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基于组合数据分析的物流库存控制应用与研究

刘晓东  
【摘要】: 在当今市场变化快速、竞争激烈的环境下,库存控制问题不仅影响着企业库存成本的高低、资金占用量的大小,而且影响着企业的客户服务水平。因此,有必要采取正确的措施,更好地解决库存控制问题。 本文以AL公司生产库存问题为背景,对该企业的库存控制问题进行了深入研究。 论文从产成品、半成品、原材料三个角度来探讨该企业的库存问题,分别采取不同的策略来解决库存控制问题。本文中,我们着重研究了该企业的产成品销量预测,以及半成品库存分析问题。 论文采用了多种数据分析与预测方法,对企业产品销量进行分析预测。 首先,采用回归分析方法,分析企业两种产成品的销量之间的相关关系。 其次,采用时间序列分析方法,构建ARMA模型,对企业产品销量数据进行分析,分析各个月份的销售量数据之间是否高度相关。 再次,针对传统库存控制方法所存在的缺陷,论文采用BP神经网络分析方法,对企业销售数据进行分析,并对传统的BP神经网络进行了改进:采用新的数据预处理方法,对原始数据进行规范化处理;采用新的隐层节点数确定方法;采用变动的学习率。通过试验对比,根据本文提出的方法所确定的隐层节点数,是本文实例的最优隐层节点数。通过试验法,获得了该BP神经网络其他参数的最优取值。 最后,在上述回归分析、时间序列分析、神经网络分析的基础上,本文构造了模糊组合预测模型。采用模糊数学方法,确定各种分析方法的模糊权重,并通过截集与乐观指数,对该组合预测模型进行了敏感性分析,以验证模型的健壮性。试验分析表明,该算法具有较强的健壮性,能够很好地应用于实践。 论文基于Visual Basic开发了“库存控制组合数据分析与仿真平台”,将上述算法整合于该平台中。该平台具有一定的通用性,适用于不同企业的库存控制问题,为企业库存控制提供有效的决策依据。


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