吴白旺

摘 要：本文根据某品牌手机的历史销售数据，对2017年2月后的1至20周的手机销售量进行的预测的基础上，对手机的生产量进行预测研究，寻找解决电子行业中产品的生产量与销售量不能及时匹配问题的解决方案。首先，对手机的销售数量进行统计分析，寻找数据特点；其次，根据数据规律性较弱，具有不确定性的特点，选择灰色预测进行数据预测。为了保证灰色预测的可靠性，对数据进行检验与处理，最后利用Matlab软件进行编程求解，预测出1至20周的三类手机销售数量。通过预测值，发现a/b/c三类手机产品销售数量呈下降趋势，这可能与手机的寿命周期有关，建议销售商对手机的储备与下单量进行调整，以免造成不必要的损失。

关键词：供应与需求；灰色预测；销售预测

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.12.214

电子行业中电子产品的生产量与销售量能否及时匹配，关系着企业的收益大小。在产品的产量供给中，如果供过于求会导致产品过剩，供不应求则会影响企业经济收益。生产商根据订单和销售量对生产量进行预测，由此产品的销量预测对产品的生产量具有决定性作用。根据附件数据，利用灰色预测预测出a类三代、b类两代与c类未来1至20周的销量。

对附件给出的数据进行处理分析，发现手机销售量数据不具有明显规律，根据数据特点，与精确度考虑，选定灰色预测进行数据预测，利用Matlab软件对模型进行拟合，求得起预测销量，最后运用残差与极比偏差值对预测出的销售数量进行误差检验，确保预测精准度。

1 数据统计分析

为了更好的观察、分析各周手机销售数量，根据附件数据利用Excel做出各月销售数量条形图，如下图所示：

从三幅图中，可看出A产品手机销售量最高峰值在2016年11月，B产品的销售高峰在分别在2015年11月和2016年11月，C产品在11至12月之间最高。其他月份销售数量都起伏不定，各月份的手機销售数量大小差异较大，每年销售量较高的月份不太相同，很难找到数据的规律性。由此根据数据特点，也考虑到经济利益对企业的重要性，这就要求预测的数据具有较高的精确度，为此采用灰色预测模型进行预测。

从预测得到的未来1至20周的手机销售数量可看出，在未来1至20周手机销售数量呈下降趋势，建议该手机销售商合理安排收紧仓储。

通过预测，可方便销售商与生产商调整储备量与生产量，能有效解决电子行业中产品的生产量与销售量不能及时匹配问题。此模型还可以推广到其他电子产品、与其他销售行业的需求与供给问题中去。

参考文献：

[1]姚天祥，巩在武.灰色预测理论及其应用[M].科学出版社，2014.

[2]易丹辉.预测统计：方法与应用[M].中国人民大学出版社，2014.

校级课题：高职高等数学与数学建模课程“交互相容共振”教学模式的研究与实践，课题编号：17KC08