[发明专利]基于ES预测技术的煤炭供应链牛鞭效应抑制方法

摘要

本发明公开了一种基于ES预测技术的煤炭供应链牛鞭效应抑制方法，包括步骤：一、建立煤炭需求模型；二、计算t期的煤炭需求量Dt的方差；三、确定备货期L内需求预测值四、确定煤炭订货量qt；五、确定煤炭订货量方差Var(qt)；六、获取煤炭供应链牛鞭效应BE的表达式；七、调节煤炭供应链牛鞭效应BE表达式中参数并抑制牛鞭效应。本发明设计新颖，实现方便、使用效果好，能有效解决复杂煤炭供应链牛鞭效应问题，避免了由于无法精准预测顾客需求而增加煤炭库存量和煤炭库存费用，并且避免了难以制定合理的生产计划造成生产过量，精度高。

主权项

基于ES预测技术的煤炭供应链牛鞭效应抑制方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤一、建立煤炭需求模型：采用计算机构建煤炭需求模型且煤炭需求量D服从SARMA(1,0)X(0,1)s季节时间序列，其中，s为季节性循环周期；步骤二、根据公式计算t期的煤炭需求量Dt的方差，其中，t期的煤炭需求量Dt服从步骤一中SARMA模型且Dt＝μ+ρDt‑1+εt‑θεt‑s，μ是非负常数，ρ为季节性自回归系数且0<ρ<1，θ为季节性移动平均系数且0<θ<1，εt为t期独立同分布的随机变量且εt～N(0,σ2)，εt‑s为t‑s期独立同分布的随机变量且εt‑s～N(0,σ2)，Dt‑1为输入计算机中的t‑1期实际煤炭需求量；步骤三、确定备货期L内需求预测值过程如下：步骤301、确定t期时备货期L内第i备货期的需求预测值计算机采用指数平滑法计算且其中，α为权值且0<α<1，为t‑1期煤炭需求预测值且的初始值人工给定；步骤302、根据公式计算备货期L内需求预测值其中，根据步骤301可得到步骤四、确定煤炭订货量，过程如下：步骤401、预测提前期需求的煤炭库存St：煤炭库存St采用定期补充库存策略中目标库存水平的确定方法，其中，z为保证供货的服务水平系数，为提前期需求预测误差且为不随时间变化的常数；步骤402、计算t期初煤炭销售运输企业向煤炭勘探开采企业发出的煤炭订货量qt：首先，通过计算机维持期末库存水平保持在St，计算得煤炭订货量St‑1为期末库存水平保持在St的前一期库存水平；然后，将步骤302中带入得步骤五、确定煤炭订货量方差Var(qt)，过程如下：步骤501、对公式两边同取方差，计算t‑1期煤炭需求预测值的方差，得其中，取且Var(Dt‑1)＝Var(Dt)；步骤502、对公式进行无限展开，推导t‑1期煤炭需求预测值展开形式，得m为预测展开次数；步骤503、对协方差进行展开，将步骤502所得带入协方差进行等价转换，得对步骤二中t期的煤炭需求量Dt＝μ+ρDt‑1+εt‑θεt‑s进行递推，得t期进行m次预测后的煤炭需求量j为预测展开次数m的变量，将递推后的Dt+m带入cov(Dt+m,Dt)对协方差进行展开，得步骤504、对两边同取方差，计算煤炭订货量方差Var(qt)，得将t‑1期需求预测值方差以及实际煤炭需求量和需求预测值的协方差带入得步骤六、获取煤炭供应链牛鞭效应BE的表达式：根据公式计算煤炭供应链牛鞭效应BE的表达式，将步骤504中得到的带入公式得煤炭供应链牛鞭效应BE的表达式为步骤七、调节煤炭供应链牛鞭效应BE表达式中参数并抑制牛鞭效应：通过计算机选取煤炭供应链牛鞭效应BE表达式中参数取值，调节煤炭供应链牛鞭效应BE的数值抑制牛鞭效应。