基于模糊决策树算法的安全库存量预测模型

发布时间：2017-09-17 15:53

  本文关键词：基于模糊决策树算法的安全库存量预测模型

  更多相关文章： 安全库存量 模糊理论 决策树 标准BP模型 EOQ模型 预测

【摘要】：安全库存也就是被人们称为额外所持有库存,其是市场的供应链上的一个相当重要的环节。存货的储存成本和短缺成本、订货的间隔期间变化、存货需求量变化、交货延误期长短等等这些因素直接对确定安全库存量产生影响,与此同时,安全库存量又具有非线性的特征,这些原因使得准确预测安全库存量变得相当的困难,因此研究安全库存量预测具有重要的理论和现实意义。本文针对安全库存量预测问题,提出了基于模糊决策树算法的安全库存量预测模型,现将本文所做的工作总结如下:(1)对安全库存关键技术进行了分析,主要包括库存与安全库存的概述、确定安全库存量、安全库存量的确定方法概述,包括效用值法、定量订货方法、ABC分类方法、数理统计方法、边际分析法,介绍了安全预测原理、数据挖掘技术;(2)构建了基于模糊决策树算法的安全库存量预测模型,介绍了模糊集理论,比较了决策树与模糊决策树,并对试验数据进行收集、整理和分析;(3)对上述构建的基于模糊决策树算法的安全库存量预测模型进行实例应用,介绍了实验工具和环境,并实现了基于标准BP算法的安全库存量预测模型,并采用传统的EOQ(经济订货批量)模型对安全库存量进行的预测,最后,将本文构建的安全库存量预测模型与基于BP算法的安全库存量预测模型和采用传统的EOQ安全库存量预测模型进行了对比。结果表明:针对原材料Qkq分别采用标准BP模型和EOQ预测模型进行预测,本文模型与实际值较接近,且MAPE值要分别比标准BP模型和EOQ预测模型小10.70和11.81,。针对原材料为Qkq的成品WML分别采用标准BP模型和EOQ预测模型进行预测,本文模型与实际值较接近,且MAPE值要分别比标准BP模型和EOQ预测模型小5.80和10.83,因此本文所建立的基于模糊决策树算法的安全库存量预测模型具有较高的预测精度。
【关键词】：安全库存量 模糊理论 决策树 标准BP模型 EOQ模型 预测
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F274;O159
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 引言10-14
• 1.1 问题的提出、背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12
• 1.3、研究思路、方法与框架12-14
• 1.3.1 研究思路12
• 1.3.2 研究方法12
• 1.3.3 论文框架12-14
• 第二章 安全库存关键技术14-30
• 2.1 库存与安全库存概述14-17
• 2.1.1 库存的定义14
• 2.1.2 库存的分类14
• 2.1.3 库存作用14-15
• 2.1.4 库存成本及其分类15
• 2.1.5 安全库存的定义15-16
• 2.1.6 影响安全库存的因素16-17
• 2.1.7 安全库存存在的问题17
• 2.2 确定安全库存量17-20
• 2.2.1 一般安全库存量的确定17-18
• 2.2.2 定期补货策略下对于安全库存量的确定18-19
• 2.2.3 定量补货策略下对于安全库存量的确定19-20
• 2.3 安全库存量的确定方法概述20-25
• 2.3.1 ABC分类方法20-21
• 2.3.2 定量订货方法21-23
• 2.3.3 边际分析法23-24
• 2.3.4 数理统计方法24-25
• 2.3.5 效用值法25
• 2.4 安全预测原理25-26
• 2.5 数据挖掘技术26-28
• 2.5.1 数据挖掘概述26
• 2.5.2 常用的数据挖掘算法和模型26-28
• 2.5.3 数据挖掘和信息分析的融合28
• 2.6 本章小结28-30
• 第三章 安全库存量预测模型的构建30-43
• 3.1 基本理论30-36
• 3.1.1 模糊集理论30-32
• 3.1.2 模糊决策树方法32-36
• 3.2 基于模糊决策树算法的安全库存量预测模型的求解步骤36-37
• 3.3 实验数据37-41
• 3.4 本章小结41-43
• 第四章 实证研究43-52
• 4.1 实验工具和环境43
• 4.2 基于标准BP算法的安全库存量预测模型实现43-48
• 4.3 基于传统EOQ的安全库存量预测48-49
• 4.4 本文安全库存量预测模型实现及与上述模型的对比49-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第五章 结论与建议52-54
• 5.1 结论52-53
• 5.2 建议53-54
• 参考文献54-56
• 致谢56-57
• 个人简介57

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 喻金平,翁发禄;基于神经网络确定安全库存量的研究[J];农业网络信息;2004年11期

2 杨方燕,郭钢;基于ABC分类的安全库存优化算法研究[J];中国制造业信息化;2004年01期

3 范志强;张志栋;程晋石;;考虑供给与需求波动性的安全库存定量研究[J];物流科技;2005年10期

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本文编号：870321