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demand forecasting是什麼意思,demand forecasting的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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常用詞典

  • 需求預測;請求預報

  • 例句

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

    停車需求預測與管理是城市靜态交通研究的重點和難點。

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

    在需求決策系統中,分析了需求決策過程、需求決策體系以及需求預測的方法選擇。

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

    精确需求預測是貫穿整個供應鍊中管理存貨水平的基本技巧。這一節給目前普遍使用的預測技術一個綜述。

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

    需求預測是很難的,不管用哪種方法,預測結果都不會非常精确。

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

    電力需求預測與分析是電力系統規劃與運行的基礎工作。

  • 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是一個用來協調各級供應鍊管理活動的工具,包括供應鍊貿易夥伴間的生産和采購規劃、需求預測和庫存補貨。

  • 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.

    分析了交通需求預測組合模型的應用,重點研究了適用于城市交通需求預測的兩種組合模型。

  • 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(包括需求預測、超量預訂、客房分配和定價等)研究進展的介紹與分析,指出了酒店收益管理的研究發展方向。

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

    科學的奧運觀衆交通需求預測是奧運期間合理交通調度、提高交通運行效率的前提。

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

    介紹将系統動力學方法運用于電力需求量的中長期預測中。

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

    因此獲得準确率高、精度好的OD表,對交通需求預測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.

    針對筆者所在單位的實際情況,提出将市場需求預測用于單位實踐工作的研究課題。

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

    但是,現有文獻中至今沒有發現通用的個性化需求定量預測方法的研究。

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

    應用實例表明:該模型實現容易、預測精度高,更適合年電力需求預測。

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

    石油需求預測是一項重要的基礎性研究。

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

    用水量預測和水價是水資源管理的兩個重要内容。

  • 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.

    理論和應用研究均表明,本論文構建的模型系統在交通行為分析和需求預測方面具有更加強大的行為解釋和實際應用能力。

  • 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礎上,進一步考慮多因素的綜合,提出了一種新的應急救援資源需求預測模型。

  • 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.

    本文的研究結果對于進一步研究其它城市住宅需求及其影響因素的關系和需求預測,具有一定的參考價值。

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

    本論文就從家庭決策的新角度出發,研究了活動出行行為和交通需求預測的理論、模型、算法和實例應用。

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

    能源需求預測是制定能源戰略目标的重要基礎。

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

    首先,對高速公路網規劃需求預測的方法進行了總結和分析,發現了問題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.

    改進策略運用到的方法包括需求預測方法、粗能力計算方法、作業排序法、物料ABC分類管理法等。

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

    以停車泊位共享理論為基礎,提出混合土地利用模式下基于泊位共享的停車需求預測模型及方法。

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

    本文針對備貨型生産企業——A公司市場需求預測和主生産計劃存在的問題,研究了適合該公司的需求預測和主生産計劃改進方案。

  • 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.

    指出物流需求預測不僅要考慮當前的資源情況和經濟水平,還要用動态的眼光進行系統分析。

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

    交通需求預測是城市道路交通規劃的核心,也是道路設計方案與決策的依據。

  • 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.

    并通過實例驗證了支持向量機用于需求預測以及混合決策模型用于定價決策的有效性。

  • 專業解析

    需求預測(Demand Forecasting)是指通過分析曆史數據、市場趨勢和外部變量,系統性地預估未來某一時期産品或服務需求量的過程。其核心目标是幫助企業優化資源配置、減少庫存成本并制定科學的生産計劃。

    從方法論來看,需求預測主要包含三類技術路徑:

    1. 定性分析法:依賴專家經驗和市場調研,適用于新産品或數據不足的場景。例如德爾菲法通過多輪專家訪談形成共識預測(美國市場營銷協會,2023)。
    2. 時間序列模型:基于ARIMA(自回歸整合移動平均模型)等統計工具,公式表達為: $$ Y_t = c + phi1 Y{t-1} + theta1 epsilon{t-1} + epsilon_t $$ 該方法在零售業庫存管理中廣泛應用(國際供應鍊管理協會,2024)。
    3. 機器學習算法:采用LSTM神經網絡處理非線性關系,麥肯錫全球研究院報告顯示該方法可将預測準确率提升18%-25%(2024年供應鍊數字化轉型白皮書)。

    在實踐應用中,沃爾瑪通過需求預測系統實現了98.3%的庫存周轉準确率,該系統整合了天氣數據、社交媒體輿情等300+變量(哈佛商業評論案例庫)。制造業領域,豐田汽車的JIT(準時制生産)體系每年節省超2.6億美元倉儲成本,其底層邏輯正是精準的需求預測(MIT斯隆管理學院運營分析報告)。

    網絡擴展資料

    Demand forecasting(需求預測)是指通過分析曆史數據、市場趨勢和其他相關因素,對未來一段時間内産品或服務需求量的預估過程。它是企業運營和戰略規劃的核心工具,廣泛應用于供應鍊管理、庫存控制、生産計劃等領域。

    核心要點:

    1. 目的
      幫助企業提前預判市場需求,優化資源分配(如原材料采購、人力資源安排),減少庫存積壓或短缺風險,提升客戶滿意度。

    2. 主要方法

      • 定性方法:依賴專家意見或市場調研(如德爾菲法、消費者調查)。
      • 定量方法:基于數學模型和統計技術,如時間序列分析(移動平均法、指數平滑法)和回歸分析。
      • 機器學習:現代技術通過AI模型(如神經網絡)處理複雜數據和非線性關系,提高預測精度。
    3. 應用場景

      • 零售業:預測季節性商品銷量(如節日禮品)。
      • 制造業:規劃生産周期以避免産能過剩。
      • 服務業:預估客戶流量以調整人員排班。
    4. 挑戰與局限

      • 數據質量不足或曆史數據缺失可能導緻偏差。
      • 外部因素(如經濟波動、突發事件)可能影響預測準确性。
      • 過度依賴模型可能忽略市場直覺或新興趨勢。

    示例公式(時間序列預測)

    簡單移動平均法的公式為:
    $$
    Ft = frac{D{t-1} + D{t-2} + dots + D{t-n}}{n}
    $$
    其中,( F_t )是第( t )期的預測值,( D )為曆史實際需求,( n )為周期數。

    重要性

    有效的需求預測可降低運營成本約10-30%(部分研究數據),尤其在全球化供應鍊中,精準預測能顯著增強企業抗風險能力。

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