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基于模糊决策树算法的安全库存量预测模型

吴迪  
【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。


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