主流预测算法介绍

在供应链管理和需求预测领域，有多种算法可用于分析历史数据并预测未来趋势。本页面将介绍几种主流的预测算法及其特点。

传统统计学方法

移动平均法是一种简单但有效的预测方法，通过计算最近N个时期数据的平均值来进行预测。

移动平均公式：

\( \hat{y}_{t+1} = \frac{1}{n} \sum_{i=0}^{n-1} y_{t-i} \)

其中，\( \hat{y}_{t+1} \) 是 t+1 期的预测值，n 是移动平均的期数

优点：计算简单，易于理解和实现。

缺点：对数据波动反应较慢，无法很好地处理趋势和季节性变化。

调整下方滑块来改变移动平均期数和预测长度，观察预测结果的变化：

移动平均期数:

预测长度:

预测结果说明

当移动平均期数为3时，将使用最近3期数据的平均值作为下一期的预测值

指数平滑法通过对历史数据赋予不同权重来进行预测，近期数据权重较高，远期数据权重较低。

指数平滑公式：

\( \hat{y}_{t+1} = \alpha y_t + (1-\alpha) \hat{y}_t \)

其中，\( \alpha \) 是平滑系数 (0 < α < 1)

优点：对数据变化反应较快，适用于短期预测。

缺点：对于具有明显趋势或季节性的数据效果不佳。

调整下方滑块来改变平滑系数α和预测长度，观察预测结果的变化：

平滑系数 α:

0.30

预测长度:

预测结果说明

当平滑系数α为0.30时，近期数据权重为30%，历史数据权重为70%

ARIMA模型结合了自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个部分，适用于处理非平稳时间序列数据。

ARIMA(p, d, q) 模型公式：

\( (1 - \sum_{i=1}^{p} \phi_i L^i)(1-L)^d y_t = c + (1 + \sum_{i=1}^{q} \theta_i L^i) \varepsilon_t \)

优点：理论基础扎实，适用性广。

缺点：参数选择复杂，对数据质量要求高。

调整下方滑块来改变ARIMA模型参数和预测长度，观察预测结果的变化：

p (自回归项数):

d (差分次数):

q (滑动平均项数):

预测长度:

预测结果说明

当p=1, d=1, q=1时，ARIMA模型将使用1阶自回归、1次差分和1阶滑动平均进行预测

在实际应用中，选择合适的预测算法需要考虑以下因素：

我们的AI Demand100系统会根据您的数据特征自动选择最适合的预测算法，为您提供准确的需求预测结果。