文档介绍：要摘随着经济的高速发展,基于企业竞争力的研究已成为管理科学的研究前沿,提高顾客满意度和降低库存成本是提高企业竞争力的两个重要手段,因此库存控测,完成样本数据的准备、算法的改进、网络结构的优化后进行网络训练,从而对库存进行建模、预测和分析,以消除企业高库存现象,提高顾客服务水平。首先,指出了传统库存控制存在的问题;阐述了相关技术ㄊ萃诰颉算法的研究现状进行了综述。留置针使用量的主要因素,进彳亍了数据收集;采用数据挖掘技术,对获得的原始数据进行了数据预处理,包括数据清理、数据集成和数据变换,从而获得了用于然后,介绍了传统人工神经网络的原理,并针对其不足,提出了同时对网移参数口进行调整的改进算法,使信息分布存储于权值矩阵及转换函数中。的优化结构:进行正式训练后,获得了最终的库存模型;用此最终库存模型进行行比较;并对库存模型进行灵敏度分析,获得了分析结论。具有一定的通用性,适用于不同的库存项目,为库存控制提供决策依据。制已成为提高企业竞争力的关键因素。论文将神经网络技术应用于库存需求预人工神经网络和人工神经网络捌湓诳獯婵刂浦械挠τ茫欢怨谕釨慕其次,以医院的库存控制为应用背景,筛选出影响医院头皮式网络训练的样本数据。络的权值Ⅳ和单个神经元的更一般形式的猻转换函数的缩放系数撮后,构造神经网络的初始结构;经反复的初训练后,根据训练集和测试集的均方误差找到了最佳隐层节点数投杂Φ难奥蔐的范围,从而获得了网络了需求量的预测,并与两个传统方法毓榉椒ê途銭模型脑げ饨峁论文采用镅员嘀屏薆慕惴ǖ某绦颍顺绦蚩裳≡窀鞲鐾绮问关键词:神经网络,数据挖掘,改进算法,库存控制,需求预测中文摘要
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琩,重庆大学硕士学位论文..—:,
髀传统库存控制存在的问题对:峡獯婧驮耸渚霾吣P徒辛烁慕籊蜥在全球市场中,企业面对的是一个存在着诸多不确定性因素的、无法准确预测的买方市场,变化迅速的市场使传统的管理模式对顾客需求快速变化的响应越来越迟缓和被动。为顾客提供定制化的产品,全面提高顾客的满意度和企业服务水平,已经成为现代企业追求新竞争优势的一种必然趋势。、柔性化供应链、虚拟供应链、供应链延迟、绿色供应链管理和全球供应链据仓库技术、数据挖掘技术ㄍ臣蒲Х椒ā⒐亓9嬖蚍⑾帧⑹奔湫蛄芯劾唷⒕策树分类、粗集、模糊集、遗传算法和人工神经网络等角度对独立需求的淠P徒辛松钊氲胤治龊屠┱寡芯浚缰苡牢瘛的合并订购策略问题,给出最优策略及其解法;王海霞ü柚冒踩ǹ獯媪亢筒猨和杨益民【考虑了在库容有限条件下的非瞬时补货生产销售存贮模型;亢蚅针对供应商管理库存低程岢鲆桓稣系目獯娌钩浜徒换跫运用博弈论模型研究了二阶段供应链在随机需求下的合作和独立库存策略;【捎枚婊惴对零售供应链管理模型进行利润最大化分析。但是这些模型的一个致命缺点是假设库存环境不变,而这正是企业正在努力许许多多的企业在寻求能适应复杂市场环境的新的管理方法。虚拟物流、、业务流程再造、虚拟企业、敏捷管理⒕婀芾⒉⑿泄こ、集成化供应链管管理等新一代管理理念和管理方法不断出现。而许多新的管理技术也伴随着这些新管理方法的出现而出现蛘呤瞧渌煊虻募际跤τ糜诠芾砹煊蛑,如信息技术↖⑼ㄐ偶际酢⒌缱邮萁换弧⑿畔⑾低场系统等⒍智能自主体、计算机仿真技术、际酢⒔品椒ā网、数据库技术、数在这样的背景下,无论是企业内部物流或企业外部物流,其中核心问题都是库存控制,库存控制问题是现代企业管理的重要内容之一。目前,库存控制的建模技术有了很大的发展,国内外许多学者分别从不同的了带有两种不同滞后支付规则的库存系统的库存补充模型;张毕西⒘硕嗥分生产条件下的物流总费用模型;张坚【与戴更新直鹫攵远嘟锥蜤下多物资购风险期解决了因产品预测误差和采购过程中的误期波动导致的缺货:研究了部分短缺量滞后的时变需求下易变质物品的最优存贮模型;划模型:
相关技术及其在库存控制中的应用克服的问题;另~个缺点是这些库存模型变得越来越复杂,但解决实际问题的能力不强。近几年来出现一种新的批评,指出有些学者只迷恋于数学模型的精巧、复杂化、使用高深的数学工具,而不善于处理面临大量新的不易解决的实际问题而忽略了多学科的横向交叉联系和解决实际问题的研究,这只会把研究库存模型变成文字游戏、纸上谈兵。在年代末提出了层次分析法拿拦顺镅Ъ在市场竞争激烈的时代,企业如果仍然抱着老一套管理手段不放,并据此来设计卓有成效的管理方法,才有实力参与市场竞争。实施科学合理的库存管理,首先要认清传统库存控制模型存在的问题。这些①以库存环境不变为前提;②难以处理高度非线性模型;④库存控制指标采用确定方式,不具备时变特性,缺少自适应、自学习能力;⑤库存控制模型信息和知识获取是间接的,费时、低效率:⑥忽视不确定因素对库存的影响,如订货提前期、货物运输状