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指數平滑法具有良好的預測效果

更新時間:2019-04-16 點擊數:1971

指數平滑法具有良好的預測效果

  影響客戶需求的因素很多。如果忽視客戶的選擇行為,維修結果將不準確,濟南租車公司這將影響未來需求預測的準確性。汽車租賃市場需求預測受各種因素的影響,使得預測更加困難。為了應對庫存不足和積壓的風險,企業需要提高對未來需求的預測精度。


  通過仿真,指出了指數平滑法的改進預測方法具有良好的預測效果。基于神經網絡的預測方法優于基于霍爾特的預測方法。濟南租車公司在相關行業中,分別建立了基于神經網絡的航空客運量預測模型和基于回歸分析的航空客運量預測模型。結果表明,基于神經網絡的預測模型具有較高的精度。

  建立了自回歸滑動平均模型(AMA)的需求預測方法。預測結果表明,航空行業的客戶需求是周期性的。濟南租車公司16個時段的預測誤差約為10%,預測精度滿足使用要求。本文對酒店服務業的個性化定量需求進行了分類,提出了基于馬爾可夫鏈理論的個性化需求預測模型。


  基于時間序列模型,提出了一種無約束需求預測方法。首先采用雙側指數平滑法(霍爾特模型)進行無約束估計,濟南租車公司然后采用H01T.W.MTERS模型進行需求預測。最后,通過仿真驗證了該模型的可行性。提出了一種改進的冬季預報方法。首先利用EM算法對航空客運約束歷史需求數據進行無約束估計,然后利用冬季模型對未來需求進行預測。

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