服装供应链滚动需求预测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 供应链主要运作模式 | 第12-13页 |
| 1.2.2 预测技术研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 主要技术路线 | 第19-21页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第21-23页 |
| 2 服装供应链滚动需求预测模型 | 第23-46页 |
| 2.1 供应链运作模式及流程 | 第23-27页 |
| 2.1.1 供应链主要运作模式 | 第23-26页 |
| 2.1.2 某服装企业供应链运作流程 | 第26-27页 |
| 2.2 服装供应链滚动需求预测基本思想 | 第27-34页 |
| 2.2.1 时间维度上的滚动 | 第28-31页 |
| 2.2.2 供应链层面的滚动 | 第31-34页 |
| 2.3 服装供应链滚动需求预测模型构建 | 第34-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 3 服装供应链滚动需求预测方法 | 第46-60页 |
| 3.1 自回归差分移动平均模型 | 第46-48页 |
| 3.1.1 非平稳时间序列模型 | 第46-47页 |
| 3.1.2 ARIMA预测方法 | 第47-48页 |
| 3.2 BP神经网络模型 | 第48-53页 |
| 3.2.1 BP神经网络的学习过程 | 第49-50页 |
| 3.2.2 BP神经网络滚动预测方法 | 第50-53页 |
| 3.3 供应链滚动运作方法 | 第53-58页 |
| 3.3.1 销售环节 | 第54-55页 |
| 3.3.2 分销环节 | 第55-57页 |
| 3.3.3 生产环节 | 第57-58页 |
| 3.3.4 其他环节 | 第58页 |
| 3.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 4 服装供应链需求预测实例分析 | 第60-83页 |
| 4.1 数据获取与异常值处理 | 第60-64页 |
| 4.1.1 数据获取 | 第60-61页 |
| 4.1.2 异常值检测 | 第61-62页 |
| 4.1.3 异常值处理 | 第62-64页 |
| 4.2 自回归差分移动平均预测分析 | 第64-71页 |
| 4.2.1 时间序列平稳性检测 | 第64-66页 |
| 4.2.2 模型识别与定阶 | 第66-67页 |
| 4.2.3 模型拟合与检验 | 第67-69页 |
| 4.2.4 模型预测及分析 | 第69-71页 |
| 4.3 神经网络滚动需求预测分析 | 第71-81页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第71-74页 |
| 4.3.2 预测模型构建 | 第74-76页 |
| 4.3.3 预测及分析 | 第76-81页 |
| 4.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 5 滚动需求预测对供应链管理的影响 | 第83-92页 |
| 5.1 需求满足情况与库存水平 | 第83-89页 |
| 5.2 供应链运作周期 | 第89-90页 |
| 5.3 生产力要求 | 第90-91页 |
| 5.4 本章小结 | 第91-92页 |
| 6 总结与展望 | 第92-95页 |
| 6.1 论文总结 | 第92-94页 |
| 6.2 研究展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-99页 |
| 在学研究成果 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100页 |
