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                                                          张壹宁博士:灰色马尔科夫模型物流需求预测研究

                                                          时间:2019-06-21

                                                          张壹宁博士简介

                                                          张壹宁 ,男,汉族,江苏南通人 ,中共党员,昆明理工大学物流工程专业硕士研究生,上海理工大学管理学专业博士研究生,现为互联网+工商管理学院物流管理专业核心课程授课教师。主讲课程有《供应链管理》、《采购与供应管理》、《物流仓储管理》、《物流信息技术》等 ,参与多项课题的研究 ,多次被评为优秀教师 。课堂授课风格秉持“教学结合,以学为主”的理念 ,课堂气氛活跃 ,授课方式形式多样,突出创新性与实践性,深受学生一致好评。

                                                          张壹宁博士近照

                                                          马尔科夫预测法是用来研究随机事件变化并借此分析预测未来变化趋势的一种方法  ,预测的对象是一个动态变化过程,事物将来的状态与事物过去的状态无关,与当前的状态有关 。马尔科夫预测法的优点是适合波动性较大的数据预测,马尔科夫预测是指时间和状态有N种状态,每次只能有一种状态,但每一种状态都可能处于另一种状态或维持原状态 。如:若系统在时刻to处于状态I,经过M步转移,在时刻tn处于状态J,对这种转移的可能性的数量描述称为n步转移概率,记为n步转移概率,记为



                                                          张壹宁博士认为库存需求的预测是企业进行库存管理的基础,将灰色系统预测理论与马尔科夫预测法相结合,用灰色马尔科夫法揭示库存波动范围,进而通过系统状态的划分库存需求,最终得出库存变化的概率和波动值,使得预测的结果比单纯使用灰色预测法更精确 。

                                                          进一步地 ,张壹宁博士经过研究还发现:灰色马尔科夫预测模型还有不完善的地方,模型预测结果会受到状态划分区间和预测步数的影响,理论上划分状态的步数越多预测越准确 ,但是,状态数目的增多,会使得各状态样本的数量变少,从而减弱了转移的规律性 。