(shù)的發(fā)展而產(chǎn)生，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步而發(fā)展的。系統(tǒng)預(yù)測是系統(tǒng)工程理論的重要組成部分，他把系統(tǒng)作為預(yù)測對象，分析系統(tǒng)發(fā)展變化的規(guī)律性，預(yù)測系統(tǒng)未來變化趨勢，并為系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)、經(jīng)營管理和決策提供科學(xué)的依據(jù)。本文主要介紹系統(tǒng)預(yù)測的概念、原理、分類及應(yīng)用。二、 預(yù)測與系統(tǒng)預(yù)測1、系統(tǒng)預(yù)測的概念我們所說的預(yù)測是科學(xué)預(yù)測，是一門既有理論指導(dǎo)，又有科學(xué)方法的一種認(rèn)識世界的工具，是一門廣泛應(yīng)用于社會、經(jīng)濟(jì)、科學(xué)、技術(shù)等方面的一門新科學(xué)。把系統(tǒng)作為預(yù)測對象，了解系統(tǒng)發(fā)展變化的規(guī)律性，預(yù)測系統(tǒng)未來則稱為系統(tǒng)預(yù)測。系統(tǒng)預(yù)測是系統(tǒng)工程的重要內(nèi)容，是系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)、經(jīng)營管理和系統(tǒng)決策的基礎(chǔ)。預(yù)測是在調(diào)查研究的基礎(chǔ)上對事物未

7、來發(fā)展變化的規(guī)律進(jìn)行研究的理論和方法的總稱，預(yù)測的基本原理是：整體性原理：事物是由若干部分相互關(guān)聯(lián)而成的有機(jī)整體，事物發(fā)展變化的過程也是一個有機(jī)整體。因此以整體性為特征的系統(tǒng)理論是預(yù)測的基本理論。可知性原理：由于事物發(fā)展過程的統(tǒng)一性，即事物發(fā)展的過去、現(xiàn)在和將來是一個統(tǒng)一的整體，所以人類不但可以認(rèn)識預(yù)測對象的過去和現(xiàn)在，而且也可以通過過去到現(xiàn)在的發(fā)展規(guī)律，推測將來的發(fā)展變化?？赡苄栽瓌t：預(yù)測對象的發(fā)展有各種各樣的可能性，預(yù)測是對預(yù)測對象發(fā)展的各種可能性的一種估計(jì)。如果認(rèn)為預(yù)測是必然結(jié)果，則失去了預(yù)測的意義。相似性原理：把預(yù)測對象與類似的已知事物的發(fā)展變化規(guī)律進(jìn)行類比，可以對預(yù)測對象進(jìn)行描述。反

8、饋原理：預(yù)測未來的目的是為了更好地指導(dǎo)當(dāng)前，因此應(yīng)用反饋原理不斷地修正預(yù)測才會更好地指導(dǎo)當(dāng)前工作，為決策提供依據(jù)?？茖W(xué)的預(yù)測是在廣泛調(diào)查研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，涉及方法的選擇、資料的收集、數(shù)據(jù)的整理、預(yù)測建立預(yù)測模型、利用模型預(yù)測和對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析等一系列工作。總的來說，預(yù)測的步驟為：1 確定目標(biāo) 該階段的內(nèi)容為確定預(yù)測對象、提出預(yù)測目的和目標(biāo)，明確預(yù)測要求等。2 選擇預(yù)測方法 預(yù)測方法很多，到目前為止，各類預(yù)測方法不下幾百種。因此應(yīng)根據(jù)預(yù)測的目的和要求，考慮預(yù)測工作的組織情況，合理地選擇效果較好的、既經(jīng)濟(jì)又方便的一種或幾種預(yù)測方法。3 收集和分析數(shù)據(jù) 該階段根據(jù)預(yù)測目標(biāo)和所選擇預(yù)測方法的要求去

9、收集所需原始數(shù)據(jù)。4 建立預(yù)測模型 建立預(yù)測模型是預(yù)測的關(guān)鍵工作，它取決于所選擇的預(yù)測方法和所收集到的數(shù)據(jù)。建立模型的過程分為建立模型和模型的檢驗(yàn)分析兩個階段。5 模型的分析 模型的分析是指對系統(tǒng)內(nèi)部、外部的因素進(jìn)行評定，找出使系統(tǒng)轉(zhuǎn)變的內(nèi)部因素和客觀環(huán)境對系統(tǒng)的影響，以分析預(yù)測對象的整體規(guī)律性。6 利用模型預(yù)測 所建立的模型是在一定假設(shè)條件下得到的，因此也只適用于一定條件和一定預(yù)測期限。如果將其推廣到更大范圍，就要利用分析、類比、推理等方法來確定模型的適用性。只有在確認(rèn)模型符合預(yù)測要求時，才可利用模型進(jìn)行預(yù)測。7 預(yù)測結(jié)果的分析 利用預(yù)測模型所得的預(yù)測結(jié)果并不一定與實(shí)際情況符合。需從兩個方面

10、進(jìn)行分析： 用多種預(yù)測方法預(yù)測同一事物，將預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析、綜合研究之后加以修正和改進(jìn)； 應(yīng)用反饋原理及時用實(shí)際數(shù)據(jù)修正模型，使預(yù)測模型更完善。2、系統(tǒng)預(yù)測的發(fā)展 預(yù)測古已有之，從西方世界的占星巫術(shù)到東方文化中的奇門遁甲八卦術(shù)，都是古人對預(yù)測科學(xué)的探索。自然科學(xué)出現(xiàn)后，預(yù)測也逐漸成為一門學(xué)科，依靠多重預(yù)測方法和工具，在生產(chǎn)生活中扮演了重要的角色。系統(tǒng)預(yù)測發(fā)展至今，已經(jīng)形成了多種預(yù)測方法和技術(shù)：簡單實(shí)用的定性預(yù)測方法包含有德爾菲法和主觀概率法等，建立在數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上的定量預(yù)測方法有時序分析法和建立回歸模型等方法，比較常用的模型有馬爾科夫模型和灰色系統(tǒng)模型。此外，一些成熟的系統(tǒng)分析方法，如系統(tǒng)

11、動力學(xué)法和投入產(chǎn)出模型等，也可以應(yīng)用于系統(tǒng)預(yù)測。3、系統(tǒng)預(yù)測的分類用不同的分類原則對預(yù)測技術(shù)的分類如下：（1）按預(yù)測技術(shù)的屬性 預(yù)測技術(shù)可分為： 定性預(yù)測技術(shù)； 定量預(yù)測技術(shù)；定時預(yù)測技術(shù)。（2）按預(yù)測對象 預(yù)測技術(shù)可分為： 科學(xué)預(yù)測； 社會預(yù)測； 經(jīng)濟(jì)預(yù)測；市場預(yù)測等。（3）按預(yù)測方式 預(yù)測技術(shù)可分為： 直觀性預(yù)測； 探索性預(yù)測； 目標(biāo)預(yù)測；反饋預(yù)測等。（4）按預(yù)測時間 預(yù)測技術(shù)可分為： 短期預(yù)測； 中期預(yù)測； 長期預(yù)測； 未來預(yù)測。三、 系統(tǒng)預(yù)測方法3.1定性預(yù)測技術(shù)定性預(yù)測技術(shù)是以預(yù)測者的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，判斷發(fā)展趨勢、探討發(fā)展變化規(guī)律的方法。它適用于缺乏數(shù)據(jù)資料的情況下對事物的預(yù)測。實(shí)踐中，

12、有時即使有充足的數(shù)據(jù)資料，也采用定性預(yù)測技術(shù)，其原因是把定性預(yù)測的結(jié)論與定量預(yù)測的結(jié)果相比較可以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，同時在定性預(yù)測的指導(dǎo)下進(jìn)行定量預(yù)測尚可起到定量預(yù)測起不到的作用。常用的定性預(yù)測技術(shù)有德爾菲法、主觀概率法、交叉概率法和專家意見法等。定性預(yù)測的特點(diǎn)：著重對事物發(fā)展的性質(zhì)進(jìn)行預(yù)測，主要憑借人的經(jīng)驗(yàn)及分析能力；著重對事物發(fā)展的傾向、趨勢和重大轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測。定性預(yù)測的優(yōu)點(diǎn)：注重事物發(fā)展質(zhì)的預(yù)測，有較大的靈活性，易于發(fā)揮人的主觀能動性，且簡單迅速，省時省力；定性預(yù)測的缺點(diǎn)：易受主觀因素影響，過于依賴人的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷能力，易受知識、經(jīng)驗(yàn)和能力的限制，難以對事物發(fā)展做出量化的描述。3.1.

13、1德爾菲法德爾菲法（Delphi）是美國蘭德公司研究人員赫爾馬（O.Helmet）和達(dá)爾奇（N.Dalkey）于四十年代開發(fā)的一種預(yù)測方法。目前該方法已廣泛用于軍事預(yù)測、人口預(yù)測、醫(yī)療衛(wèi)生保健預(yù)測、經(jīng)營和需求預(yù)測、教育預(yù)測以及方案評價的決策分析等領(lǐng)域。該方法的過程是預(yù)測機(jī)構(gòu)或人員預(yù)先選定與預(yù)測問題有關(guān)的專家1015人，采用信件往來的方式與其建立聯(lián)系，將他們的意見進(jìn)行整理、綜合、歸納后再匿名反饋給各位專家再次征求意見，按這種方式多次反復(fù)，直至使專家們的意見趨于一致為止，最后得出預(yù)測結(jié)論。該方法的具體步驟為：（1）選擇專家。 專家人數(shù)的確定依據(jù)所預(yù)測問題的復(fù)雜性和所需知識面的寬窄，一般以1015人

14、為宜。所選擇的專家彼此不發(fā)生聯(lián)系，只用書信的方式與預(yù)測人員直接發(fā)生聯(lián)系。（2）編制并郵寄“專家應(yīng)答表”。 首次交往需向?qū)＜医榻B預(yù)測的目的，提供現(xiàn)有的相關(guān)資料，并郵寄“專家應(yīng)答表”。為避免浪費(fèi)專家的時間，“專家應(yīng)答表”應(yīng)力求簡練，只需專家用“是”、“否”之類簡單詞句或符號回答或給予簡單的評分。（3）分析整理“專家應(yīng)答表”。 收集專家的意見和反應(yīng)，整理“專家應(yīng)答表”，進(jìn)行綜合、分析、歸納等工作。（4）與專家反復(fù)交換意見。 將整理、分析、歸納和綜合的結(jié)果反饋給各專家并進(jìn)一步提供有關(guān)資料，讓專家修訂自己的意見，填寫“專家應(yīng)答表”，如此反復(fù)進(jìn)行直至得出預(yù)測結(jié)論。（5）將最終預(yù)測結(jié)論函告各專家并致謝。由定

15、性資料轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)的方法是對預(yù)測中的每個因素給定一個分值cj，對應(yīng)投票的專家數(shù)為Bj，則均值和方差分別為：； 3.1.2 主觀概率法主觀概率即是某人對某事件發(fā)生可能性的主觀估計(jì)值。對同一事物來說，不同的人因知識、閱歷、看問題的角度不同等原因造成對問題的估計(jì)值也不同，這就是主觀因素在起作用。主觀概率法就是在調(diào)查專家主觀概率的基礎(chǔ)上，尋求最佳主觀估計(jì)的科學(xué)方法。如果要預(yù)測某一事件發(fā)生的可能性，先調(diào)查一組專家的主觀概率，然后加權(quán)平均即得某事件發(fā)生的概率，即：式中： P 事件發(fā)生概率的預(yù)測值； Pj 第j種概率分級； Bj選第j種概率分級為主觀概率的專家數(shù)。3.1.3 交叉概率法交叉概率法是對在交互

16、影響因素作用下的事物進(jìn)行預(yù)測的一種定性預(yù)測技術(shù)。很多事物的發(fā)生或發(fā)展對其他事物將產(chǎn)生各種各樣的影響，根據(jù)各事物之間的相互影響研究事物發(fā)生的概率，并用以修正專家的主觀概率。從而對事物的發(fā)展作出較客觀的評價則是該方法的基本思想。該方法的步驟為：(1) 確定各事物之間的影響關(guān)系；(2) 確定各事物之間的影響程度；(3) 計(jì)算某事物發(fā)生時對其他事物發(fā)生概率的影響；(4) 分析其他事件對該事件的影響；(5) 確定修正后的主觀概率。3.2定量預(yù)測技術(shù)我們所研究的系統(tǒng)是復(fù)雜的，只靠經(jīng)驗(yàn)對其進(jìn)行定性預(yù)測是不夠的，還必須從數(shù)量上研究系統(tǒng)的變化，因此還需研究定量預(yù)測技術(shù)。概念：定量預(yù)測方法是指運(yùn)用一定的統(tǒng)計(jì)或數(shù)學(xué)

17、方法，通過建立數(shù)學(xué)模型來描述預(yù)測目標(biāo)的變化發(fā)展規(guī)律，并依此對目標(biāo)的未來進(jìn)行預(yù)測。 優(yōu)點(diǎn)：科學(xué)理論性較強(qiáng)，邏輯推理縝密，預(yù)測結(jié)果較有說服力；缺點(diǎn)：預(yù)測花費(fèi)成本較高，需要較高的理論基礎(chǔ)，應(yīng)用限制較多。定量預(yù)測常用的技術(shù)有：時間序列分析方法（包括簡單算術(shù)平均預(yù)測法、一次與二次移動平均預(yù)測法、指數(shù)平滑法、趨勢外推法等）、因果分析預(yù)測法（包括回歸模型預(yù)測法，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型預(yù)測法、馬爾科夫模型預(yù)測法、灰色模型預(yù)測法等）。接下來，我主要介紹一下時間序列分析預(yù)測法中的平均數(shù)法與指數(shù)平滑法。3.2.1時間序列分析的內(nèi)容3.2.1.1 時間序列的形成時間序列是由以下四種情況合成的結(jié)果：(1) 長期趨勢的變化，序列隨

18、時間呈現(xiàn)的傾向性變化；(2) 季節(jié)性周期變化，序列在一年中隨季節(jié)呈現(xiàn)有規(guī)律性的周期性變化；(3) 循環(huán)變化，序列以不固定的周期呈現(xiàn)出的波動性變化；(4) 隨機(jī)變化，各種不確定因素作用下的無規(guī)則變化。3.2.2 趨勢預(yù)測3.2.2.1 移動平均數(shù)法時間序列x1，x2，xt，有， tN ，N為移動平均的期數(shù)。xt為時間序列的移動平均數(shù)序列，記為x，tN 。移動平均數(shù)序列與原時間序列相比，前者比后者平滑，它是濾除了原序列的某些干擾后的結(jié)果，因此更能體現(xiàn)出原序列的趨勢變化。按趨勢遞推原理，以xt作為t+1期的預(yù)測值即，可得預(yù)測模型：3.2.2.2加權(quán)移動平均法用移動平均數(shù)進(jìn)行預(yù)測是將各期數(shù)據(jù)的重要性等

19、同對待，如果考慮各期數(shù)據(jù)的重要性，對每個序列值乘以加權(quán)因子，則時間序列的加權(quán)平均值序列為：式中為加權(quán)因子，應(yīng)滿足。以xt作為下一期預(yù)測值，即則預(yù)測模型為：3.2.2.4 指數(shù)平滑法對時間序列xt，若預(yù)測值按 或 計(jì)算，則該預(yù)測法叫指數(shù)平滑法，其中為平滑系數(shù)且01。由上式可見，當(dāng)期預(yù)測值是由當(dāng)期實(shí)際值和上期預(yù)測值按比例構(gòu)成的或是由上期預(yù)測值與上期預(yù)測誤差的修正值構(gòu)成的。把上式展開，將有助于對該方法的深刻理解：由展開式可見： 如=1預(yù)測值取當(dāng)期實(shí)際值，=0取時間序列的初始值； 預(yù)測值是由時間序列值按一定比例構(gòu)成的，因01，故近期數(shù)據(jù)占的比重大，距預(yù)測期遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)比重小，當(dāng)數(shù)據(jù)量很大時，初始數(shù)據(jù)對預(yù)測

20、值的影響甚微，取值大，近期數(shù)據(jù)占的比重越大，取值小，近期數(shù)據(jù)占的比重越小； 值的大小，影響預(yù)測值，大，更貼近原序列，但滯后小，小更平滑，滯后大。 預(yù)測值實(shí)質(zhì)是歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均數(shù)，且權(quán)數(shù)按指數(shù)變化，因此該方法叫指數(shù)平滑法，是一種特殊的加權(quán)移動平均數(shù)法。四、幾種定量系統(tǒng)預(yù)測方法的應(yīng)用4.1、移動平均法的研究與應(yīng)用應(yīng)用平均數(shù)預(yù)測法是市場預(yù)測方法中最普遍使用的定量預(yù)測技術(shù)，操作簡單，方便易用。除了上文中所提到的兩種平均預(yù)測法之外，陳華在其文章平均數(shù)預(yù)測技術(shù)在時間序列預(yù)測法中的應(yīng)用又提出了另外幾種新的平均預(yù)測方法1。增長量平均法：時間序列中各期的近期增長量如果大體相等，則說明該市場現(xiàn)象的呈直線趨勢上升

21、或下降，即為線性增長趨勢。采用算術(shù)平均法預(yù)測此類現(xiàn)象，預(yù)測結(jié)果必然出現(xiàn)滯后性。趨勢上升的，觀測結(jié)果偏低；趨勢下降的，預(yù)測結(jié)果偏高。用增長量平均法可以糾正滯后偏誤。發(fā)展速度平均法：時間序列中各期(第一期除外)的環(huán)比發(fā)展速度如果接近，說明該市場現(xiàn)象呈指數(shù)曲線的變化趨勢，可采用發(fā)展速度的平均法進(jìn)行預(yù)測。發(fā)展速度的平均數(shù)多采用幾何平均法計(jì)算，故此法也稱幾何平均法。4.2、指數(shù)平滑法的研究與應(yīng)用相比較于平均數(shù)法，指數(shù)平滑法在生產(chǎn)和管理預(yù)測中的應(yīng)用更加廣泛。但針對不同的預(yù)測對象有不同的平滑系數(shù)和初始值， 所以指數(shù)平滑預(yù)測法的核心在于平滑初值的確定以及平滑系數(shù)的選擇。4.2.1 平滑系數(shù)的確定與優(yōu)化關(guān)于如何

22、確定平滑系數(shù)，國內(nèi)一些學(xué)者做過許多相關(guān)研究。袁立(1985)探討了分階段平滑系數(shù)的選擇，將預(yù)測分為初始階段和一般階段并就各階段分別介紹了平滑系數(shù)的確定方法；葉海華等(2002)提出了用Madab實(shí)現(xiàn)平滑系數(shù)和求導(dǎo)系數(shù)的精確表達(dá)方法，但由于Matlab軟件的普及率及操作等原因。適用性并不廣泛。蔣昌軍在其論文Excel環(huán)境下指數(shù)平滑預(yù)測法最優(yōu)平滑系數(shù)的確定中提出在Excel環(huán)境下進(jìn)行平滑系數(shù)的確定2。該方法的核心是利用誤差試算法，最優(yōu)平滑系數(shù)的選擇一般以預(yù)測誤差作為判斷標(biāo)準(zhǔn)，使預(yù)測誤差達(dá)到最小的平滑系數(shù)就是最優(yōu)平滑系數(shù)。在另一篇文章管理會計(jì)教學(xué)中指數(shù)平滑預(yù)測法取值優(yōu)化探討中3，作者黃建強(qiáng) ，姚麗瓊

23、提出了一種改進(jìn)的試算方法。歷史實(shí)際數(shù)據(jù)出發(fā)，將平滑指數(shù)設(shè)為未知量，通過歷史數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)的試算法對平滑指數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，其算法模型的核心是使歷史期實(shí)際銷售量與預(yù)測量的差的平方和最小，即數(shù)據(jù)間的SSE (square sum oferrors) 為最小，借助一元線性回歸思想使得歷史數(shù)據(jù)的實(shí)際銷售量與預(yù)測銷售量的擬合度最高，進(jìn)而得到更好，更優(yōu)化的平滑指數(shù)預(yù)測值。4.2.2指數(shù)平滑法的應(yīng)用研究：王洪德，曹英浩道路交通事故的三次指數(shù)平滑預(yù)測法4：為了改善交通安全狀況，依據(jù)歷史數(shù)據(jù)采用三次指數(shù)平滑法對未來一段時間的交通事故量進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測模型Yt+T=at+btT+ctT2。初始值依據(jù)長期歷史數(shù)據(jù)選取平均值

24、，平滑系數(shù)依據(jù)經(jīng)驗(yàn)取居中值0.4-0.6。通過試算，進(jìn)一步確定取值為0.55。圖1代入預(yù)測模型，即可求得相應(yīng)年份的預(yù)測值，三次指數(shù)平滑法應(yīng)用于交通事故死亡人數(shù)的預(yù)測，符合事故數(shù)據(jù)的特點(diǎn).布朗三次指數(shù)平滑法預(yù)測精度較高，適用于短期預(yù)測，而且用Excel很容易實(shí)現(xiàn)，易于理解，便于接受，為決策者提供了一種既簡便又實(shí)用的預(yù)測方法.：白瑤瑤基于二次指數(shù)平滑預(yù)測法的客車市場預(yù)測5：為了預(yù)測客車市場的未來行情，引入二次指數(shù)平滑法對市場需求量進(jìn)行量化預(yù)測。預(yù)測模型為FT+t=at+btT。初始值的確定采用前三組觀察值的平均值，用往年數(shù)據(jù)測算平滑系數(shù)，最終得出取值為0.3。圖2 實(shí)際值與預(yù)測值比較總體上來說，預(yù)

25、測模型的誤差在可接受的范圍內(nèi)，可以用作對客車市場的預(yù)測。：童 強(qiáng)，張克功，杜吉梁指數(shù)平滑預(yù)測法及其在經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的應(yīng)用6：以 19782008 年的某省職工年平均工資作為樣本數(shù)據(jù)、20092010 年的數(shù)據(jù)作為模型檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立基于時間序列分析的指數(shù)平滑預(yù)測模型。預(yù)測時間序列 20122015年職工平均工資數(shù)據(jù)。圖3 平均工資散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)呈現(xiàn)顯著的上升趨勢，因此選用三次平滑法比較具有合理性。 由于指數(shù)平滑存在滯后現(xiàn)象，因此，無論一次指數(shù)平滑或二次、三次指數(shù)平滑值都不宜直接作為預(yù)測值，但可以利用它來修勻時間序列，以獲得時間序列的變化趨勢，從而建立預(yù)測模型。對歷史數(shù)據(jù)的測算表明=0.3時最優(yōu)。對預(yù)測模

26、型驗(yàn)證：圖4結(jié)果表明，預(yù)測值與實(shí)際值誤差極小，因此判斷該模型能夠比較準(zhǔn)確地預(yù)測職工平均工資水平。4.3、預(yù)測在質(zhì)量管理中的應(yīng)用系統(tǒng)預(yù)測不僅僅包含了對數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測，在一定的條件下，對系統(tǒng)以及產(chǎn)品的質(zhì)量和可靠度也需要進(jìn)行預(yù)測。對質(zhì)量的預(yù)測不僅可以節(jié)省大量的后期檢測成本，也可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果調(diào)整對質(zhì)量的控制程度，減少不必要的浪費(fèi)。在質(zhì)量和可靠性的預(yù)測中，簡單地使用時間序列分析預(yù)測法往往是不夠的，需要結(jié)合多重理論和預(yù)測模型，對此，大量的學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究。4.3.1 ARMA模型與空氣質(zhì)量預(yù)測韓立紅,李淑娟,趙立純 基于ARMA 模型的鞍山市空氣質(zhì)量預(yù)測7 。隨著空氣質(zhì)量的不斷惡化，很多學(xué)者通過不同

27、方法對空氣質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測預(yù)報。比較各種預(yù)測方法,作者認(rèn)為ARMA 模型的預(yù)測效果比較好。ARMA 模型(自回歸滑動平均模型)是研究時間序列的重要方法,由 AR 模型(自回歸模型)與 MA(滑動平均模型)為基礎(chǔ)混合構(gòu)成,其目的是由時間序列的過去值及現(xiàn)在值預(yù)測其未來的值。首先檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性和選定預(yù)測模型，而后定階模型和確定參數(shù)，確定 ARMA(1,1)模型yt = 99. 44 + 0. 75yt-1 + t - 1. 60t-1.最后進(jìn)行模型診斷，即證明t是一個白噪聲序列。采用靜態(tài)預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測值與真實(shí)值之間的絕對誤差在誤差允許范圍內(nèi),因而模型可以用于預(yù)測 AQI,為鞍山市的空氣質(zhì)量指數(shù)

28、研究提供了依據(jù)。.圖54.3.2 故障樹與區(qū)間分析的可靠性預(yù)測賈愛芹，魏永強(qiáng)，蔣志強(qiáng) 汽車制動系統(tǒng)和輪胎可靠性預(yù)測的區(qū)間分析方法8 。根據(jù)汽車制動系統(tǒng)和輪胎的典型故障模式分別建立了故障樹，利用 D-S 理論中的似然函數(shù)和信任函數(shù)分別作為故障樹分析底事件發(fā)生故障概率區(qū)間的上、下界。采用區(qū)間分析理論，分別構(gòu)造了與門區(qū)間算子、或門區(qū)間算子，對底事件的概率區(qū)間進(jìn)行區(qū)間數(shù)值運(yùn)算，解決故障樹的量化計(jì)算問題，從而獲得了頂事件發(fā)生故障的區(qū)間概率。分別對制動系統(tǒng)和輪胎的可靠度進(jìn)行了預(yù)測。計(jì)算結(jié)果表明了文中方法的有效和可行性， 并可為汽車制動系統(tǒng)和輪胎設(shè)計(jì)方案的改進(jìn)和調(diào)整提供了參考依據(jù)。圖6輪胎胎冠磨損故障樹用

29、D-S 理論確定底事件故障發(fā)生的概率。通過故障樹區(qū)間分析， 得出汽車制動系統(tǒng)故障樹的頂事件與各底事件的關(guān)系。充分考慮到模型參數(shù)的不確定性， 利用 D-S 理論得出了部分底事件的失效概率，基于區(qū)間分析方法，提出了與門結(jié)構(gòu)和或門結(jié)構(gòu)的區(qū)間概率的計(jì)算方法， 建立了汽車制動系統(tǒng)和輪胎故障樹定量評價的概率區(qū)間法。4.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與質(zhì)量預(yù)測李其凡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在鋼鐵企業(yè)質(zhì)量預(yù)測方面的應(yīng)用9。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在鋼鐵企業(yè)質(zhì)量預(yù)測中的應(yīng)用為研究內(nèi)容，分別對數(shù)據(jù)挖掘、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在鋼鐵企業(yè)質(zhì)量預(yù)測中的應(yīng)用做出了分析與探討。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在鋼鐵質(zhì)量預(yù)測中的應(yīng)用，會讓鋼鐵質(zhì)量預(yù)測工作的理念以及技術(shù)都產(chǎn)生一種變革

30、，并在對傳統(tǒng)質(zhì)量預(yù)測方法做出突破的基礎(chǔ)上解決鋼鐵企業(yè)傳統(tǒng)質(zhì)量預(yù)測中存在的缺陷，從而為鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量預(yù)測模式體現(xiàn)出實(shí)用化的特點(diǎn)以及鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化的發(fā)展發(fā)揮推動作用。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具備較強(qiáng)的非線性映射能力，其作用在于數(shù)據(jù)壓縮、函數(shù)逼近、模式識別以及分類。在這種網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中，只要具備隱層以及隱層單元數(shù)的數(shù)量夠多，BP網(wǎng)絡(luò)就能夠在不構(gòu)建數(shù)學(xué)解析式模型的基礎(chǔ)上向任意非線性映射關(guān)系進(jìn)行逼近。BP網(wǎng)絡(luò)所采用的學(xué)習(xí)算法具有穩(wěn)定的工作狀態(tài)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)構(gòu)以及清晰的思路，并且良好的容錯能力也能夠在連接改動甚至損壞的情況下不會出現(xiàn)系統(tǒng)崩潰的情況。4.3.4 隸屬度函數(shù)與胚布質(zhì)量預(yù)測趙雪紅漂練工藝過程建模及坯布質(zhì)量預(yù)測10。通過對漂練工藝過程的分析及坯布質(zhì)量檢測方法的研究，針對坯布白度首次提出使用主成分分析和模糊支持向量機(jī)的方法進(jìn)行漂白過程建模，對坯布白度進(jìn)行質(zhì)量預(yù)測，達(dá)到一定精度。對支持向量機(jī)進(jìn)行優(yōu)化時，使用超平面的