物流预测中的指数平滑预测法的主要特点有()。A. 需要的数据少,简便易行B. 适用于长期预测C. 适用于短期预测D. 相对容易且精度高

指数平滑预测法的核心特点包括：

1. 数据需求少：仅需少量历史数据，计算简便；
2. 适用场景：特别适合短期预测，能快速反映近期变化；
3. 操作与精度：方法简单易行，通过调整平滑系数可优化预测精度。

关键区分点：指数平滑法不适用于长期预测（需复杂模型支撑），因此需排除选项B。

选项分析

A. 需要的数据少，简便易行

指数平滑法通过加权平均处理历史数据，权重随时间衰减，无需大量数据即可快速生成预测值，符合实际应用特点。

B. 适用于长期预测

指数平滑法主要捕捉数据的水平和近期趋势，长期预测需考虑更多复杂因素（如趋势变化、季节性），因此不适用。

C. 适用于短期预测

该方法能快速响应数据波动，适合对近期趋势的预测，符合实际应用场景。

D. 相对容易且精度高

计算过程简单，通过调整平滑系数可提升精度，尤其在数据平稳时表现良好。