基于遗传算法的煤炭港口企业供应链需求预测方法

在预测供应链需求的过程中,不同影响因素的作用分析存在偏差,导致预测结果与实际销量误差较大,对此问题,提出基于遗传算法的煤炭港口企业供应链需求预测方法,分别从内部因素和外部因素两个角度全面分析了企业过去的运营状况、产品补货提前期、营销活动开展情况、竞争企业运营情况、煤炭交易价格、煤炭资源流通总量需求预测影响因素,利用遗传算法计算供应链需求量,对需求预测影响因素进行编码处理,结合供应链构成对初始种群规模进行适应性设置,将煤炭港口企业供应链需求预测的目标函数作为遗传算法执行阶段的适应度函数,以此实现需求预测。在测试结果中,设计方法的预测结果与实际销量差异稳定在25.0t内,对应占比小于4.0%。