基于模糊神经网络的再制造逆向物流模型研究

发布时间：2017-07-17 14:16

  本文关键词：基于模糊神经网络的再制造逆向物流模型研究

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【摘要】：再制造逆向物流过程中,影响废旧产品回收水平的因素众多,各定性因素、定量因素之间又相互影响,因此整个系统相当复杂。要对这种复杂系统不完整的、无规律的数据进行预测,基于统计方法的定量预测建模技术无法解决,因为这类模型无法适应环境变化或者由系统本身非线性引起的系统结构的变化。因此,应该研究采用非网络模型参数调节的建模技术来预测其不确定性。为此,本文应用模糊神经网络理论对再制造逆向物流模型进行研究,主要建立了废旧产品回收时间间隔的预测模型和废旧产品回收量的预测模型,两个模型经过数据修正调整,可以直接获得对产品销量、仿真回收量以及预测回收量随时间的变化情况。
【作者单位】： 云南泛亚物流集团有限公司;
【关键词】： 废旧产品 再制造 逆向物流 模糊神经网络
【分类号】：F713.2;F259.2
【正文快照】： 0引言随着经济水平的发展,人们对产品的需求呈现多样化和个性化的特点,产品生命周期越来越短,产品换代的频率越来越高,因此被淘汰和废弃的产品越来越多。基于环保和节能减排的需要,越来越多的国家对生产企业提出了更高的要求,要求生产企业提高对废旧产品的回收处理。再制造作

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本文编号：553981