基于空间相关性的WEEE逆向物流回收预测研究

发布时间：2018-09-01 11:34

【摘要】：逆向物流中废旧电器电子产品WEEE回收量的准确预测对于指导电子企业制定合理的回收计划、再制造生产计划和库存计划等具有重要意义。针对回收网点之间回收量的空间相关性,本文提出基于克里金方法的WEEE逆向物流回收网点回收量的空间数学模型,预测逆向物流WEEE的回收量。在提出回收量二阶随机性基础上,分析了回收网点回收量的空间结构,根据预测无偏性和方差最小原则,推导了WEEE回收量克里金空间数学模型,并给出了三种变异函数的计算过程。蒙特卡洛仿真算例和上海J公司实例结果表明,本文提出的逆向物流WEEE回收量预测空间数学模型能很好地分析各回收网点的空间相关性结构,并通过已知网点数据准确地预测未知网点和整个区域的WEEE回收量,总的预测误差百分比小于1.5%,且指数变异函数比球状函数和高斯函数取得了更好的预测结果。
[Abstract]:The accurate prediction of WEEE recovery amount of waste electrical and electronic products in reverse logistics is of great significance to guide electronic enterprises to make reasonable recovery plan, remanufacturing production plan and inventory plan. Aiming at the spatial correlation of the recovery amount between the recovery sites, this paper presents a spatial mathematical model of the recovery amount of WEEE reverse logistics based on Kriging method, and predicts the recovery amount of WEEE in reverse logistics. On the basis of the second order randomness of the recovery amount, the spatial structure of the recovery point recovery amount is analyzed. According to the principle of unbiased prediction and minimum variance, the Kriging spatial mathematical model of the WEEE recovery amount is derived. The calculation process of three kinds of variances is given. The results of Monte Carlo simulation and Shanghai J Company show that the spatial mathematical model of reverse logistics WEEE recovery prediction can well analyze the spatial correlation structure of each recovery network. The WEEE recovery amount of unknown nodes and the whole region is accurately predicted by the known dot data. The total prediction error percentage is less than 1.5 and the exponential variation function is better than the spherical function and Gao Si function.
【作者单位】： 华东师范大学商学院;上海财经大学国际工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71402053);国家自然科学基金资助项目(71272015) 上海市哲学社会科学青年资助项目(2011EGL006)
【分类号】：F713.2;F252.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2217073