| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图目录 | 第9-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第13-15页 |
| 1.4 研究的创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 文献综述 | 第16-22页 |
| 2.1 备件分类管理的理论相关文献综述 | 第16-17页 |
| 2.2 备件需求预测理论相关文献综述 | 第17-19页 |
| 2.2.1 连续性需求的备件 | 第17-18页 |
| 2.2.2 间断性需求的备件 | 第18-19页 |
| 2.3 备件库存管理相关文献综述 | 第19-21页 |
| 2.3.1 维修备件的单点库存管理 | 第20页 |
| 2.3.2 多品种备件的库存管理 | 第20-21页 |
| 2.4 备件管理理论综合研究 | 第21-22页 |
| 第三章 基于备件分类的库存管理方法 | 第22-45页 |
| 3.1 基于消耗特性的备件分类方法 | 第22-27页 |
| 3.1.1 备件分类ABC法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 基于消耗模式的备件ABC分类管理及实施方法 | 第23-27页 |
| 3.2 备件分类预测方法 | 第27-35页 |
| 3.2.1 分类预测方法的描述 | 第27-30页 |
| 3.2.2 分类备件预测方法 | 第30-35页 |
| 3.3 备件分类库存管理方法 | 第35-45页 |
| 3.3.1 参数描述及基本假设 | 第35-37页 |
| 3.3.2 分类库存管理方法 | 第37-45页 |
| 第四章 基于主成分分析和支持向量机的预测模型 | 第45-56页 |
| 4.1 理论基础 | 第46-51页 |
| 4.1.1 主成分分析法 | 第46-47页 |
| 4.1.2 SVM支持向量机 | 第47-51页 |
| 4.2 备件需求预测 | 第51-52页 |
| 4.3 实验设定和数据分析 | 第52-54页 |
| 4.3.1 数据集 | 第52页 |
| 4.3.2 主成分分析 | 第52-54页 |
| 4.3.3 预测性能指标及核函数参数的选择 | 第54页 |
| 4.4 仿真实验和结果分析 | 第54-56页 |
| 第五章 全文总结和研究展望 | 第56-58页 |
| 5.1 全文总结 | 第56页 |
| 5.2 研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |