MRPⅡ系统中关于销售预测与MRP算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-14页 |
| ·MRPⅡ系统介绍 | 第10-13页 |
| ·MRPⅡ简介 | 第10页 |
| ·MRPⅡ系统的主要模块 | 第10-11页 |
| ·销售预测的重要性 | 第11-12页 |
| ·MRP-MRPⅡ系统的核心 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作和意义 | 第13-14页 |
| 第二章 基于遗传神经网络的销售预测算法 | 第14-31页 |
| ·预测的技法和过程 | 第14-16页 |
| ·预测的技法 | 第14-15页 |
| ·预测的过程 | 第15-16页 |
| ·BP神经网络模型 | 第16-21页 |
| ·神经网络介绍 | 第16页 |
| ·神经网络模型和学习方式 | 第16-19页 |
| ·BP神经网络模型 | 第19-21页 |
| ·BP神经网络的遗传学习算法 | 第21-25页 |
| ·遗传算法简介 | 第21页 |
| ·遗传算法描述 | 第21-23页 |
| ·BP神经网络遗传学习算法设计 | 第23-25页 |
| ·遗传神经网络的销售预测算法实例 | 第25-31页 |
| ·确定输入输出数据 | 第25-26页 |
| ·确定网络结构 | 第26-27页 |
| ·算法设计 | 第27-29页 |
| ·程序设计和运行结果 | 第29-31页 |
| 第三章 考虑多种因素的MRP算法设计 | 第31-49页 |
| ·MRP基本模型 | 第31-32页 |
| ·MRP考虑因素 | 第32-44页 |
| ·物料计算方式 | 第32页 |
| ·销售订单消耗预测 | 第32-33页 |
| ·MRP计算顺序—物料低层码算法 | 第33-35页 |
| ·物料净需求算法 | 第35-36页 |
| ·订货日期算法 | 第36-37页 |
| ·订货策略算法 | 第37-43页 |
| ·替代物料 | 第43页 |
| ·虚拟物料 | 第43-44页 |
| ·物料订货方式 | 第44页 |
| ·MRP算法设计 | 第44-46页 |
| ·MRP算法实例 | 第46-49页 |
| ·实例描述 | 第46-47页 |
| ·程序运行结果 | 第47-49页 |
| 第四章 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录 | 第54页 |
