救灾应急物资需求预测与储备管理研究

发布时间：2017-03-27 00:09

  本文关键词：救灾应急物资需求预测与储备管理研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国是一个人口众多、幅员辽阔和多灾多难的国家。而突发救灾救急事件的应急管理包含了四个环节,分别是预防、准备、响应和恢复的四个阶段。突发救灾救急事件的应急管理包括了应急管理体系的建设、应急预案建设和实施、应急物资管理、日常的应急演练等内容。其中,应急物资管理是应急管理中一个很重要的方面。建国以来,我国中央政府的相关部门以及各级地方政府根据对所管辖地区的多年的救灾经验与灾害发生情况有组织地进行了一些应急物资储备工作。但现实对救灾救急的要求越来越高。我国目前的应急物资储备体系与救灾救急的需求之间仍然存在较大的差距。而以前中国学者对应急物流的研究多集中于构建管理体系,多采用定性研究方法来研究相关问题。而对于救灾应急物资的研究多集中于库存控制模型(研究相关补货问题)和储备模式的策略选择问题,而对实物储备模式下的供应商选择问题研究较少。故而本文的研究重点是救灾应急物资的需求预测和储备管理问题。本文首先采用径向基神经网络构建地震灾后人员伤亡人数预测模型进行人员伤亡人数预测,将玉树地震的人口伤亡人数预测值与BP神经网络的伤亡人数预测值以及实际伤亡人数进行比较。其次根据以前学者的研究成果构建估算公式,预测地震灾后短时间内消耗类应急物资和非消耗类物资的需求量。再次,将传统的ABC分类方法和Kraljic矩阵理论相结合,构建救灾应急物资分类体系,并根据每类物资的特点定性地选择相应的储备模式。最后,运用运筹学的存储理论构建了救灾应急物资的库存控制模型;运用多目标规划方法对救灾应急物资实物储备的供应商选择进行优化决策。本文的研究发现:一是分析证明了运用径向基神经网络构建的地震灾后人员伤亡模型,比以往的神经网络方法预测伤亡人数,运算更快,精度更高,并且求解的是全局最优解,这是本文的方法创新;二是运用定量分析的多目标决策方法进行应急物资实物储备的供应商选择,比以往的定性分析方法更为科学,并且也具有可操作性。
【关键词】：救灾应急物资 需求预测 神经网络 储备管理
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：D632.5;F259.2
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究背景9
• 1.2 研究目的9-10
• 1.3 研究意义10-11
• 1.4 研究内容11-12
• 1.5 研究方法12-13
• 1.6 小结13-14
• 第2章 相关理论及文献综述14-22
• 2.1 应急物流14-15
• 2.2 救灾应急物资需求预测研究综述15-18
• 2.3 应急物资储备管理研究综述18-20
• 2.3.1 应急物资储备管理的内容18-19
• 2.3.2 应急物资储备管理研究综述19-20
• 2.4 小结20-22
• 第3章 救灾应急物资需求预测——以地震灾害中的应急物资为研究对象22-34
• 3.1 径向基神经网络的概述22-24
• 3.1.1 径向基神经网络模型22-23
• 3.1.2 径向基神经网络的工作原理23-24
• 3.1.3 RBF神经网络和BP神经网络的比较24
• 3.2 救灾应急物资需求预测的研究对象与研究思路24-25
• 3.3 地震灾后人员伤亡人数预测模型——径向基神经网络25-31
• 3.3.1 指标确定25-28
• 3.3.2 样本选取28-29
• 3.3.3 径向基神经网络结构设计29
• 3.3.4 地震灾后人员伤亡人数预测模型的MATLAB实现及实证分析29-31
• 3.4 救灾应急物资需求预测——以玉树地震为例31-33
• 3.5 小结33-34
• 第4章 救灾应急物资的储备模式选择及供应商选择34-46
• 4.1 我国救灾应急物资储备的现状及问题34-38
• 4.2 救灾应急物资的分类及其储备模式选择38-40
• 4.3 救灾应急物资实物储备的供应商选择40-45
• 4.3.1 选择供应商的主要影响因素40-41
• 4.3.2 选择供应商的多目标决策模型41-45
• 4.4 小结45-46
• 第5章 救灾应急物资的库存控制46-52
• 5.1 库存控制理论及研究现状46-47
• 5.2 救灾应急物资库存控制模型及算例分析47-51
• 5.3 小结51-52
• 第6章 结论与展望52-54
• 参考文献54-57
• 附录A 样本的原始数据57-59
• 附录B MATLAB程序代码59-62
• 致谢62-63
• 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：269575