最常用的排程管理的预测方法有三种：1、移动平均和平滑法；2、回归分析；3、回归移动平均ARIMA/Box-Jenkins法。
移动平均和平滑法；回归分析就不详细介绍。这里介绍一下ARIMA/Box-Jenkins法。
前两种模型都假定不同时期需求量在统计上是互相独立的，而自回归移动平均（ARIMA）模型明确地考虑了各需求之间的相互依赖关系。因此，这些方法没有对潜在的需求模型做出假设，而是从不同的构成因素中构造出一个公式，这些构成因素非常适合观测到的数据。通过反复实施下列三个步骤得出模型的函数：
模型的确定：通过比较理论上分布的自相关和实际观测到的自相关来选择适当的ARIMA。自相关表明了实际需求与过去某个时期内的观测值之间存在相关性。
模型的估计：由于在回归模型中，预测函数中的参数必须在ARIMA模型中才能估计出来。因此模型估计的过程就是寻找模型平均方差最小化值的过程。
测试模型：如果模型的误差项是纯随机的，并且是独立的，那么该模型就被认为是可靠的。
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