供应链管理环境下的安全库存相关问题研究——基于人工神经网络的预测

论文题目: 供应链管理环境下的安全库存相关问题研究——基于人工神经网络的预测

论文类型: 硕士论文

论文专业: 数量经济学

作者: 张静静

导师: 王维国

关键词: 供应链,安全库存,人工神经网络,神经网络

文献来源: 东北财经大学

发表年度: 2005

论文摘要: 21世纪的竞争不再是企业与企业之间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争。库存管理作为供应链管理中最重要的环节之一，是实施供应链管理成功与否的关键因素。由于我国物流行业发展起步晚，发展很不健全，因此并不具备使用先进的库存管理方法的现实土壤。所以立足于我国实情来研究库存问题是很必要的。本文选择安全库存作为研究对象，基于安全库存理论目前研究的现状，以挖掘信息为切入点进行研究和探讨。人工神经网络所独具的非线性、自适应性、并行处理等特征，使得其在模式识别、股市预测等方面取得了较为成功的应用。本文试图选取BP神经网络预测模型对安全库存进行预测。其结构如下：第一部分：导论，主要包括研究库存问题的必要性，库存管理理论文献综述，以及论文的主要结构。第二部分：供应链管理环境下的库存问题。重点是在理解传统库存管理方法的基础上分析供应链管理环境下出现的库存管理的新问题。第三部分：安全库存量预测方法及神经网络模型。这一部分是论文的理论核心部分。第四部分：依据第三部分的理论，用Matlat随机抽取的安全库存序列进行预测。通过对两个例子的实验，本文认为只要适当地调节网络的结构和参数，网络就可以很好地提取数据特征，取得满意的预测效果。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第一章导论

1.1 研究问题的必要性

1.2 文献综述

1.3 本文研究的思路及结构

第二章供应链管理环境下的库存问题分析

2.1 基本概念

2.1.1 库存的概念

2.1.2 库存的功能和库存控制目标

2.1.3 库存的分类

2.1.4 订货点和订货批量

2.1.5 订货提前期

2.1.6 库存成本

2.2 传统的库存管理理论

2.2.1 独立需求的库存控制策略

2.2.2 定量库存控制模型

2.2.3 定期库存控制模型

2.3 供应链管理

2.3.1 “供应链革命”

2.3.2 供应链管理的概念和原理

2.4 供应链管理环境下的库存控制问题分析

2.4.1 “牛鞭效应

2.4.2 供应链中的库存问题

2.4.3 供应链管理环境下的库存管理新方法

第三章安全库存量预测方法与人工神经网络

3.1 安全库存的作用

3.2 安全库存量预测方法

3.2.1 采用连续性检查库存策略

3.2.2 采用周期性检查策略

3.3 人工神经网络概述

3.3.1 引言

3.3.2 神经网络理论

3.3.3 神经网络的应用与不足

3.3.4 BP神经网络

第四章神经网络预测模型及实现

4.1 构造神经网络预测模型

4.2 预测的准备工作

4.2.1 选择输入的样本向量

4.2.2 输入样本向量预处理

4.3 网络拓扑结构的确定

4.3.1 确定输入向量的维数

4.3.2 确定隐层数

4.3.3 确定隐层单元数目

4.4 相关参数的确定

4.5 另一个实验验证

4.5.1 网络拓扑结构的确定

4.5.2 网络参数的确定

结论

参考文献

后记

东北财经大学研究生学位论文原创性声明

东北财经大学研究生学位论文使用授权书

发布时间: 2006-12-26

参考文献

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