文档介绍：上海交通大学工程硕士学位论文摘要
基于神经网络的维修物料需求预测系统的研究与开发
摘要
本文的研究对象是基于神经网络的维修物料需求预测系统开
展研究工作的第一步是结合项目所在的维修类业务企业的特点指
出维修物料对于维修类业务企业的重要性接着在理论上对维修物
料需求预测的现状进行分析说明预测的困难程度以及导致该种现
象的原因
由于该维修类业务企业的信息系统的分散性在本文的研究过
程中需要将分散在 B/S 构架信息系统中的维修记录 C/S 构架信息系
统中的工艺资料和 Terminal 构架信息系统中的财务数据按照维修物
料需求预测的要求进行整合本文提出采用主动式采集数据的手段
针对 B/S C/S 和 Terminal方式设计对应的采集方法
根据数据整合的结果本文结合神经网络基础建模的要求对
参与预测计算的各项关键指标进行筛选和量化然后设计合理的预
测计算过程通过对照输出结果和历史记录反复进行神经网络参
数训练直到预测结果满足要求
本文所研究的维修物料需求预测系统其开发和测试工作已经
完成并在实际工作中得到采用通过使用维修物料需求预测系统
可以获得准确及时的维修物料需求预测从而为维修类业务企业提
供比较可靠的维修物料采购计划和库存控制的决策依据最终协助
维修类业务企业压缩物料库存资金占用量减少企业运营成本并
控制运营风险
本文的创新点主要是在详细研究了神经网络算法特点以后结
合维修类业务物料需求预测的要求提出基于神经网络算法的维修
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上海交通大学工程硕士学位论文摘要
物料需求预测模型综合考虑各种可供选用的神经网络模型的特点
选定 BP 神经网络作为本文研究的重点在充分考虑维修物料的特点
和影响维修物料需求的各种因素后对一系列输入参数进行有重点
的筛选和量化以配合 BP 神经网络模型计算参数训练这样既能有
效利用 BP 神经网络算法的优点又充分利用大量的历史数据积累
从而大大提高了预测的准确性
本文的意义在于基于神经网络预测技术的针对维修类业务的物
料需求预测方法可以为维修类业务企业的维修物料采购和维修物料
库存管理提供辅助决策手段
关键词维修业务物料需求预测神经网络训练优化
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上海交通大学工程硕士学位论文 ABSTRACT
REARCH AND DEVELOPMENT OF REPAIR MATERIAL
REQUEST FORECAST SYSTEM BY WORK

The subject of this paper is the material request forecast system by
work for repairing business. First stage of the research work is
to base on the characteristic of repairing pany, point out the
importance of repair material in the repairing pany. Then
carry out the theoretical analysis of current material request forecast
situation, describe the difficult level and the reasons for such kind of phe-
nomena.
Because the information systems are divided in this repairing busi-
pany, during the research process it is required to collect the data
which is stored different systems, including the B/S based repairing rec-
ords, the C/S based manufacture engineering information and also the
Terminal based financial data. All these data need to be centralized and
stored according to repairing material forecast requirements. This paper
proposes the active data collecting method, designs the specific B