全球信息网络技术的发展、技术变革的加速及市场竞争的加剧,给企业带来了难得的机遇和严峻的挑战。为了实现对供应链的有效运作和管理,以及对市场变化的科学预测和快速反应,合作计划、预测与补货(Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment,简称CPFR)的库存管理新方法应运而生,并已成为现今国内外对供应链管理研究具有挑战性的课题。作为供应链中一切计划的基础,需求预测显得尤为重要。通过研究国内外的相关文献,发现既存的研究主要集中在理论层面,对于基于CPFR的协同预测系统的构建缺乏相关的研究。而现实中,从供应链中的CPFR合作方角度考虑,利用复杂的理论知识来解决企业文际预测问题很不现实。因此,构建基于CPFR的协同预测系统,就显得尤为重要。本文以此为研究方向,构建了基于CPFR的协同预测系统。具体研究如下：(1)指数加权分位数回归预测法的应用。指数加权分位数回归预测法是计。量经济学的最新预测方法,具有高精度特点。应用该预测法到CPFR协同预测系统中,提高了预测系统的准确度。(2)基于CPFR的协同预测模型的构建。协同预测流程的建立是实施CPFR的核心,统一的预测流程保证了供应链合作各方及时共享准确销售数据。而预测流程中,最核心的关键是协同预测的模型。基于CPFR的协同预测模型的构建,可以保证供应链合作各方的整体最优化,实现共赢的效果。(3)基于CPFR的协同预测系统的构建。基于前章的工作,在第4章利用Java开发平台Eclipse为供应链中的CPFR合作方初步构建了协同预测系统。实现了复杂计算问题的简单化、傻瓜化式应用,为企业用户制定决策提供了有效的工具。