指数平滑法在中石化昆明地区成品油配送需求预测中的应用

发布时间：2018-04-05 17:46

  本文选题：成品油　切入点：物流　出处：《云南大学》2014年硕士论文

【摘要】：与成品油消费市场一样,成品油物流配送具有较明显的趋势特征,进行物流配送需求预测,可以指导企业制定经营计划,统筹安排库存,从整体上提高物流运行效率,降低物流成本,提高经济效益。 本文从实际出发,介绍了时间序列预测法中的指数平滑预测法,通过对昆明配送中心2008年-2013年柴油配送数采用一次、二次、三次指数平滑法和Holter-Winter's指数平滑法分别进行预测分析,同时为了解决计算复杂,步骤较多的困难,便于实际工作应用,借助EXCEL电子表格软件中“规划求解”模块进行了具体求解分析,目的是通过分析,说明如何使用指数平滑法来建立配送需求预测模型,文中以昆明配送中心为例,得出了昆明配送中心最佳指数平滑法需求预测模型并对昆明配送中心2014年配送需求做出预测。本文以解决实际问题为出发点,以期通过对需求预测问题和需求预测方法的研究讨论,引起企业各级对需求预测问题的重视。
[Abstract]:Like the refined oil consumption market, the logistics distribution of refined oil has obvious trend characteristics. Forecasting the demand for logistics distribution can guide enterprises to formulate business plans, arrange inventory as a whole, and improve the efficiency of logistics operation as a whole.Reduce the cost of logistics and improve economic efficiency.In this paper, the exponential smoothing method of time series forecasting method is introduced in this paper. The number of diesel distribution in Kunming Distribution Center from 2008 to 2013 is predicted by using one, two, three times exponential smoothing method and Holter-Winter's exponential smoothing method, respectively.At the same time, in order to solve the difficulty of complicated calculation and more steps, and to facilitate the practical application, the concrete solution analysis is carried out with the help of the "planning and solving" module in the EXCEL spreadsheet software, the purpose of which is to analyze,This paper illustrates how to use exponential smoothing method to establish distribution demand forecasting model. Taking Kunming distribution center as an example, the best exponential smoothing demand forecasting model of Kunming distribution center is obtained and the distribution demand of Kunming distribution center in 2014 is forecasted.This paper takes solving practical problems as the starting point in order to study and discuss the demand forecasting problem and the demand forecasting method, so as to arouse the attention of all levels of the enterprise to the demand forecasting problem.
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F426.22;F252

【参考文献】

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本文编号：1715848