| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第10-11页 |
| 1.4 研究目的和意义 | 第11-14页 |
| 第二章 供应链及安全库存理论 | 第14-28页 |
| 2.1 供应链基本原理 | 第14-19页 |
| 2.1.1 供应链管理的定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 供应链管理的原则和目标 | 第15-16页 |
| 2.1.3 供应链管理的特点及分类 | 第16-18页 |
| 2.1.4 供应链的流程 | 第18-19页 |
| 2.2 安全库存基本原理 | 第19-23页 |
| 2.2.1 安全库存研究分类 | 第20-21页 |
| 2.2.2 安全库存水平的影响因素 | 第21-22页 |
| 2.2.3 合理库存量的确定 | 第22-23页 |
| 2.3 安全库存的计算流程 | 第23-28页 |
| 2.3.1 安全库存合理水平的决定因素 | 第23-25页 |
| 2.3.2 计算给定补货策略下的安全库存 | 第25页 |
| 2.3.3 计算给定补货策略下的周期服务水平 | 第25-26页 |
| 2.3.4 计算给定补货策略下的满足率 | 第26-28页 |
| 第三章 供应链需求预测相关理论与方法 | 第28-46页 |
| 3.1 供应链环境下的需求预测理论 | 第28-30页 |
| 3.1.1 预测在供应链中的作用 | 第28页 |
| 3.1.2 供应链需求预测的特点和影响预测的因素 | 第28-30页 |
| 3.2 供应链需求预测流程框架 | 第30-32页 |
| 3.3 预测方法的分类 | 第32-34页 |
| 3.3.1 以预测期限分类 | 第32页 |
| 3.3.2 传统预测方法特征分类 | 第32-34页 |
| 3.4 时间序列预测方法 | 第34-37页 |
| 3.4.1 移动平均数 | 第34-35页 |
| 3.4.2 指数平滑数 | 第35-37页 |
| 3.5 多因素预测方法 | 第37-44页 |
| 3.5.1 GBDT迭代决策树 | 第37-42页 |
| 3.5.2 BP神经网络预测法 | 第42页 |
| 3.5.3 回归分析预测方法 | 第42-44页 |
| 3.6 误差分析与精度调整 | 第44-46页 |
| 第四章 V品牌衬衫需求预测分析 | 第46-60页 |
| 4.1 V品牌服装简介 | 第46页 |
| 4.2 影响促销产品销量的因素 | 第46-50页 |
| 4.3 数据的选取 | 第50页 |
| 4.4 基于GBDT的R建模 | 第50-52页 |
| 4.5 基于BP神经网络的MATLAB建模 | 第52-58页 |
| 4.6 不同预测模型的性能比较 | 第58-60页 |
| 第五章 基于需求预测的安全库存计算 | 第60-70页 |
| 5.1 基于需求的安全库存量确定 | 第60-62页 |
| 5.1.1 计算给定期望的周期服务水平下所需的安全库存 | 第60-61页 |
| 5.1.2 供给不确定性对安全库存的影响 | 第61-62页 |
| 5.2 需求不确定下的安全库存 | 第62-63页 |
| 5.3 基于需求预测量的安全库存计算 | 第63-70页 |
| 第六章 结论和展望 | 第70-72页 |
| 6.1 结论 | 第70页 |
| 6.2 工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 发表论文和参与科研情况 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |