文/李石磊 白林

針對物流量的影響因素及預(yù)測問題，依據(jù)企業(yè)近年來物流數(shù)據(jù)，運用三次指數(shù)平滑法和灰色預(yù)測法建立預(yù)算模型，綜合運用Matlab軟件編程求解，驗證模型的可行性和正確性，并得到未來兩年的年出貨量。在預(yù)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析企業(yè)在物流方面存在的問題并提出解決方案，為企業(yè)以后的發(fā)展。

引言

近幾年來，數(shù)據(jù)預(yù)測得到了非?？焖俚陌l(fā)展，這在很大程度上對企業(yè)經(jīng)營模式的變化提供科學(xué)的借鑒作用。指數(shù)平滑預(yù)測法憑借其操作簡單，計算量小的優(yōu)點，在數(shù)據(jù)預(yù)測行業(yè)運用非常廣泛。但國內(nèi)研究起步晚，數(shù)據(jù)預(yù)測模型主要還是借鑒國外經(jīng)驗。指數(shù)平滑法的預(yù)測應(yīng)用范圍很廣，俞劍等[1]利用二次指數(shù)平滑法對非煤系地層隧道瓦斯涌出量進(jìn)行了預(yù)測研究。肖云梅[2]對農(nóng)產(chǎn)品的種類進(jìn)行了預(yù)測，紹了長株潭地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品情況，選擇并確定典型農(nóng)產(chǎn)品預(yù)測種類，結(jié)合長株潭實際情況進(jìn)行調(diào)研，采用二次指數(shù)平滑法對長株潭地區(qū)2019～2023年典型的農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)測分析，在此基礎(chǔ)上提供理論參考規(guī)劃長株潭地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品冷庫布局，助力更好地進(jìn)行優(yōu)化，節(jié)省成本提高容積率。桂德懷[3]等人利用三次指數(shù)平滑法對上海集裝箱的吞吐量進(jìn)行了預(yù)測研究?？梢钥闯鲱A(yù)測方法的應(yīng)用范圍可以適用各種行業(yè)，方法也大致相同。還有些學(xué)者聯(lián)合其他的預(yù)測方法與指數(shù)平滑法一起進(jìn)行預(yù)測研究。韓詠貴[4]則采用指數(shù)模型和ARIMA對西北地區(qū)飽和水汽壓差進(jìn)行模擬和預(yù)測。包研科[5]融合了指數(shù)平滑與自回歸預(yù)測的思想方法，提出了一個時間序列一步預(yù)測的微分動力學(xué)方程，并進(jìn)行驗證分析。史永勝[6]利用改進(jìn)的指數(shù)預(yù)測法，構(gòu)建一個系數(shù)自調(diào)的預(yù)測模型，借此對航材需求量進(jìn)行預(yù)測?？偨Y(jié)前人學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn)，為了提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和模型的正確性，指數(shù)預(yù)測法可以結(jié)合各種預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測，本文結(jié)合了灰色預(yù)測法，與指數(shù)預(yù)測法進(jìn)行比較驗證。

1.算例分析。

該企業(yè)為安徽蕪湖某建材企業(yè)，成立于2006年年初，前身是蕪湖市某櫥柜制造廠。該企業(yè)是一家致力于櫥柜建材加工的企業(yè)，其主要產(chǎn)品為PVC家具封邊條，是全市各大家具廠主要供應(yīng)商，可根據(jù)客戶的個性化需求進(jìn)行非標(biāo)產(chǎn)品的定制。經(jīng)過十?dāng)?shù)年的發(fā)展，企業(yè)客戶遍及安徽，輻射全國。

1.1 數(shù)據(jù)收集。通過對企業(yè)往年銷售記錄進(jìn)行整理，本文收集了企業(yè)從2006年創(chuàng)立至今共14年的年度出庫數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)如下圖1-1所示。根據(jù)圖1-1中的數(shù)據(jù)將企業(yè)的年出庫量轉(zhuǎn)換成折線圖后可以清晰的看出企業(yè)年銷售量在14年的發(fā)展過程中主體呈上升趨勢，并且在14年的時間內(nèi)銷量翻了三倍。降幅最大的年份是2008年，主要原因是受國內(nèi)地震以及國外經(jīng)濟危機影響，房屋成交量下降從而導(dǎo)致整條產(chǎn)業(yè)鏈行情低迷。在近十年的發(fā)展中有兩年出庫量較上年有所下降，主要還是因為政治經(jīng)濟的因素，影響了樓市的行情。

圖1-1 2006-2019年企業(yè)年出庫量折線圖

1.2 物流量預(yù)測分析。根據(jù)企業(yè)的年出庫數(shù)據(jù)，本設(shè)計應(yīng)用三次指數(shù)平滑預(yù)測方法，對2020年、2021年兩年的年出庫數(shù)量今進(jìn)行預(yù)測分析，具體步驟如下：由數(shù)據(jù)可知，共有14項原始數(shù)列，并未超過15項，所以按步驟采用前三個數(shù)據(jù)的平均值作為初始的平滑值進(jìn)行計算，即代入數(shù)據(jù)可得

從圖1-1中可以看出，企業(yè)的原始數(shù)據(jù)長期變動趨勢較緩慢，且變動接近穩(wěn)定的常數(shù)。為了將近期的變化趨勢充分考慮在內(nèi)，故將權(quán)重系數(shù)取較小值，所以在0.1-0.4這個區(qū)間范圍中選取。對α取0.1、0.15、0.2、0.3、0.4，分別帶入模型對其進(jìn)行預(yù)測，兩兩比較后選用誤差最小的對比圖進(jìn)行預(yù)測。在預(yù)測中應(yīng)用時，α需要根據(jù)觀察值的具體變化情況來確定，首先大致確定α取值范圍，然后在區(qū)間內(nèi)取幾個α值進(jìn)行試算，同時用過去幾年的預(yù)測值與實際值進(jìn)行誤差對比，最終取α=0.3=進(jìn)行預(yù)測。

圖1-2 α=0.3時預(yù)測值與實際值對比

1.3.預(yù)測結(jié)果。經(jīng)計算，S2019(1)=872.03，S2019(2)=744.72，S2019(3)=646.40，a2019=1028.34，b2019=82.08，c2019=2.66。 由 此 ，Y2019T=1028.34+82.08T+2.66T2分別將T=1、T=2代入，可得2020年、2021年的出貨量預(yù)測值Y2020=1113.08≈1113，Y2021=1203.14≈1204。根據(jù)模型全部預(yù)測值分別由該年份前一年的數(shù)據(jù)取T=1計算。最終預(yù)測值和實際值趨勢對比見圖1-3。

圖1-3 預(yù)測值和實際值趨勢對比

2.基于灰色理論的輔助預(yù)測。

灰色預(yù)測適用于小樣本的預(yù)測，常用來解決一些不確定性的問題。灰色預(yù)測的運行方式是通過計算潛藏在各因素之間的關(guān)聯(lián)度，并且鑒別系統(tǒng)各因素之間存在的發(fā)展趨勢相異程度?；疑Ｐ停℅M，Grey Model）是它的核心體系，就是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加運算生成近似的指數(shù)規(guī)律然后再進(jìn)行建模的方法。

2.1 建立灰色預(yù)測模型

（一）數(shù)據(jù)的初步處理

設(shè)想x(0)為n個元素的長串?dāng)?shù)列x(0)=（x(0)（1），x(0)（2），…，x(0)（n）），x(0)的生成數(shù)列為x(1)=（x(1)（1），x(1)（2），…，x(1)（n）），其中x(1)則定義x(1)的灰導(dǎo)數(shù)為d（k）=x(0)（k）-x(0)（k-1）[9]。

令z(1)為數(shù)列x(1)的均值數(shù)列，即：

（二）定義灰微分方程模型

GM（1，1）的灰微分方程模型可定義為：

其中x(0)k代表灰導(dǎo)數(shù)，a代表發(fā)展系數(shù)，z(1)（k）代表白化背景值，b代表灰作用量[10]。

將k=2，3，…，n代入式中有：

（三）結(jié)果處理

可知YN代表數(shù)據(jù)向量，B代表數(shù)據(jù)矩陣，u代表參數(shù)向量，那么GM（1，1）就可以用矩陣方程來YN=B·u表示。

如果存在（BT·B）-1，由最小二乘法由

2.2 MATLAB灰色預(yù)測。基于灰色預(yù)測理論模型的基礎(chǔ)上，運用MATLAB進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測，將預(yù)測代碼及數(shù)據(jù)輸入MATLAB后進(jìn)行運行。根據(jù)運行結(jié)果圖2-1可以看出，企業(yè)的年出貨量呈線性上升的狀態(tài)，并且對未來企業(yè)兩年的數(shù)據(jù)預(yù)測較為符合指數(shù)平滑法的預(yù)測值。

圖2-1 運行結(jié)果圖

3.總結(jié)。

在激烈的市場競爭狀態(tài)下，中小企業(yè)如果面對市場做出最精準(zhǔn)的判斷，就能根據(jù)實際情況對企業(yè)做出有計劃地發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，不斷提升自身的管理能力培養(yǎng)競爭力。在本設(shè)計中，以企業(yè)作為研究對象，并運用了兩種預(yù)測方法指數(shù)平滑理論、灰色預(yù)測理論，通過對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表生成后可以很清晰的看到該公司呈波動上升狀態(tài)，然后代入模型可以看出企業(yè)在排除外力作用的因素下未來兩年會有比較平穩(wěn)的增長趨勢，分別是2020年銷量1113萬米，2021年銷量1203萬米，從整體發(fā)展趨勢來看這符合常理。但是由于當(dāng)年突發(fā)疫情，導(dǎo)致企業(yè)推遲了一個半月復(fù)工，所以本文認(rèn)為當(dāng)年的銷量并不會如預(yù)測值那么高，可能和往年差別不大。C