基于ARMA(1,1)过程的需求预测方法

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摘要

采用移动平均法预测前置期L内的需求,推导了基于ARMA(1,1)需求过程下,零售商牛鞭效应的计算方程和大小,并讨论了方程参数对牛鞭效应的影响.通过系统动力学仿真法,在频域内研究了3种方法的系统响应曲线,得出采用移动平均法预测前置期内需求,能够很好减少牛鞭效应.

1. 基于ARMA(1,1)需求的供应链系统牛鞭效应控制 [J] . 李艳明 ,王海燕 . 物流技术 . 2009,第005期
2. 基于ARMA(1,1)需求的供应链历史订单量信息价值的分析 [J] . 汪传旭 . 管理工程学报 . 2006,第004期
3. ARMA(1,1)需求条件下供应链需求提前承诺的影响效果分析 [J] . 汪传旭 ,崔建新 . 运筹与管理 . 2009,第006期
4. ARMA(1,1)需求条件下需求信息延迟对两级供应链牛鞭效应和平均成本的影响 [J] . 汪传旭 ,崔建新 . 系统管理学报 . 2007,第3期
5. 基于时间序列模型ARMA的水厂逐日需水量过程预测方法 [J] . 孙平 ,王丽萍 ,陈凯 . 中国农村水利水电 . 2013,第11期
6. 基于ARMA(1,1)需求和快速响应的农产品供应链优化 [C] . 孙文清 . 中国系统工程学会第十八届学术年会 . 2014
7. ARMA(1,1)模型中自回归和移动平均系数的最大似然估计 [A] . 顾宝强 . 2018