| # 预测方法：指数平滑 Infor ERP 将根据指数平滑预测方法计算需求预测，具体如下： 此预测方法的相关参数包括： 自动更新预测参数 需求的平滑因子 趋势的平滑因子 季节的平滑因子 预测误差的平滑因子 需求预测的跟踪信号 关键跟踪信号 可以在按计划物料列出的预测设置 (cpdsp1110m000) 进程中维护这些参数。 如果选中了自动更新预测参数复选框，Infor ERP 将首先重新计算指数平滑方法的平滑因子。 Infor ERP 使用迭代处理生成需求、季节和趋势平滑因子的最佳组合；步长为 0.2，随后改为 0.05。 该组合可给出最小平均绝对偏差 (MAD)。 接着，Infor ERP 会通过指数平滑方法计算自需求历史记录第一期起、到上一预测期为止的需求预测。 需求预测各种变量的计算方法如下： 平均需求 没有季节性变化：
    AV(t) = FD(t) + a (AD(t) - FD(t))
具有固定的季节性变化：
    AV(t) = (FD(t) + a (AD(t) - FD(t))) - SF(t)
具有递增季节性变化：
    AV(t) = (FD(t) + a (AD(t) - FD(t))) / SF(t)
其中：
AV(t) | 按季节进行调整的期段 t 的平均需求
FD(t) | 期段 t 的需求预测
AD(t) | 期段 t 的实际需求 (*)
SF(t) | 期段 t 的季节性因子
a | 需求的平滑因子字段
(*) 对于当前期段和以后的期段，预测需求将被视为实际需求。 趋势因子 具有线性趋势变化：
    TF(t) = TF(t-1) + b ((AV(t)-AV(t-1)) - TF(t-1))
具有递增趋势变化：
    TF(t) = TF(t-1) + b (1.0 + ((AV(t)-AV(t-1))/AV(t)) - TF(t-1))
其中：
TF(t) | 期段 t 的趋势因子
AV(t) | 按季节进行调整的期段 t 的平均需求
b | 趋势的平滑因子字段
季节性因子 具有固定的季节性变化：
    SF(t+L) = SF(t) + g ((AD(t) - AV(t)) - SF(t))
具有递增季节性变化：
    SF(t+L) = SF(t) + g ((AD(t) / AV(t)) - SF(t))
其中：
SF(t) | 期段 t 的季节性因子
AD(t) | 期段 t 的实际需求 (*)
AV(t) | 按季节进行调整的期段 t 的平均需求
L | 季节长度（以期段数为单位）
g | 季节的平滑因子字段
(*) 对于当前期段和以后的期段，预测需求将被视为实际需求。 需求预测 没有趋势变化：
    FD(t+1) =	 AV(t)
具有线性趋势变化：
    FD(t+1) = FD(t+1) + TF(t)
具有递增趋势变化：
    FD(t+1) = FD(t+1) * TF(t)
具有固定的季节性变化：
    FD(t+1) = FD(t+1) + SF(t+1)
具有递增季节性变化：
    FD(t+1) = FD(t+1) * SF(t+1)
其中：
AV(t) | 按季节进行调整的期段 t 的平均需求
TF(t) | 期段 t 的趋势因子
SF(t+1) | 期段 t+1 的季节性因子
FD(t+1) | 期段 t+1 的需求预测
平均预测误差 其中：
AD(t) | 期段 t 的实际需求
FD(t) | 期段 t 的需求预测
AE(t) | 期段 t 的平均绝对偏差 (MAD)
SE(t) | 期段 t 的平均预测误差 (SER)
abs(FD(t) - AD(t)) | (FD(t) - AD(t)) 的绝对值
e | 预测误差的平滑因子字段
跟踪信号的计算方法如下：
     TS(t) = abs(SE(t)/AE(t))
其中：
TS(t) | 跟踪信号
SE(t) | 期段 t 的平均预测误差 (SER)
AE(t) | 期段 t 的平均绝对偏差 (MAD)
abs(SE(t)/AE(t)) | (SE(t)/AE(t)) 的绝对值
注意 如果预测需求 (FD) 始终大于实际需求 (AD)，(SE(t)/AE(t)) 的值将为 1。如果预测需求 (FD) 始终小于实际需求，(SE(t)/AE(t)) 的值将为 -1。跟踪信号为介于 0 和 1 之间的数值。跟踪信号用于指示预测需求是否系统地高于或低于实际需求。 如果选中了需求预测的跟踪信号复选框，需求的平滑因子将取决于预测误差。 如果跟踪信号大于关键跟踪信号字段的值，Infor ERP 将使需求的平滑因子等于跟踪信号。 相关主题 需求预测的算法 预测方法 |