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1、需求预测模型是什么?
时间序列模型：基于历史数据的趋势分析和季节性变化，通过建立时间序列模型预测未来的木材供需情况。回归模型：通过分析木材供需的各种影响因素，如经济增长、建筑业需求、国际贸易等，结合历史数据建立回归模型来预测未来的供需情况。
时间序列模型主要用于解决对波动性旅游需求的预测，如对受到季节性影响显著的目的地的需求量预测就可以用这一模型。在时间序列分析中，预测过程首先要通过过去需求量的历史资料求出统计形式的拟合曲线，然后向前延伸这条拟合曲线，用以估计未来时段的需求量。
马尔可夫模型是一种通过建立状态转移矩阵来描述有限状态变化规律的数学模型，适用于描述随时间发生的概率性**，并用于预测未来**的概率。但是，并不是所有的问题都可以使用马尔可夫模型来解决。在这个例子中，马尔可夫模型可能并不是最合适的工具来预测年末公司4类技术人员的供给量和需求量。
其大小可通过计算或预测周期性系数（CF）来确定。（3）指数平滑***。如果一个销售量的数据序列相当平稳，就可以用指数平滑***来进行预测。其模型为：Ft+1=WAt+（1-W）Ft式中，At为当期的实际销售量，Ft为过去对当期销售量的预测，W为权值，Ft+1为下一期的预测销售量。
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