支持产业链协同的汽车配件销售预测系统的研究与实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 预测方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 汽车配件销售管理现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 配件销售预测需求分析与总体解决方案 | 第17-29页 |
| 2.1 传统企业汽车配件销售现状分析 | 第17-19页 |
| 2.2 传统企业汽车配件销售预测中存在的问题 | 第19-21页 |
| 2.3 汽车配件销售预测的模式研究 | 第21页 |
| 2.4 汽车配件销售预测系统的需求分析与流程设计 | 第21-26页 |
| 2.4.1 预测系统数据来源需求分析 | 第21-22页 |
| 2.4.2 服务商配件预测需求分析与流程设计 | 第22-24页 |
| 2.4.3 制造厂配件预测需求分析与流程设计 | 第24-26页 |
| 2.5 汽车配件销售预测的目标和总体解决方案 | 第26-28页 |
| 2.5.1 汽车配件销售预测的目标 | 第26页 |
| 2.5.2 汽车配件销售预测的总体解决方案 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 汽车配件销售预测系统的设计 | 第29-40页 |
| 3.1 汽车配件销售预测系统架构设计 | 第29-30页 |
| 3.2 汽车配件销售预测系统功能设计 | 第30-32页 |
| 3.3 汽车配件销售预测系统数据库设计 | 第32-39页 |
| 3.3.1 数据库概念模型设计 | 第32-34页 |
| 3.3.2 数据库逻辑模型设计 | 第34-35页 |
| 3.3.3 数据库表设计 | 第35-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 汽车配件销售预测模型研究 | 第40-60页 |
| 4.1 典型的预测算法分析 | 第40-50页 |
| 4.1.1 移动平均预测法 | 第40-41页 |
| 4.1.2 指数平滑预测法 | 第41页 |
| 4.1.3 多元线性回归分析预测法 | 第41-44页 |
| 4.1.4 灰色预测法 | 第44-49页 |
| 4.1.5 神经网络预测法 | 第49-50页 |
| 4.2 汽车配件预测模型选择和建立 | 第50-53页 |
| 4.2.1 汽车配件预测数据预处理 | 第50-51页 |
| 4.2.2 汽车配件预测方法选择 | 第51-52页 |
| 4.2.3 汽车配件预测方法评估 | 第52页 |
| 4.2.4 汽车配件预测模型建立 | 第52-53页 |
| 4.3 预测模型实例仿真与结果分析 | 第53-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 汽车配件销售预测系统开发与实现 | 第60-79页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第60页 |
| 5.2 系统关键技术介绍 | 第60-61页 |
| 5.3 系统主要功能实现 | 第61-78页 |
| 5.3.1 配件预测基础数据管理功能模块实现 | 第61-72页 |
| 5.3.2 配件预测模型管理功能模块实现 | 第72-75页 |
| 5.3.3 配件预测结果管理功能模块实现 | 第75-78页 |
| 5.4 系统实现总结 | 第78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 总结与展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读硕士学位期间参与科研项目 | 第85页 |
