物流系统需求预测ppt课件

1、四 物流系统预测预测的相关知识物流系统预测的特征物流预测的根本方法4.1 预测技术概述一. 预测的相关概念定义：预测就是对未来一些不确定的或未知事件的判别或描画。如社会预测、经济预测、科学预测、技术预测、军事预测物流预测是根据客观事物过去和如今的开展规律，借助科学的方法和手段，对物流管理开展趋势和情况进展分析、描画，构成科学的假设和判别的一种科学实际。凡是影响物流系统活动的要素都是预测对象。例如，物流系统的人力、物力、财力、以及资源、销售、交通，国家的政策方针，经济开展的情势和自然条件等，都是预测的内容。原资料市场消费厂家零售商用户供应预测市场预测供应预测订购预测订单预测需求信息物流领域中的预

2、测二. 预测的作用预测的本质掌握变化的缘由；了解变化的形状；从量的变化中找出因果关系；从变化中找出规律性的东西对未来进展判别。 预测就是要从变化中，找出使事物发生变化的固有规律，寻觅和研讨各种变化的背景及其演化的逻辑关系，去提示事物未来的容颜，对事物的未来做出判别。预测的作用预测是编制方案的根底 物流系统的存储、运输等各项业务方案都是以预测资料为根底制定的。预测是决策的根据 决策的前提是预测，正确的决策取决于可靠的预测。三. 预测的概念模型输入需求处置的信息。如市场的调研和搜集的数据资料扰动各种主客观要素的影响。随机要素与偶尔要素的影响输出预测的结果，即对未来目的的判别。该判别要经过客观努力的

3、争取并接受客观实际的检验，如此不断循环，不断逼近预测概念模型四. 预测的实际根底1. 惯性原理延续性原理惯性: 指事物开展变化主要受内因的作用，事物的过去，如今的形状会继续到未来。事物的开展变化具有某种程度的继续性、衔接性。利用这一原那么掌握事物变化的内在缘由，就能根据知推测未知，根据过去、如今推测未来。惯性原理: 事物在其开展变化过程中，总有维持或延续原形状的趋向，事物的某些根本特征和性质将随时间的延续而维持下去。 事物惯性的大小，取决于事物本身的动力和外界要素的作用。2类推原理因果关系原理根据事物开展变化的因果关系，推测事物未来的开展变化规律。事物的存在、开展和变化都受有关要素的影响和制约

4、，事物的存在和变化都有定的方式。特性相近的事物，在其变化开展过程中，经常有类似之处。于是可以假设在有些情况下、事物之间的开展变化具有类似的地方，依此进展类比，可以由先发事物的变化进程与情况，推测后发类似事物的开展变化。四. 预测的实际根底五. 预测的步骤1. 预测的根本步骤2. 各步骤阐明1确定预测目的 预测目的、对象和预测期间。 预测目的：明确为什么要预测；预测对象：对什么事物进展预测；预测期间：对哪个时期进展预测；1年内为短期，15年为中期，510年为长期2搜集、分析有关资料 包括影响预测对象的各种资料，如预测对象本身开展的历史资料，对预测对象开展变化起作用的各种要素的资料，构成这些资料的

5、历史背景，以及各种影响要素在未来能够出现的情况。预测必需占有大量的、系统的、适用于预测目的的资料；预测资料可以分为两类：纵向资料预测对象的历史数据资料横向资料作用于预测对象的各种影响要素的数据资料五. 预测的步骤五. 预测的步骤3选择预测方法进展预测 选择预测方法，建立预测模型、模型评价和利用模型进展预测。 选择预测方法要思索以下几个要素：预测对象的特点；预测范围；预测期限的长短；预测要求精度；占有数据资料的多寡、顺应性；企业愿为预测支付的费用的大小；企业要求得到预测结果所花时间的长短等。4分析评价预测方法及预测结果分析预测误差，对结果进展评价。5修正预测结果在误差计算的根底上，经过定性、定量

6、分析，以及预测人员的知识和阅历对结果进展修正，使之更加适用于实践情况。6提交预测报告 预测报告的内容包括：预测的主要过程；预测目的、预测对象及预测要求；预测资料的搜集方式、方法及其分析结果；论述选择预测方法的缘由及建立模型的过程；对预测结果进展评价与修正的过程及结论；预测结论。 五. 预测的步骤六. 预测技术分类预测技术的种类繁多，据统计有150多种。一切的预测技术可以分为三类：判别预测技术 (定性预测) 时间序列预测技术定量预测因果预测技术定量预测七. 评判预测方法优劣的规范准确。可以得到与所破费用相应的准确度。弹性。可以对经济环境的变化和消费方式的变化做出迅速的反响和处置。服气。对任何人都

7、具有压服力。耐用。能长期运用。简便。简易可行，任何人都能轻而易举地用它求出预测值。4.2 物流系统预测的特征4.2 物流系统预测的特征一、物流系统需求特征 物流需求的特征表如今如下三个方面：一需求的时间特性和空间特性二需求的不规那么性与规那么性三需求的派生性与独立性二、物流系统预测的特殊问题一需求的时间特性和空间特性1物流需求的空间特性即物流需求量在何处发生。对需求空间性特征的处置有两种方式：一是先进展总需求预测，然后再按地理位置分解；二是先对每个地点的需求单独进展预测，再根据需求汇总。 2物流需求的时间特性即需求是随时间而变化的。(a) 随机性或程度性开展的需求，无趋势或季节性要素二需求的不

8、规那么性与规那么性(b) 随机性需求，呈上升趋势，无季节性要素二需求的不规那么性与规那么性(c) 随机性需求，有趋势和季节性要素二需求的不规那么性与规那么性二需求的不规那么性与规那么性(d) 随机性需求，无趋势或季节性要素三需求的派生性与独立性1独立需求物流需求的独立性是指物流需求来自一个一个独立的客户。例如：对最终产品的需求量预测2派生需求即物流需求是由某一特定的消费方案要求派生出来的，这是一种从属性的需求。例如：对产品所需零部件的需求预测 二、物流系统预测的特殊问题一新产品需求预测方法一：将最初的预测义务交给营销人员来做，由营销人员经过促销宣传、消费者行为调研等方式，积累一定的销售历史数据

9、。方法二：利用消费线中类似产品的需求方式估计新产品的销售情况。原有产品的需求方式可以为新产品的早期需求预测提供自创。方法三：运用指数平滑法进展预测，将指数平滑系数定得很高0.5。一旦得到了足够的需求历史数据，就可以将平滑系数降低到普通程度。 二不规那么需求预测难以用数学方法进展准确预测。参考方法：第一，寻觅导致需求不规那么变化的关键缘由，再利用这些要素进展预测；将不规那么需求预测与其他规那么性需求预测分开进展，分别运用不同的方法。第二，假设没有找到促使需求发生突变的关键缘由，就暂时不对这类产品或效力的需求变化作出反响；相反，要利用一些简单的、平稳的预测方法。第三，对预测精度要求不太高的场所，可

10、以根据详细情况要求适当调整预测值，保证需求的可靠性。 二、物流系统预测的特殊问题二、物流系统预测的特殊问题三地域性预测先进展地域总量预测后，再按地域分配？还是直接对每一地域单独进展需求预测后再汇总？ 二、物流系统预测的特殊问题四预测的误差问题预测误差是不可防止的 将几种预测模型的结果进展综合，可使预测值更稳定、更可靠4.2 判别预测方法一. 判别预测方法简介判别预测就是在一种有组织的方式下，搜集个人对预测对象所作的判别，进展综合分析，得出预测结论的方法。判别预测是一种定性预测方法。 特点适用于数据奇缺，或难于作定量分析时运用。预测简单，容易实施。预测准确度不高，容易受客观要素的影响。普通用于中

11、长期预测。 比如，新产品的销售量预测；新技术的运用前景等。 常用方法 德尔菲法、客观概率法、市场调查、历史类比法等。二. 部门担任人评判意见法预测方法召集企业相关部门居于第一线的专家或担任人，请他们对预测对象在未来某个时间内的情况做出本人的估计。将一切人的估计结果交给业务部门进展分析，得出预测结论。特点简便迅速。该方法包含了大量的客观要素和个人要素，其预测的可信度，主要取决于预测人员的阅历、知识和对情况的掌握。适用范围产品选型、确定产品的开展方向等预测。三. 销售人员估计法预测方法制定销售方案时，让销售人员根据本人对市场和客户的了解，提出本人的预测估计值。每个人都独立进展将每个人的估计值，进展

12、一定的数学处置如算术平均、加权平均，然后作为预测值。特点简单易行，能对市场变化迅速做出反响。预测中个人客观要素的影响较大。例题 某公司对明年销售量的预测 根据三个销售员、两位经理的估计对明年的销量作出预测。 1. 三个销售人员估计值销售员 甲销售额概率销售额概率最高10000.3300最可能7000.5350最低4000.280期望730销售员 乙销售额概率销售额概率最高12000.2240最可能9000.6540最低6000.2120期望900销售员 丙销售额概率销售额概率最高9000.2180最可能6000.5300最低3000.390期望570三. 销售人员估计法2. 销售人员估计值处置

13、 假设三个销售人员预测的权重一样，取三者的平均值作为预测值算术平均值，即： 销售人员预测值=730+900+570/3=2200/3=733.3单位3. 两位销售经理的预测及处置 1估计值：经理甲：1000； 经理乙：800 2假设估计结果的权重一样。取平均值，得到 经理预测值=1000+800/2=900单位 4. 将经理预测值与销售人员预测值作加权平均，结果作为最终预测结果因经理是部门担任人，阅历更丰富，意见的权威性大些，其预测值的比重可大一些，假设采取2:1加权，得到 明年销售预测值1733.3+9002/3=844.4单位 三. 销售人员估计法四. 德尔菲法Delphi德尔菲法Delp

14、hi简介德尔菲法是由美国兰德公司研提出的一种预测方法。德尔菲法也叫专家调查法。该方法的主要思想：依托专家小组背靠背的独立判别，来替代面对面的会议，使不同专家意见分歧的幅度和理由都可以表达出来，经过客观的分析，到达符合客观规律的一致意见。四. 德尔菲法Delphi德尔菲法的详细步骤挑选专家。聘请企业内、外假设干专家，对所需预测的问题组成技术专家小组，但组内成员普通没有人是整个问题的专家。进展函询。向选定的专家组成员发放预测问卷和预测资料，要求专家们根据预测资料，针对预测目的，独立作出本人的回答，提出个人独立的预测结果。函询修正。将专家预测结果进展综合编辑，将不同的专家预测结果整理成新一轮预测的参

15、考资料。把新的参考资料和修正后的预测问卷提供应专家做新一轮的分析和预测。经过多次的反复，直至问题能得到相对集中、意见能相对一致为止。得出预测结果。根据专家们提供的预测结果作出最终的预测结果。德尔菲法的特点优点：简明直观，防止了专家会议的许多弊端。缺陷：专家的选择、函询调查表的设计、答卷处置等难度较大。五. 历史类比法 预测方法 经过对类似产品、可替代产品、或国外同类产品开展规律的分析，来进展相关的预测。特点 短少必要数据资料的新惹事物，但能找到可进展对比分析的产品。4.3 时间序列预测技术一.时间序列预测的实际分析预测根据 事物开展变化主要受内因的作用，事物过去、如今的形状会继续到未来。惯性原

16、理、延续性原理历史数据的特征历史数据中隐含着事物开展的根本规律。历史数据同时又受多种随机要素的影响而呈现出一定程度的动摇性和不规那么性；不能直接从历史数据得到未来的趋势预测的根本思想从历史数据中提示开展规律 经过对历史数据进展平均或平滑，消除历史数据中的部分随机动摇要素的影响，指示出隐含在事物中的某种根本规律，并以此预测未来。二. 时间序列的概念时间(月份)1月2月3月4月5月6月7月8月9月销量(万台)2223252726232421?时间(年度)199619971998199920002001200220032004运输量(吨)645650670660675678685686?某企业彩电销

17、售资料1月8月某物流公司962003年的货物运输量按月陈列的销量按年陈列的运输量时间序列，指观测或记录到的一组按时间顺序陈列的历史数据 又叫时间数列。时间序列预测，根据预测对象的历史数据资料，按时间进程组成动态数列，进展分析，预测的方法。三. 时间序列预测技术及分类时间序列预测的分类四. 常见时间序列 呈程度型变化的时间序列开展变化比较平稳，没有明显的上升或下降趋势，也没有较大幅度的上下动摇如处于市场饱和形状的产品销售量，消费过程中出现的稳定的次品率。Ytt 呈趋势变化的时间序列上升或下降的趋势变化，长期趋势变化Ytt四. 常见时间序列Ytt呈周期型变化的时间序列四. 常见时间序列Ytt具有激

18、动点Impulse变化的时间序列四. 常见时间序列Ytt具有阶梯型变化的时间序列四. 常见时间序列Ytt时间序列的转机性变化四. 常见时间序列准确、完好的历史数据资料时间序列所代表的时间周期必需一致时间序列中的各项数字的计算方法、计量单位、数据内容必需一致。五. 时间序列预测应留意的问题六. 简单平均法1. 算术平均法 把时间序列中的历史数据进展算术平均，以平均数作为预测值。 增量算术平均法。2. 加权平均法 对历史数据给予不同的权数进展加权平均，以加权平均值作为预测值。3. 几何平均 以历史数据的几何平均值作为预测值。七. 挪动平均预测法以预测对象最近一组历史数据的平均值直接或间接地作为预测

19、值。“平均 是取预测对象的时间序列中由远而近，按一定跨期的数据进展平均；“挪动 是指参与平均值计算的实践数据随预测期的推进而不断更新。添加一个新值，同时剔除掉已参与平均计算的最陈旧的一个实践值，保证每次参与计算的实践值个数一样。时间（月）123456789运输量（吨）645650670660675678685686?某公司2003年18月的货物运输量1. 一次挪动平均预测法 以本期t期挪动平均值作为下期t+1期的预测值。式中：Mt(1) _t时辰的挪动平均值 ， 上标 1代表一次挪动平均； xi _时间序列代表的实践值； n _参与平均值计算的实践值个数(跨期)时间（月）123456789运输

20、量(xi)（吨）645650670660675678685686?某公司2003年18月的货物运输量七. 挪动平均预测法 例题2 某物资企业统计了某年度1月至11月的钢材实践销售量，统计结果见表42，请用挪动平均预测法预测其12月的钢材销售量。月份实际销量(吨)移动平均数Mt(1)n=3n=61224002219003226004214002230052310021967623100223677257002253322417823400239672296792380024067232161025200243002341611254002413324049122480024433七. 挪动平均预

21、测法计算结果图表显示从图上可以看出：1用挪动平均法计算出的新数列的变化趋势与实践变化情况根本一致；2新数列数据动摇的范围变小了，并且随参与平均值计算的n值的添加，平均值的动摇范围越小。(修匀才干、抗干扰才干)3当n值增大，挪动平均值对时间序列变化的敏感性降低。挪动平均法对时间序列数据变化的抗干扰才干叫修匀才干。挪动平均法对时间序列数据变化的反响速度叫敏感性。挪动平均法的修匀才干与敏感性相互矛盾。当n值增大，挪动平均值的修匀才干添加，但同时挪动平均值对时间序列变化的敏感性降低。要根据时间序列的特点来确定n值的大小。n值的普通选择原那么是：1由时间序列的数据点的多少而定。数据点多，n可以获得大一些

22、；2由时间序列的趋势而定。趋势平稳并根本坚持程度形状的，n可以获得大一些；3趋势平稳并坚持阶梯性或周期性增长的n应该获得小一些；七. 挪动平均预测法期序历史数据一次平均n=3一次平均n=511021532042515530206352520740302584535309504035105545401简便易于运用；2一次挪动平均法能较好地顺应程度型历史数据的预测，但不顺应带有明显上升或下降的斜坡型历史数据的预测。主要缺陷：由于对分段内部的各数据同等对待，而没有强调近期数据对预测值的影响，假设近期内情况变化开展较快，利用一次挪动平均预测会导致较大的误差。 实践上，近期数据对预测值的影响普通更大，为

23、了减少这种误差，可以采取二次挪动平均方法。期序历史数据一次平均n=3二次平均n=311021532042515530206352574030208453525950403010554535从图上可以看出，一次挪动平均值滞后于历史数据，而二次挪动平均值又落后于一次挪动平均值。启示：根据历史数据、一次挪动平均值、二次挪动平均值三者间的滞后关系，可以先求出一次挪动平均值与二次挪动平均值之间的差值，然后将此差值加到一次挪动平均值上，再思索其趋势变动值，得到接近实践情况的预测值。二次挪动平均预测法的根本思想2. 二次挪动平均预测法二次挪动平均预测法是在求得一次挪动平均数、二次挪动平均数的根底上，对有线性

24、趋势的时间序列所作的预测。步骤如下： 1计算一次挪动平均值 2计算二次挪动平均值其中：Mt(1) t时辰的一次挪动平均值 Mt(2)t时辰的二次挪动平均值； n：参与二次平均计算的一次挪动平均值的个数3对有线性趋势的时间序列做预测其中：七. 挪动平均预测法例题 某物资企业某年度1月至11月的钢材实践销售量，用二次挪动平均预测法预测其12月的钢材销售量。月份实际销售量一次平均数Mt(1) 二次平均数Mt(2) Mt(1)- Mt(2)atbt预测值yt+T取T=1(1)(2)(3)(4)(5)=(3)-(4)(6)=(3)+(5)(7)=(5)(8)=(6)+(7)*T1224002219003

25、22600421400223005231002196762310022367725700225332221132222856322231788234002396722289167825645167827322923800240672295611112517811112628910252002430023522778250787782585611254002413324111222415522241771224800241676332543363326066挪动平均预测小结 1在外界环境变化较少的情况下，挪动平均法是一种有效的预测方法； 2短期预测效果很好。适用于需求、销售预测、库存管理预测等；

26、 3需求较多的历史数据，并且计算量较大。八. 指数平滑法指数平滑预测法，是在挪动平均预测法的根底上开展起来的一种特殊的加权平均预测法。包括一次指数平滑预测法，二次指数平滑预测法和高次指数平滑法。 特点：计算简单，需求的历史数据较少思绪：对离预测期较近的历史数据给予较大的权数，离预测期较远的历史数据给予较小的权数。一次指数平滑法计算公式式中：Ft+1(1)在t+1时辰的一次指数平滑值 (t时辰的下期预测值)； Ft(1)在t时辰的一次指数平滑值(t时辰预测值)； xt 在t时辰的实践值； 平滑常数，规定0 t /2(n-2)，那么回绝H0 ，接受H1 ； 假设 |t| t /2(n-2)，那么回

27、绝H1 ，接受H0 ； 对于一元线性回归方程中的0，可构造如下t统计量进展显著性检验： 在上述收入-消费支出例中，首先计算2的估计值 t统计量的计算结果分别为： 给定显著性程度=0.05，查t分布表得临界值 t 0.05/2(8)=2.306 |t1|2.306，阐明家庭可支配收入在95%的置信度下显著，即是消费支出的主要解释变量； |t2|2.306,阐明在95%的置信度下，无法回绝截距项为零的假设。 假设检验可以经过一次抽样的结果检验总体参数能够的假设值的范围如能否为零，但它并没有指出在一次抽样中样本参数值究竟离总体参数的真值有多“近。 要判别样本参数的估计值在多大程度上可以“近似地替代总

28、体参数的真值，往往需求经过构造一个以样本参数的估计值为中心的“区间，来调查它以多大的能够性概率包含着真实的参数值。这种方法就是参数检验的置信区间估计。 三、参数的置信区间 假设存在这样一个区间，称之为置信区间confidence interval； 1-称为置信系数置信度confidence coefficient， 称为显著性程度level of significance；置信区间的端点称为置信限confidence limit或临界值critical values。一元线性模型中，i (i=1，2的置信区间:在变量的显著性检验中曾经知道： 意味着，假设给定置信度1-，从分布表中查得自在度为

29、(n-2)的临界值，那么t值处在(-t/2, t/2)的概率是(1- )。表示为： 即于是得到:(1-)的置信度下, i的置信区间是 在上述收入-消费支出例中，假设给定 =0.01，查表得： 由于于是，1、0的置信区间分别为： 0.6345,0.9195) -433.32,226.98 由于置信区间一定程度地给出了样本参数估计值与总体参数真值的“接近程度，因此置信区间越小越好。 要减少置信区间，需 1增大样本容量n，由于在同样的置信程度下，n越大，t分布表中的临界值越小；同时，增大样本容量，还可使样本参数估计量的规范差减小； 2提高模型的拟合优度，由于样本参数估计量的规范差与残差平方和呈正比，

30、模型拟合优度越高，残差平方和应越小。例题某公司预备购入钢材，下表是一些供货点的路程及运输时间的统计资料，要求根据提供的统计资料估计供货点位于1500公里时钢材的在途运输时间供货工厂铁路运输距离x（公里）在途运输时间y（小时）121052290733506448011549086730117780128850899201510101012三. 一元线性回归预测法解：1判别统计数据能否有线性关系，作散点图由散点图得出运输间隔与运输时间根本成线性关系三. 一元线性回归预测法2计算回归系数供货工厂运输距离Xi(KM)运输时间Yi(Hour)XiYiXi2Yi2121051050441002522907

31、203084100493350621001225003644801152802304001215490839202401006467301180305329001217780129360608400144885086800722500649920151380084640022510101012121201020100144求和611095644904451500993三. 一元线性回归预测法3代入运输间隔1500KM，得到运输时间的预测值为： Y=4.019+0.00897*1500=17.474(小时)4相关性检验及预测误差计算略根本概念 社会经济S中，影响事物开展的往往是多个要素，一元回归

32、只是一种笼统，是抓主要矛盾的结果。有时分不清主次，只需经过多要素的多元回归才干反映事物的本质。 例如一个城市的公共交通营运总额y与该市的人口总数x1、国民消费总值x2、商品流通量或人口流动数x3等多要素有关，经过分析抓住主要矛盾后，可建立如下二元线性回归预测模型：四. 多元线性回归预测法四. 多元线性回归预测法多元线性回归预测法是一元线性回归预测法的延伸。多元线性回归预测法研讨一个因变量和两个或两个以上的自变量间的关系。因变量和每一个自变量之间为线性关系。回归方程回归系数的计算 普通而言，设变量y与k个自变量x1, x2, ，xk之间存在统计线性相关关系，且给定n组样本数据点如下：(y1, x

33、11, x21,xk1)，(y2, x12, x22,xk2)，(yn, x1n, x2n,xkn) 那么其满足：多元线性回归预测模型可以表示为：多元线性回归参数确定 构造方程：极小值条件可以表示为：多元线性回归参数确定 整理可得： 解上面的方程组即可得到a0, a1, , ak的估计值。多元线性回归参数确定样本方式样本方式的矩阵表示留意：多重共线性留意：多重共线性续OLS的估计 的OLSE OLS的估计 的OLSEOLS的估计 的OLSE OLS的正规方程的表达式 的OLS估计量的统计特征1 的OLS估计量的统计特征2 的OLS估计量的统计特征3 的OLS估计量的统计特征42的估计量是2的无

34、偏估计 的估计值举例企业管理费取决于两种重点产品的产量，线性回归模型是：Y=1 +2X2 + 3X3 +u样本数据为：年管理费用A产品产量B产品产量13352114385643245546举例举例举例参数检验拟合优度校 验R 2, 单参数显著性检验t检验回归方程显著性检验F检验一、平方和公式一、平方和公式方差分析表SS自由度MSS回归平方和k-1 残差平方和n-k总平方和n-1 二、断定系数R2二、断定系数R2二、断定系数R2二、调整的断定系数二、调整的断定系数1k1k(1) (2)二、调整的断定系数单参数显著性检验一、检验的假设二、检验统计量二、检验统计量三、检验步骤回归方程显著性检验F检验

35、五. 平滑预测与回归预测的比较平滑预测与回归预测都是常用的预测技术，其区别如下：适用范围不同平滑预测模型适用于时间序列；回归模型既适用于时间序列，也适用于具有因果关系的非时间序列。预测期间不同平滑预测是一种对现有资料的外推，只适用于短期预测；回归模型反映变量间的因果关系，适用于中短期预测。功能不同平滑模型通常只用于进展预测；回归模型既用于预测，也可以用于构造分析、政策评价等数学根底不同回归模型是根据统计学原理推导得出的，具有严谨的数学根底，并且可以对预测模型进展统计检验分析。而平滑模型那么不能进展检验。神经网络生物神经元神经元指神经细胞，它是生物神经系统的最根本的单元，其根本构造如下图。可以看

36、出，神经元由细胞体、树突和轴突组成。细胞体是神经元的主体，它由细胞核、细胞质和细胞膜三部分构成。从细胞体向外延伸出许多突起，其中大部分突起呈树状，称为树突。树突起感受作用，接受来自其他神经元的传送信号。 生物神经元根本构造 另外，由细胞体伸出的一条最长的突起，用来传出细胞体产生的输出信号，称之为轴突；轴突末端构成许多细的分枝，叫做神经末梢；每一条神经末梢可以与其他神经元形胜利能性接触，该接触部位称为突触。所谓功能性接触是指并非永久性接触，它是神经元之间信息传送的奥妙之处。 一个神经元把来自不同树突的兴奋性或抑制性输入信号(突触后膜电位)累加求和的过程，称为整合。思索到输入信号的影响要继续一段时

37、间(毫秒级)，因此，神经元的整合功能是一种时空整合。当神经元的时空整合产生的膜电位超越阈值电位时，神经元处于兴奋形状，产生兴奋性电脉冲，并经轴突输出；否那么，无电脉冲产生，处于抑制形状。人工神经元 假设我们对生物神经元作以适当的构造简化和功能笼统，就得到所谓的人工神经元。 普通地，人工神经元的构造模型如下图。 它是一个多输入单输出的非线性阈值器件。其中x1，x2，xn表示神经元的n个输入信号量；w1，w2，wn表示对应输入的权值，它表示各信号源神经元与该神经元的衔接强度；A表示神经元的输入总和，它相应于生物神经细胞的膜电位，称为激活函数；y为神经元的输出；表示神经元的阈值。人工神经元构造模型

38、于是，人工神经元的输入输出关系可描画为： 函数y=f(A)称为特性函数(亦称作用函数或传送函数)。特性函数可以看作是神经元的数学模型。常见的特性函数有以下几种: 1. 阈值型 2.S型这类函数的输入输出特性多采用指数、对数或双曲正切等S型函数表示。例如 S型特性函数反映了神经元的非线性输出特性。 3.分段线性型神经元的输入输出特性满足一定的区间线性关系，其特性函数表达为式中，K、Ak均表示常量。 神经元特性函数 神经网络 假设将多个神经元按某种的拓扑构造衔接起来，就构成了神经网络。根据衔接的拓扑构造不同，神经网络可分为四大类：分层前向网络、反响前向网络、互连前向网络、广泛互连网络。 1.分层前

39、向网络 分层前向网络如图 (a)所示。这种网络的构造特征是，网络由假设干层神经元组成，普通有输入层、中间层又称隐层，可有一层或多层和输出层，各层顺序衔接；且信息严厉地按照从输入层进，经过中间层，从输出层出的方向流动。 2.反响前向网络 反响前向网络如图 (b)所示。它也是一种分层前向网络，但它的输出层到输入层具有反响衔接。反响的结果构成封锁环路，具有反响的单元也称为隐单元，其输出称为内部输出。 3.互连前向网络 互连前向网络如图 (c)所示。它也是一种分层前向网络，但它的同层神经元之间有相互衔接。同一层内单元的相互衔接使它们之间有彼此牵制造用。 4. 广泛互连网络 所谓广泛互连是指网络中恣意两

40、个神经元之间都可以或能够是可达的，即存在衔接途径，广泛互连网络如图 (d)所示。著名的Hopfield网络、波尔茨曼机模型构造均属此类。 神经网络学习 学习亦称训练是神经网络的最重要特征之一。神经网络可以经过学习，改动其内部形状，使输入输出呈现出某种规律性。网络学习普通是利用一组称为样本的数据，作为网络的输入和输出，网络按照一定的训练规那么(又称学习规那么或学习算法)自动调理神经元之间的衔接强度或拓扑构造，当网络的实践输出满足期望的要求，或者趋于稳定时，那么以为学习胜利。学习规那么权值修正学派以为：神经网络的学习过程就是不断调整网络的衔接权值，以获得期望的输出的过程。所以，学习规那么就是权值修

41、正规那么。2.学习方法分类从不同角度思索，神经网络的学习方法有不同的分类。表1列出了常见的几种分类情况。表1 神经网络学习方法的常见分类 神经网络模型也可按其功能、构造、学习方式等的不同进展分类。 1.按学习方式分类 神经网络的学习方式包括三种，有导师学习、强化学习和无导师学习。按学习方式进展神经网络模型分类时，可以分为相应的三种，即有导师学习网络、强化学习网络及无导师学习网络。 2. 按网络构造分类 神经网络的衔接构造分为两大类，分层构造与互连构造，分层构造网络有明显的层次，信息的流向由输入层到输出层，因此，构成一大类网络，即前向网络。对于互连型构造网络，没有明显的层次，恣意两处置单元之间都

42、是可达的，具有输出单元到隐单元(或输入单元)的反响衔接，这样就构成另一类网络，称之为反响网络。 3. 按网络的形状分类 在神经网络模型中，处置单元(即神经元)的形状有两种方式：延续时间变化形状、离散时间变化形状。假设神经网络模型的一切处置单元形状能在某一区间延续取值，这样的网络称为延续型网络；假设神经网络模型的一切处置单元形状只能取离散的二进制值0或1(或-1、+1)，那么称这种网络为离散型网络。 4. 按网络的活动方式分类 确定神经网络处置单元的形状取值有两种活动方式，一种是由确定性输入经确定性作用函数，产生确定性的输出形状；另一种是由随机输入或随机性作用函数，产生服从一定概率分布的随机输出

43、形状。具有前一种活动方式的神经网络，称为确定性网络。已有的大部分神经网络模型均属此类。而后一种活动方式的神经网络，称为随机性网络。随机性网络的典型例子有：波尔茨曼机、柯西机和高斯机等。神经网络模型神经网络模型，是关于一个神经网络的综合描画和整体概念，包括网络的拓扑构造、输入输出信号类型、信息传送方式、神经元特性函数、学习方式、学习算法等等。截止目前，人们曾经提出了上百种神经网络模型,表中简介了最著名的几种。 一些著名的神经网络模型 BP网络及其学习举例BP(Back Propagation)网络即误差反向传播网络是运用最广泛的一种神经网络模型。(1)BP网络的拓扑构造为分层前向网络；(2)神经

44、元的特性函数为Sigmoid型(S型)函数，普通取为(3)输入为延续信号量；(4)学习方式为有导师学习；(5)学习算法为推行的学习规那么，称为误差反向传播算法，简称BP学习算法。BP算法 网络的构成 神经元的网络输入：neti=x1w1i+x2w2i+xnwni神经元的输出：输出函数分析0.5f (net)0.25o0 110,0.5net0,0o应该将net的值尽量控制在收敛比较快的范围内可以用其它的函数作为激活函数，只需该函数是处处可导的网络的拓扑构造x1o1输出层隐藏层输入层x2o2omxnW(1)W(2)W(3)W(L)网络的拓扑构造 BP网的构造输入向量、输出向量的维数、网络隐藏层的

45、层数和各个隐藏层神经元的个数的决议实验：添加隐藏层的层数和隐藏层神经元个数不一定总可以提高网络精度和表达才干。BP网普通都选用二级网络。网络的拓扑构造x1o1输出层隐藏层输入层x2o2omxnWV训练过程概述 样本：(输入向量，理想输出向量)权初始化：“小随机数与饱和形状；“不同保证网络可以学。1、向前传播阶段：1从样本集中取一个样本(Xp，Yp)，将Xp输入网络；2计算相应的实践输出Op：Op=Fl(F2(F1(XpW(1)W(2)W(L)训练过程概述 2、向后传播阶段误差传播阶段：1计算实践输出Op与相应的理想输出Yp的差；2按极小化误差的方式调整权矩阵。3网络关于第p个样本的误差测度：4

46、 网络关于整个样本集的误差测度：误差传播分析 1、输出层权的调整wpq= wpq+wpqwpq=qop=fn (netq)(yq-oq)op=oq(1-oq) (yq-oq)op wpqANpANq第L-1层第L层wpq2、隐藏层权的调整 ANpANqANhvhppk-11kwp1wpqqkwpmmk第k-2层第k层第k-1层2、隐藏层权的调整pk-1的值和1k，2k，mk 有关无妨以为pk-1经过权wp1对1k做出奉献，经过权wp2对2k做出奉献，经过权wpm对mk做出奉献。pk-1= fk-1(netp) (wp11k+ wp22k+ wpmm k)2、隐藏层权的调整vhp=vhp+vhp

47、 vhp=pk-1ohk-2 =fk-1 (netp)( wp11k+ wp22k+ wpmmk)ohk-2=opk-1(1-opk-1)( wp11k+ wp22k+ wpmmk)ohk-2ANpANqANhvhppk-11kwp1wpmqkwpqmk第k-2层第k层第k-1层根本BP算法neti=x1w1i+x2w2i+xnwni根本的BP算法 根本思想 ：逐一地根据样本集中的样本(Xk,Yk)计算出实践输出Ok和误差测度E1，对W(1) ，W(2) ，W(L)各做一次调整，反复这个循环，直到Ep。用输出层的误差调整输出层权矩阵，并用此误差估计输出层的直接前导层的误差，再用输出层前导层误差

48、估计更前一层的误差。如此获得一切其它各层的误差估计，并用这些估计实现对权矩阵的修正。构成将输出端表现出的误差沿着与输入信号相反的方向逐级向输入端传送的过程 例 设计一个BP网络，对表2所示的样本数据进展学习，使学成的网络能处理类似的方式分类问题。设网络的输入层有三个节点，隐层四个节点，输出层三个节点，拓扑构造如下图。表2 网络训练样本数据 输入输出X1 x2 x3Y1 y2 y30.3 0.8 0.10.7 0.1 0.30.6 0.6 0.61 0 00 1 0 0 0 1BP网络举例 用样本数据按BP算法对该网络进展训练，训练终了后，网络就可作为一种方式分类器运用。由于网络的输出向量(1，

49、0，0)、(0，1，0)、(0，0，1)可以表示多种方式或形状。如可以分别表示凸、凹和直三种曲线，或者三种笔划，也可以表示某公司的销售情况：顶峰、低谷和持平等等。1)信息领域(l)信号处置：神经网络广泛运用于自顺应信号处置和非线性信号处置。前者如信号的自顺应(2)方式识别：方式识别涉及方式的预处置变换和将一种方式映射为其他类型的操作，目前电脑市场上随处习见的手写输入和语音输入系统进一步阐明神经网络在方式识别方面的运用曾经商品化。(3)数据紧缩：在数据传送与存储时，数据紧缩至关重要。神经网络可对待传送或待存储的数据提取方式特征，只将该特征传出或存储，接纳后或运用时再将其恢复成原始方式。 2)自动

50、化领域(l)系统辨识：(2)神经控制器：控制器在实时控制系统中起着“大脑的作用，神经网络具有自学习和自顺应等智能特点，因此非常适宜于作控制器。(3)智能检测：人工神经网络的运用领域3)工程领域 (l)汽车工程：汽车在不同形状参数下运转时，能获得最正确动力性与经济性的挡位称为最正确挡位。利用神经网络的非线性映射才干，经过学习优秀驾驶员的换挡阅历数据，可自动提取蕴含在其中的最正确换挡规律。(2)军事工程：神经网络同红外搜索与跟踪系统配合后可发现和跟踪飞行器。一个胜利的例子是，利用神经网络检测空间卫星的动作形状是稳定、倾斜、旋转还是摇摆，正确率可达95%。(3)化学工程4)医学领域 (l)检测数据分

51、析：(2)生物活性研讨：用神经网络对生物学检测数据进展分析，可提取致癌物的分子构造特征，建立分子构造和致癌活性之间的定量关系，并对分子致癌活性进展预测。(3)医学专家系统：5)经济领域 (l)信贷分析：在这类问题中，信誉评价机构要针对不同恳求公司的各自特点提出信誉评价，判别失误的例子经常发生，给信贷机构带来宏大损失。(2)市场预测：市场预测问题可归结为对影响市场供求关系的诸多要素的综合分析，以及对价钱变化规律的掌握。运用神经网络进展市场预测的一个实例是期货市场的神经网络预测。其作法是根据某期货市场每月平均期货价钱、价钱不定性和市场心思目的量等要素，建立较为准确可靠的市场模型。它不仅能判别价钱的

52、未来走势，而且能在走势继续一段时间后预测到价钱的反转。神经网络市场预测在股票走势预测也有广泛运用。 4.5 预测结果分析一. 预测误差预测误差：预测结果与实践情况的偏向。预测误差分析：对预测误差的计算、分析、反响和调整过程，称之为误差分析。预测误差分析的作用阐明预测结果与实践情况的差别。经过误差计算和分析产生误差的缘由，从而检验、比较和评价预测方法的有效性及其优劣。将预测误差作为反响信号提供应预测者，作为调整改良预测方法的根据，从中选择出最正确预测方法及预测结果式中：xi第i时辰的实践值；xi 第i时辰的预测值； ei第i时辰的预测误差值。二. 误差产生的缘由1用于预测的信息与资料本身引起的误

53、差 由于预测的信息与资料是经过市场调查得到的，其质量优劣对预测的结果有直接的影响。因此，对信息与资料的普通要求是全面、完好、真实可靠。2预测方法及预测参数引起的误差 预测是对实践过程的近似描画，预测中运用的参数是对真实参数的近似。 为了获得较好的预测结果，人们通常采用多种预测方法或多个预测参数进展多次预测计算，然后用综合评价方法找到最正确的预测方法和确定预测参数。3预测期间的长短引起的误差 预测是根据知的历史及现实而对未来进展描画，但未来是不确定的，影响未来的环境和条件也会与历史及现实有所不同，假设差别很大而预测过程中没有估计到，就必然会产生误差。4预测者的客观要素引起的误差 无论是预测目的的制定，信息与资料的搜集整理，还是预测方法的选择，预测参数确实定以及对预测结果的分析，都需求有预测者的客观判别。 要减少这种误差，要求预测者具备广泛的知识、丰富的阅历、敏锐的察看才干和思索才干以及准确的判别才干。 三.准确度度量三种模型拟合的准确度度量：MAPE、MAD 和 MSD。