A汽车4S店零部件需求预测研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 零部件分类研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 零部件需求预测方法研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第19-22页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第19-21页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第21-22页 |
| 1.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 2 相关理论基础 | 第23-33页 |
| 2.1 ABC分类法 | 第23页 |
| 2.2 DEA理论 | 第23-25页 |
| 2.2.1 DEA方法简介 | 第23-24页 |
| 2.2.2 DEA基本原理与模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 DEA模型优势 | 第25页 |
| 2.3 支持向量机理论 | 第25-29页 |
| 2.3.1 支持向量机 | 第25-27页 |
| 2.3.2 最小二乘支持向量机 | 第27-29页 |
| 2.4 粒子群算法 | 第29-32页 |
| 2.4.1 粒子群算法 | 第29-31页 |
| 2.4.2 自适应变异粒子群算法 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 A汽车4S店零部件需求预测现状分析 | 第33-41页 |
| 3.1 公司概况 | 第33-34页 |
| 3.1.1 A汽车有限公司概况 | 第33-34页 |
| 3.1.2 A汽车4S店概况 | 第34页 |
| 3.2 A汽车4S店库存管理问题 | 第34-38页 |
| 3.2.1 库存管理现状 | 第34-37页 |
| 3.2.2 库存管理问题 | 第37-38页 |
| 3.3 A汽车4S零部件需求预测问题 | 第38-39页 |
| 3.3.1 库存决策与需求预测 | 第38页 |
| 3.3.2 零部件需求预测现状及问题 | 第38-39页 |
| 3.3.3 零部件需求预测问题原因分析 | 第39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 A汽车4S店汽车零部件分类优化设计 | 第41-52页 |
| 4.1 汽车零部件分类管理改进的必要性 | 第41-43页 |
| 4.2 基于DEA-聚类分析的ABC分类 | 第43-50页 |
| 4.2.1 分类模型 | 第43-45页 |
| 4.2.2 改进后的分类 | 第45-49页 |
| 4.2.3 传统分类与改进分类比较 | 第49-50页 |
| 4.3 汽车零部件分类保管方法 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 A汽车4S店零部件需求预测优化设计 | 第52-71页 |
| 5.1 零部件需求预测步骤 | 第52-54页 |
| 5.2 零部件需求影响因素分析 | 第54-59页 |
| 5.3 数据归一化 | 第59-63页 |
| 5.4 核函数选择与参数寻优方法 | 第63-65页 |
| 5.4.1 核函数选择 | 第63页 |
| 5.4.2 参数寻优方法 | 第63-65页 |
| 5.5 预测误差评价指标 | 第65页 |
| 5.6 需求预测模型的求解 | 第65-70页 |
| 5.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论与不足 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录A | 第76-77页 |
| 附录B | 第77-81页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-83页 |
| 学位论文数据集 | 第83页 |
