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
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 导论 | 第7-13页 |
| ·研究问题的必要性 | 第7-9页 |
| ·文献综述 | 第9-11页 |
| ·本文研究的思路及结构 | 第11-13页 |
| 第二章 供应链管理环境下的库存问题分析 | 第13-28页 |
| ·基本概念 | 第13-16页 |
| ·库存的概念 | 第13页 |
| ·库存的功能和库存控制目标 | 第13-14页 |
| ·库存的分类 | 第14页 |
| ·订货点和订货批量 | 第14-15页 |
| ·订货提前期 | 第15页 |
| ·库存成本 | 第15-16页 |
| ·传统的库存管理理论 | 第16-19页 |
| ·独立需求的库存控制策略 | 第16页 |
| ·定量库存控制模型 | 第16-19页 |
| ·定期库存控制模型 | 第19页 |
| ·供应链管理 | 第19-23页 |
| ·“供应链革命” | 第19-20页 |
| ·供应链管理的概念和原理 | 第20-23页 |
| ·供应链管理环境下的库存控制问题分析 | 第23-28页 |
| ·“牛鞭效应 | 第23页 |
| ·供应链中的库存问题 | 第23-25页 |
| ·供应链管理环境下的库存管理新方法 | 第25-28页 |
| 第三章 安全库存量预测方法与人工神经网络 | 第28-39页 |
| ·安全库存的作用 | 第28页 |
| ·安全库存量预测方法 | 第28-30页 |
| ·采用连续性检查库存策略 | 第28-30页 |
| ·采用周期性检查策略 | 第30页 |
| ·人工神经网络概述 | 第30-39页 |
| ·引言 | 第30-32页 |
| ·神经网络理论 | 第32-34页 |
| ·神经网络的应用与不足 | 第34-35页 |
| ·BP神经网络 | 第35-39页 |
| 第四章 神经网络预测模型及实现 | 第39-54页 |
| ·构造神经网络预测模型 | 第39-40页 |
| ·预测的准备工作 | 第40-41页 |
| ·选择输入的样本向量 | 第40-41页 |
| ·输入样本向量预处理 | 第41页 |
| ·网络拓扑结构的确定 | 第41-44页 |
| ·确定输入向量的维数 | 第41页 |
| ·确定隐层数 | 第41-42页 |
| ·确定隐层单元数目 | 第42-44页 |
| ·相关参数的确定 | 第44-46页 |
| ·另一个实验验证 | 第46-54页 |
| ·网络拓扑结构的确定 | 第47-50页 |
| ·网络参数的确定 | 第50-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 后记 | 第58-59页 |
| 东北财经大学研究生学位论文原创性声明 | 第59页 |
| 东北财经大学研究生学位论文使用授权书 | 第59页 |
