3.煙草系統(tǒng)卷煙需求預(yù)測模型的探討

3.煙草系統(tǒng)卷煙需求預(yù)測模型的探討王森吳春明浙江省紹興市煙草專賣局(公司)浙江大學(xué)計算機學(xué)院摘要：中國煙草行業(yè)具有行政上的壟斷性和生產(chǎn)上的計劃性，有別與其它行業(yè)。做好卷煙銷量的預(yù)測，是當(dāng)前煙草行業(yè)工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)與商業(yè)環(huán)節(jié)協(xié)同平滑進展的前提。本文運用了時間序列預(yù)測法，并選擇了帶季節(jié)指數(shù)的移動平均和最小平方法，分別對煙草系統(tǒng)的短、中期總體銷量進行預(yù)測，同時為保證預(yù)測的可信度和選擇最優(yōu)的預(yù)測方法，通過計算預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差，設(shè)定誤差控制。從算例結(jié)果比較來看，預(yù)測方法具有良好的有效性和實用性。關(guān)鍵詞：時間序列預(yù)測法季節(jié)指數(shù)誤差控制需求預(yù)測DiscussionaboutForecastingModelsofTobaccoSystemDemandsWangSenWuChunming(.DepartmentofComputerScienceandTechnology，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China)(.DepartmentofComputerScienceandTechnology，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China)Abstract：Chinesetobaccotradesystemisdifferentfromothertradesystem，ithasthefeatureofadministrationmonopolyandproduceplan.ForecastingthetobaccoDemandsisthekeyfortheindustryandtradesystem'smutualbenefit.Thispaperforecastetheshort-termandmedium-termtobaccodemandsbyTime-seriesAnalysiswithSeason—IndexMovingAverageandMinimumSquaremethod.Forobtainingtheexcellentmethod，thepapercalculateastandarderrorandsetupaerrorcontrolmethod.Thecasesstudyshowsthatthemethodsisvalidanduseful.Keywords：Time-seriesAnalysis，Season—IndexMovingAverage，errorcontrol，Demandforeasting1．引言就煙草行業(yè)而言，由于行業(yè)的計劃性很強，煙民的消費需求變化相對較穩(wěn)定，煙草行業(yè)較少存在其它行業(yè)的激烈且無序的競爭。針對這一行業(yè)特點，我們采用時間序列預(yù)測法來做卷煙銷量預(yù)測1。時間序列預(yù)測法2適合于變化相對穩(wěn)定的預(yù)測4環(huán)境，算法簡單有效。時間序列預(yù)測2是當(dāng)前煙草行業(yè)當(dāng)前最簡單、實用的預(yù)測總量的方法，但是它無法體現(xiàn)中國的農(nóng)歷節(jié)日如中秋、春節(jié)的消費特色，無法準(zhǔn)確預(yù)測節(jié)日性的銷量增長。為提高的預(yù)測的準(zhǔn)確性，本文在時間序列預(yù)測方法中選擇帶季節(jié)指數(shù)5的移動平均和最小平方法的手段。同時為保證預(yù)測的可信度和選擇最優(yōu)的預(yù)測方法，本文通過計算預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差，設(shè)置誤差控制，使預(yù)測更加準(zhǔn)確。2．算法介紹3時間序列預(yù)測方法中選擇帶季節(jié)指數(shù)的移動平均和最小平方法主要分為四個步驟8：Cl）.哺WR胡站勢值Y訶的鞋塗，計宜相黃麹g鍛塔昵Y沁汨価亠歩騾掃）：璃定月蔑季書推款杲款蠱壯■用干幔正櫛節(jié)日所帑未曲節(jié)日性増長.爐靈（叭潯到長爭趨勢值和卑節(jié)指蚊值疔.計U下月幀甄洌問?爐程3h討國甄歸證址，設(shè)定暝址控ftl…腳松尢'=Y^t*mA.n暑式意為「輯套忌匡朝趨勢i>y機與李書捲數(shù)備裔曲熏輒丫曲酥同闋曹注但論的綽法則僅一榊*須t酎烏為起站點，第T?！敢甪llfi的伙??越聘瓷功備，民吧羽*時烏為蠱姑

&T書指蚊備（在本文轉(zhuǎn)中.咖上是咖應(yīng)手答月加孳節(jié)指按，審從172月詔月胃1呷円月豐孝冇樣按匸躍測蔓①月的値，具李節(jié)捕數(shù)n為對屜手諄月的李節(jié)扌叫Vi*t=a,+b:T（2）f訶的求醫(yī)在歷史陵握無朋舷牲趨勢陽?可甲一撫綁平均法、一茨指數(shù)注.在歷史較檢呈現(xiàn)較顯善的蛭性趨瞬t蜒佻、%的駆采廚二祝綁乎均法、二^戯法和鬣個二更法等來需出*ShT的用比（以12月的戸度李節(jié)括蟻為例社求二枝平崗后的李產(chǎn)指躱*用二祝輔動平閔即將民斯雯動趨嗚值求歷年同月餡間的李匱垢炭（即歩郢1的底>平均數(shù).餐在鼎降不規(guī)則艮動計算蘋摩揩數(shù)（^2的的調(diào)翦岳數(shù)14）蘋癥指預(yù)與謚筌系較的柬積謁出巖這的蘋摩扌旨數(shù)2起證勢價&噸的訂法"2.2.1二次移動平均法5所謂移動平均法，就是順序?qū)⒔M距由前往后移動，產(chǎn)生多個移動平均值，根據(jù)這些移動平均值來確定預(yù)測值的預(yù)測方法。在動態(tài)數(shù)列中選擇包括本期在內(nèi)的最近n個時期的觀測值，計算其序時平均數(shù)作為下一個時期的預(yù)測值，最后乘上季節(jié)指數(shù)值，得到最終的回溯預(yù)測值。算法步驟描述如下：第一步：求解N=12的一次移動平均預(yù)測值。公式如下：式中：M——上時期的務(wù)勖平均趨勢值（預(yù)測値at回溯11）ytf人時芒—冷下標(biāo)時間的覲際^量n——預(yù)測儂據(jù)的時朗數(shù)G磁里?、苩=l5jE,91,+,rt公式舉例：在系統(tǒng)中*是以滬畑作移動平的'則訶_血+?嚴(yán)綣+托……+￡+$】亞一12M_堆十血十X1十綣…二十益十占即，第一個移平均銷量趨勢值是第1月至第12月的銷量和的算術(shù)平均。第二個移動平均值則是第2月銷量至第13個月銷量和的算術(shù)平均。第一個移動平均銷量趨勢值將的擺放位置是個關(guān)鍵。用公式計算：3鉉置=罟表示第1個綁平均涓癥超努IS.蔦二歩|圈軽再整用的錚啟平均怕（此是中心化的迫程?也可平塩.若禹以垃Ifi作二進平垛，師測虐瞬専并齊龍有所按酩，而復(fù)亂諄瞳壇加人￡式tOTr式中rM#一一遐益曲整帕的務(wù)動平均陌甜他第三歩；求戟牧釦和t\.兇計顯趨毋苞測11?詢巒數(shù)中的f是蠟耀末一期的時1司.Ytr=at+btT⑴住*2M-*r,Bb?島■和肘-MT第四歩：計聳粗勢苞測值FitT是捂預(yù)篇的時弼，如丄是如年山且，計調(diào)出來的勢訣％和S助如年山的值溝出0斑測3005年藥旺E，因圮A2004年10月到2M5年5月中間解了了牛環(huán)哋剤L荷測萄肺年占月.則WB.ri*r=+b,T（4）預(yù)話倚的炭燙絡(luò)為則是用弟四歩京需的&詢乗上攀普播議〈后面曲坍JS法）EP可需進F二蔡進「罡通誼進立前宇根型］配官一賽絞藥理道的越帶SF艇買際值CY）與訂灣妊上相時翅旳倍計他<rj的演夏平方軸為匱那*翩企式衰示如門?最小二乘法是研究長期趨勢最常用的方法。當(dāng)現(xiàn)象發(fā)展大體上以相同的逐期增長量上升（或下降）時其發(fā)展趨勢視為直線趨勢，其實際動態(tài)數(shù)列的圖形狀態(tài)近似直線形狀，就可以用直線方程來擬合。直線方程的一般表達式為：監(jiān)b為待宦誓藪.通過偵徴分?jǐn)硨W(xué)的方法.坯過藍理可霜到鮎b信的兩個標(biāo)準(zhǔn)方2>?加*也r二xy?住三x+古二耳沖邑辭■衛(wèi)H工丫特如b費紋代/V■幾方程，稠到立融勢方程IF=gbx曹法爭強貝悼討稈如下I第一歩；計澤李節(jié)指按?薛見14藕二歩：超瞬李節(jié)色景朗銷璧値FJ用第置冥際值除1泌過移功平均法計耳所耀的切始季節(jié)活數(shù)觀鷲值&.公武如下占「丄1SYt一一t時剛的誚豎彌Ml［刪II嚀列的頤充輸工開山帰倉敎沏山1.2,%4「…….ffWJSVA3的值-藐四甌計塾八叮及三^丁,的僧*第五歩=握揭上文提對的求眸4、匕口的方腥求陽=和、的值，求潺屢戲aPTSS"TL￡4*b=lT,S2S?7薨丸歩￡覆立石刪勢有翟Puc十如井様■的僵俺次代扎沁求牌預(yù)測AL亶罐污理篦化自TSS”71S4-+L7,S29S07k,第六步；建左墓卿財理尸=“十血￥.芥需x的個磁代入方理，求需甫測11.止疑右程再扛汕38.riSJ+1?.&2930?^將*的值幟吒入方理幫到預(yù)腳》尹?如.霍預(yù)測20垢年T月的消韋、此時瀘竝和月為4",將42代人上式即可.躡躋頊測值餉昴弟I則址用慕五歩求需的4秉上零聃扌『紋（后五介紹算法h閑可那臥2,3?節(jié)扌&技旳聲法'行曲自團邑廉冋預(yù)測翊ET慮學(xué)書因盍.卷煙誚醪有［臨餉學(xué)書性.每年毎節(jié)、中秋是誚重昭顯阿高陽熱甚金時朝則誚答校為平奚因此，誚重的泯動曼手書的㈱校妃稱要辻諄葦節(jié)指蚊*證法塔僵如下；慕一步，計直歸平均的證帶值.算海見盅瓷譏目關(guān)內(nèi)容慕二歩」計蹈賤李節(jié)瞰&.用買丙潮直隱威㈱平均法超勢価式申：St一一初箱李節(jié)活觀值門一一購—二稅鬭甲萸4［斕整為整期的移或平塩頸測值〕弱三歩：計尊調(diào)整李節(jié)描魏k「捋列粵年陽同月的孝節(jié)措范佰?井求平閔.濰列后形能的爭節(jié)描隸颶平均1S.An*3的初給李書播敢It列皋禹四站定需％＞霸工丸h必童卻羊杏措敷等于和姑莘聒腳與調(diào)蔑※熱3HW誰莖竝紐制rSi測因ill為閱迢瑜渚的可信匡和世擇罷肚的預(yù)測方注?馬娶計茸理測標(biāo)誰建?諛定溟產(chǎn)曲I.另?!-.曲于血爲(wèi)值是點dfith不可絲和買際值劉司一皺于，固戈鷄遲1旬1苛計聳標(biāo)淮基走if茸諜羞iS制S預(yù)鴿邑閭旳前題.拝盤式*1Jt-rn-1斗=肓雀基￥=翔瘵笙典討對應(yīng)的國糊讒（廊從底轄到）樸肘「肛序列的朝間w；自由匿本系統(tǒng)中主要以月為單位取時間序列區(qū)間，從2002年1月至2002年8月共8個月，因此，n=8由于采用的是一元回歸，僅一個變量，因此，自由度是1，即m=1以下是標(biāo)準(zhǔn)差計算示例，取n=8m=1計算置信幅度置信幅度=2x標(biāo)準(zhǔn)差Sy意義：預(yù)測值有95.4%的可信度（由于是大樣本，屬于F分布，故置信幅度采用此公式計算），置信幅度有正負兩個值。表1標(biāo)準(zhǔn)差與置信幅度誚昔魚勢聽個F目海H回謝預(yù)刖佰尸蕩唯差123j620.38Qi19899.IDZ20f143.011S00S16131/001.K220204.124停,翅弋】3SD35B.C2520#^23.4D420509.136ibjnits5^06&k&4T20>4T&.14630814.14￡20j412.937S096&.&51849.驅(qū)±3899.32計算誤差控制本模塊中僅用到誤差控制圖作圖步驟：第一步：計算絕對誤差，即銷量實際值與回溯預(yù)測值的差第二步：生成第一步值的散點圖第三步：計算置信幅度第四步：檢驗散點是否在置信幅度以內(nèi)。若預(yù)測值的散點連續(xù)三次落在置信幅度之外，則必須重新建

立趨勢值的預(yù)測模型及重新計算季節(jié)指數(shù)表2計算誤差控制的數(shù)據(jù)p銷售呈實師佰y回泅孜i則迺$標(biāo)推差置信幅度i236203319699103721.262叫H3,012005!.6191.403IS001.9220204.12-2202.20419j992.4120356.62-764.21520>425.4020509.13-83.73819j761.93￡0661.64-BM.81730j4T&1420冃K.14=333.00&SBAH.o如9祐.苗-553.T21348.66嗨ZZ表3預(yù)測誤差控制示例D月I月乞月［月彳月呂月B月T月E月勺月從上表的預(yù)測結(jié)果可以看出，利用時間序列預(yù)測方法中選擇了帶季節(jié)指數(shù)的移動平均和最小平方法的方法準(zhǔn)確有效。結(jié)束語通過上述實例仿真對比結(jié)果可以看出，通過采用帶季節(jié)指數(shù)的移動平均和最小平方法的時間序列預(yù)測方法在預(yù)測精度上有很大的提高，使得預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確，也證明了該方法的有效性和實用性；而且，這種方法也同樣可以推廣應(yīng)用到其它的預(yù)測模型中。參考文獻：1、李薇輝，羅文英.市場營銷學(xué).上海：華東理工大學(xué)出版社，2006：59－82.2、GavinShaddick，TimeSeriesAnalysis，2002，13-27.3、DilliRAryal，WANGYao-wu.Time-seriesanalysiswithahybridBox-JenkinsARIMAandneuralnetworkmodel.2004：26-784、李世杰王峰.市場調(diào)查與預(yù)測.武漢：武漢理工大學(xué)出版社，2005.5、周明，孫樹棟.遺傳算法原理及應(yīng)用.北京：國防工業(yè)出版社，1999，78~896、ChenMutian，CaiHexi.Thegeometricregion-dividedmethodforsolvingtheChinaTSPproblem.ComputerEngineeringandScience，199820（1）：22-277、BobNau，CarolBray.Spreadsheetimplementationofseasonal