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基于供应链的工程机械备件库存控制研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第10-26页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-21页
        1.2.1 供应链环境下备件库存管理第11-16页
        1.2.2 供应链多级库存管理第16-20页
        1.2.3 国内外研究现状评述第20-21页
    1.3 本文拟研究解决的问题第21-22页
    1.4 研究的主要内容、方法及框架第22-26页
        1.4.1 研究内容第22-23页
        1.4.2 研究方法第23页
        1.4.3 研究框架第23-26页
2 工程机械备件供应链库存现状及其存在的问题第26-48页
    2.1 工程机械备件供应链基本结构第26-30页
        2.1.1 备件供应链的概念及特点第26-27页
        2.1.2 备件供应链上的核心及节点企业第27-28页
        2.1.3 备件供应链的多级库存基本结构第28-30页
    2.2 工程机械备件供应链库存现状及问题第30-38页
        2.2.1 工程机械备件供应链的三级主体结构第30-31页
        2.2.2 工程机械备件供应链的一般供应流程第31-32页
        2.2.3 工程机械备件供应链三级库存管理存在的问题第32-38页
    2.3 影响工程机械备件供应链库存的主要因素及相互关系第38-41页
        2.3.1 影响工程机械备件供应链库存的主要因素第38-39页
        2.3.2 工程机械备件各影响因素之间的相互关系第39-41页
    2.4 备件供应链多级库存的基本控制方法及其改进第41-46页
        2.4.1 备件供应链库存的基本控制方法第41-43页
        2.4.2 备件供应链库存管理的水平层次第43-44页
        2.4.3 工程机械备件供应链多级库存控制的改进第44-46页
    2.5 本章小结第46-48页
3 基于BP神经网络的工程机械备件需求预测第48-62页
    3.1 问题描述第48-50页
        3.1.1 备件需求预测现状及技术目标第48-49页
        3.1.2 备件预测方法的选择第49-50页
    3.2 BP神经网络的结构模型第50-54页
        3.2.1 BP神经网络的结构第50页
        3.2.2 BP神经网络的学习算法第50-54页
    3.3 BP神经网络的对备件需求预测模型的建立第54-57页
        3.3.0 BP神经网络的基本实现步骤第54-55页
        3.3.1 BP神经网络的输入及输出向量设计第55-56页
        3.3.2 隐含层数与隐含层神经元个数的确定第56-57页
        3.3.3 传递函数及训练函数的选择第57页
    3.4 仿真实例与结果分析第57-60页
    3.5 本章小结第60-62页
4 基于协调中心的两级备件库存控制策略模型第62-70页
    4.1 备件库存管理的问题分析第62-65页
        4.1.1 备件库存第62页
        4.1.2 主要库存补货策略第62-65页
    4.2 备件库存控制策略的目标第65页
    4.3 建立工程机械两级备件库存控制模型第65-69页
        4.3.1 基于协调中心的两级备件供应链库存管理模式第65-66页
        4.3.2 模型假设第66-67页
        4.3.3 符号及变量说明第67页
        4.3.4 模型的建立第67-69页
    4.4 本章小结第69-70页
5 仿真实例与算法实现第70-78页
    5.1 遗传算法在模型求解中的应用第70-72页
        5.1.1 遗传算法的基本概念第70页
        5.1.2 遗传算法求解的基本过程第70-72页
    5.2 实例的数据环境第72-73页
    5.3 模型处理第73-74页
    5.4 模型求解第74-75页
    5.5 结果分析第75-76页
    5.6 本章小结第76-78页
6 结论与展望第78-82页
    6.1 结论第78-79页
    6.2 展望第79-82页
参考文献第82-90页
附录A第90-92页
附录B第92-98页
攻读学位期间的主要学术成果第98-100页
致谢第100页

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