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demand forecasting是什么意思,demand forecasting的意思翻译、用法、同义词、例句

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常用词典

  • 需求预测;请求预报

  • 例句

  • Parking demand forecasting and management are both emphasis and difficulty of static traffic research.

    停车需求预测与管理是城市静态交通研究的重点和难点。

  • In demand decision system, the demand decision process, demand decision system and demand forecasting approach selection are analyzed.

    在需求决策系统中,分析了需求决策过程、需求决策体系以及需求预测的方法选择。

  • Accurate demand forecasting is a fundamental skill in managing inventory levels throughout the supply chain. This session provides an overview of prevalent forecasting techniques.

    精确需求预测是贯穿整个供应链中管理存货水平的基本技巧。这一节给目前普遍使用的预测技术一个综述。

  • Demand forecasting is difficult. No matter which method is used, it will not be accurate.

    需求预测是很难的,不管用哪种方法,预测结果都不会非常精确。

  • Electric power demand forecasting is a critical component in power system planning and operation.

    电力需求预测与分析是电力系统规划与运行的基础工作。

  • CPFR is a tool to coordinate various supply chain activities, including production and purchase planning, demand forecasting and inventory replenishment among supply chain trading partners.

    CPFR是一个用来协调各级供应链管理活动的工具,包括供应链贸易伙伴间的生产和采购规划、需求预测和库存补货。

  • The application of combined models for traffic demand forecasting is analyzed, and emphasis is put on two combined models applied to demand forecasting for urban traffic.

    分析了交通需求预测组合模型的应用,重点研究了适用于城市交通需求预测的两种组合模型。

  • Based on the research overview of hotel revenue management, including demand forecasting, overbooking, room allocation control and pricing, the prospects of hotel revenue management are presented.

    基于酒店收益管理(包括需求预测、超量预订、客房分配和定价等)研究进展的介绍与分析,指出了酒店收益管理的研究发展方向。

  • Only the scientific travel demand forecasting for the Olympic spectators can result in reasonable dispatch and thus effective operations of transit systems.

    科学的奥运观众交通需求预测是奥运期间合理交通调度、提高交通运行效率的前提。

  • The system dynamics are applied in the medium long term electric power demand forecasting.

    介绍将系统动力学方法运用于电力需求量的中长期预测中。

  • So the OD matrix with accurate result should be taken into consideration that we can get good result by transport demand forecasting.

    因此获得准确率高、精度好的OD表,对交通需求预测工作将起着重要的作用。

  • The paper study the current severe situation of coal equipment manufacturing enterprise under the competition and indicate the importance of using market demand forecasting in practice.

    针对笔者所在单位的实际情况,提出将市场需求预测用于单位实践工作的研究课题。

  • However, there is scarcely research on universal quantificational individual demand forecasting method until now.

    但是,现有文献中至今没有发现通用的个性化需求定量预测方法的研究。

  • The application case proved that the proposed method is of easy realization, accurate prediction and fits for annual electric power demand forecasting.

    应用实例表明:该模型实现容易、预测精度高,更适合年电力需求预测。

  • Oil demand forecasting is a basic research tool in the search for oil market development trends.

    石油需求预测是一项重要的基础性研究。

  • Water demand forecasting and water price are two important parts of water resources management.

    用水量预测和水价是水资源管理的两个重要内容。

  • Both the application and model comparison showed the models established in this thesis had great value in the areas of travel behavior analysis and travel demand forecasting.

    理论和应用研究均表明,本论文构建的模型系统在交通行为分析和需求预测方面具有更加强大的行为解释和实际应用能力。

  • On the foundation of previous stu***s and the further consideration of comprehensive multi-factors, a new demand forecasting model of emergency rescue resource was proposed.

    在前人研究成果的基础上,进一步考虑多因素的综合,提出了一种新的应急救援资源需求预测模型。

  • This paper's findings are of reference value for further study of other cities'housing demand, especially the influencing factors'relationship on housing demand and demand forecasting.

    本文的研究结果对于进一步研究其它城市住宅需求及其影响因素的关系和需求预测,具有一定的参考价值。

  • From a new perspective of household decisions, the author stu***d the theories, models, algorithms and applications of travel behavior and travel demand forecasting.

    本论文就从家庭决策的新角度出发,研究了活动出行行为和交通需求预测的理论、模型、算法和实例应用。

  • Energy demand forecasting is an important base for programming energy strategy.

    能源需求预测是制定能源战略目标的重要基础。

  • Firstly, summarized and analyzed demand forecasting methods of freeway network planning, discovered the problems and presented preliminary improvement idea.

    首先,对高速公路网规划需求预测的方法进行了总结和分析,发现了问题并提出了初步的改善思路。

  • The methods used in the improvement measurement includes demand forecasting, rough capacity planning, work job queuing method, ABC material management, etc.

    改进策略运用到的方法包括需求预测方法、粗能力计算方法、作业排序法、物料ABC分类管理法等。

  • Based on parking sharing theories, this paper presents a parking demand forecasting model and method given mixed land-uses.

    以停车泊位共享理论为基础,提出混合土地利用模式下基于泊位共享的停车需求预测模型及方法。

  • This thesis stu***s the improvement programs in demand forecasting and MPS aiming at the existing problems for A company-a MTS manufacturing enterprise.

    本文针对备货型生产企业——A公司市场需求预测和主生产计划存在的问题,研究了适合该公司的需求预测和主生产计划改进方案。

  • Finally, the paper points out that logistics demand forecasting not only need to consider existing resources and economic levels, but also need to make a system analysis from a dynamic perspective.

    指出物流需求预测不仅要考虑当前的资源情况和经济水平,还要用动态的眼光进行系统分析。

  • Travel Demand Forecasting is the core of the traffic planning as well as the basis of the road design scheme and decision-******.

    交通需求预测是城市道路交通规划的核心,也是道路设计方案与决策的依据。

  • Through an example, the validity and the feasibility of the Support Vector Machine in demand forecasting and the mixed decision-****** model in price decision are verified.

    并通过实例验证了支持向量机用于需求预测以及混合决策模型用于定价决策的有效性。

  • 专业解析

    需求预测(Demand Forecasting)是指通过分析历史数据、市场趋势和外部变量,系统性地预估未来某一时期产品或服务需求量的过程。其核心目标是帮助企业优化资源配置、减少库存成本并制定科学的生产计划。

    从方法论来看,需求预测主要包含三类技术路径:

    1. 定性分析法:依赖专家经验和市场调研,适用于新产品或数据不足的场景。例如德尔菲法通过多轮专家访谈形成共识预测(美国市场营销协会,2023)。
    2. 时间序列模型:基于ARIMA(自回归整合移动平均模型)等统计工具,公式表达为: $$ Y_t = c + phi1 Y{t-1} + theta1 epsilon{t-1} + epsilon_t $$ 该方法在零售业库存管理中广泛应用(国际供应链管理协会,2024)。
    3. 机器学习算法:采用LSTM神经网络处理非线性关系,麦肯锡全球研究院报告显示该方法可将预测准确率提升18%-25%(2024年供应链数字化转型白皮书)。

    在实践应用中,沃尔玛通过需求预测系统实现了98.3%的库存周转准确率,该系统整合了天气数据、社交媒体舆情等300+变量(哈佛商业评论案例库)。制造业领域,丰田汽车的JIT(准时制生产)体系每年节省超2.6亿美元仓储成本,其底层逻辑正是精准的需求预测(MIT斯隆管理学院运营分析报告)。

    网络扩展资料

    Demand forecasting(需求预测)是指通过分析历史数据、市场趋势和其他相关因素,对未来一段时间内产品或服务需求量的预估过程。它是企业运营和战略规划的核心工具,广泛应用于供应链管理、库存控制、生产计划等领域。

    核心要点:

    1. 目的
      帮助企业提前预判市场需求,优化资源分配(如原材料采购、人力资源安排),减少库存积压或短缺风险,提升客户满意度。

    2. 主要方法

      • 定性方法:依赖专家意见或市场调研(如德尔菲法、消费者调查)。
      • 定量方法:基于数学模型和统计技术,如时间序列分析(移动平均法、指数平滑法)和回归分析。
      • 机器学习:现代技术通过AI模型(如神经网络)处理复杂数据和非线性关系,提高预测精度。
    3. 应用场景

      • 零售业:预测季节性商品销量(如节日礼品)。
      • 制造业:规划生产周期以避免产能过剩。
      • 服务业:预估客户流量以调整人员排班。
    4. 挑战与局限

      • 数据质量不足或历史数据缺失可能导致偏差。
      • 外部因素(如经济波动、突发事件)可能影响预测准确性。
      • 过度依赖模型可能忽略市场直觉或新兴趋势。

    示例公式(时间序列预测)

    简单移动平均法的公式为:
    $$
    Ft = frac{D{t-1} + D{t-2} + dots + D{t-n}}{n}
    $$
    其中,( F_t )是第( t )期的预测值,( D )为历史实际需求,( n )为周期数。

    重要性

    有效的需求预测可降低运营成本约10-30%(部分研究数据),尤其在全球化供应链中,精准预测能显著增强企业抗风险能力。

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