题目：跨境电商企业供应链需求预测系统的设计与实现

伴随着经济全球化，产品在全球范围内流动，市场的竞争激烈程度前所未有。而信息技术的发展，也使得电子商务得到普及。

对于规模稍小的跨境电商企业而言，为了提高竞争力，它们既要在商品的种类和数量方面满足消费者的需求，又不能让库存商品积压太久。欲求预测成为企业的刚性需求，而准确的需求预测，可以在尽量满足消费者的情况下减少冗余库存，节约资金，为企业带来更高的利益。

目前需求预测有定性法、时间序列法、因果关系法、仿真法等。定性法依赖于人的主观判断，当历史数据不足时可以使用；时间序列法则假定未来的需求与过去的需求是相关的，使用历史数据作为指示器；因果关系法假定，需求与某些外界因素高度相关；仿真法则模拟消费者的选择行为来预测需求。

电商企业的系统中存在一定的历史数据，比较适合采用时间序列预测方法。

时间序列预测方法分为线性预测与非线性预测两大类。线性预测法基于统计学时间序列分析，通过对数据建立线性模型来预测。早期的预测方法大多是基于线性模型，但随后的研究发现，大量的时序问题不是线性时序而是非线性时序，实测的数据无法用线性模型取代，预测的效果难以让人满意。

非线性预测方法多种多样。神经网络预测方法是其中常用的方法之一。但是它要求的训练数据非常完善，而供应链需求预测中，往往得到的需求数据很少。如果以最大标准单位 ：每天市场需求为准，1年=365个单位天，难以达到神经网络训练所需的样本数，其数据总量远远小于训练所需的样本总量，很难保证神经网 络训练收敛。因此神经网络预测方法在此处并不适用。而封云、马军海等人研究了基于相空间重构理论的非线性预测方法，通过对加权一阶预测 、最大Lya punov指数预测和支持向量机预测的比较，发现在实际样本数据较少的情况下，支持向量机预测法所预测的结果最接近事实情况。