생산 경영 - 향후 수요 예측 과 그에 대한 MATLAB 프로그래밍

소개글

생산 경영 - 향후 수요 예측 과 그에 대한 MATLAB 프로그래밍 에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 지수 평활 모형

2. 선형추세 지수평활 모형

3. 계절조정 선형추세 지수평활법(Winter's model)

4. 시계열 분해법

5. 각 모형들의 비교

⦁모형간 성능 비교

본문내용

00;
min_l = 0;
min_m = 0;
min_n = 0;
for l=1:size(real_fault,3)
for m=1:size(real_fault,2)
for m=1:size(real_fault,1)
if min_val > real_fault(l,m,n)
min_val = real_fault(l,m,n);
min_l = l;
min_m = m;
min_n = n;
end
final_value = min_val;
final_Xidx = min_l;
final_Yidx = min_m;
final_Zidx = min_n;
end
end
end
% alpha, beta, gamma 값을 입력한다.
alpha = final_Xidx *0.1;
beta = final_Yidx *0.1;
gamma = final_Zidx *0.1;
% 구한 alpha, beta, gamma 값으로 예측한다.
tmp = 0;
for i =1:N
tmp = real(i,1) +tmp;
end
F = zeros(20,1);
T = zeros(20,1);
F(4,1) = tmp/N;
T(4,1) = 0;
for i =1:N
C(i,1) = real(i,1) /F(4,1) ;
end
for i =5: size(real,1)
F(i,1) = alpha * real(i,1)./C(i-N,1) + (F(i-1,1)+T(i-1,1))*( 1- alpha);
T(i,1) = (F(i,1)- F(i-1,1))*beta + T(i-1,1)*( 1- beta);
C(i,1) = gamma * real(i,1)/F(i,1) + (1- gamma)*C(i-N,1);
end
f3 = zeros(20,1);
for i=4 : 12
f3(i+1,1) = (F(i,1) + T(i,1)).*C(i+1-N);
end
for i=2 : 8
f3(i+12,1) = (F(12,1) + i*T(12,1)).*C(12+i-N);
end
% solve RSFE
for i =9: 12
fault1(i,1) = real(i,1) - f3(i,1);
end
RSFE = sum(fault1);
% solve mad
for i =9: 12
fault2(i,1) = abs(real(i,1) - f3(i,1));
end
mad = sum(fault2) / N;
% solve TS
TS = RSFE/mad;
% 예측값의 저장
save(\'f3.mat\',\'f3\');
4. 시계열의 분해법
clear all
clc;
close all
% 실제수요값을 읽어들인다.
load(\'real.txt\');
n=12
% 계절지수를 구한다.
avg(1) = (real(1,1) + real(5,1) + real(9,1)) / 3;
avg(2) = (real(2,1) + real(6,1) + real(10,1)) / 3;
avg(3) = (real(3,1) + real(7,1) + real(11,1)) / 3;
avg(4) = (real(4,1) + real(8,1) + real(12,1)) / 3;
all_avg = sum(real) /12;
% 구한 계절지수의 저장
factor(1) = avg(1) / all_avg;
factor(2) = avg(2) / all_avg;
factor(3) = avg(3) / all_avg;
factor(4) = avg(4) / all_avg;
factor(5) = factor(1);
factor(6) = factor(2);
factor(7) = factor(3);
factor(8) = factor(4);
factor(9) = factor(1);
factor(10) = factor(2);
factor(11) = factor(3);
factor(12) = factor(4);
factor = factor\';
% 계절지수의 제거
sea = real./factor;
% 회귀분석
tmp = 0;
for i =1: 12
tmp = i+tmp;
end
x_bar = tmp /12;
tmp = 0;
for i =1: 12
tmp = real(i,1)+tmp;
end
y_bar = tmp /12;
xy_bar = 0;
for i =1: 12
xy_bar = i*sea(i,1)+xy_bar;
end
x_2 = 0;
for i =1: 12
x_2 = i*i+x_2;
end
b= (xy_bar - n * x_bar*y_bar)/(x_2 - n*(x_bar^2));
a= y_bar - b*x_bar;
% 회귀분석 모델을 통한 예측값
for i=1:20
result(i,1) = a + b*i;
end
factor = factor\';
factor(13) = factor(1);
factor(14) = factor(2);
factor(15) = factor(3);
factor(16) = factor(4);
factor(17) = factor(1);
factor(18) = factor(2);
factor(19) = factor(3);
factor(20) = factor(4);
factor = factor\';
% 계절지수의 추가
for i=1:20
final_result(i,1) = result(i,1) * factor(i,1);
end
% solve RSFE
for i =9: 12
fault1(i,1) = real(i,1) - final_result(i-1,1);
end
RSFE = sum(fault1);
% solve MAD
for i =9: 12
fault(i,1) = abs(real(i,1) - final_result(i-1,1));
end
mad = sum(fault) / 4;
% solve TS
TS = RSFE/mad;
% 예측값의 저장
save(\'f4.mat\',\'final_result\');
5. 그래프
clear all
close all
clc;
% 각 값들을 불러들인다.
load(\'f1.mat\');
load(\'f2.mat\');
load(\'f3.mat\');
load(\'f4.mat\');
% 그래프로 나타낸다.
plot(f1,\'r\');
hold on
plot(f2,\'g\');
plot(f3,\'b\');
plot(final_result,\'k\');

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