CN企业备件库存聚类及需求预测方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·备件聚类方法研究 | 第14页 |
| ·备件需求预测方法研究 | 第14-17页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第17-20页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·技术路线 | 第18-20页 |
| 第2章 备件聚类及需求预测方法研究 | 第20-30页 |
| ·备件概述 | 第20-21页 |
| ·备件聚类方法 | 第21-23页 |
| ·备件聚类准则研究 | 第21-22页 |
| ·备件聚类方法研究 | 第22-23页 |
| ·备件需求预测方法 | 第23-28页 |
| ·ARIMA模型 | 第23-25页 |
| ·支持向量机 | 第25-26页 |
| ·循环神经网络 | 第26-27页 |
| ·其他预测模型 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 CN企业备件库存管理现状分析 | 第30-44页 |
| ·企业概述 | 第30-31页 |
| ·备件库存管理现状 | 第31-38页 |
| ·仓库布局 | 第31-35页 |
| ·部门职责 | 第35-36页 |
| ·业务流程 | 第36-38页 |
| ·备件库存现状分析 | 第38-43页 |
| ·备件库存特点分析 | 第38-42页 |
| ·库存不合理性分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 CN企业备件库存聚类方法研究 | 第44-57页 |
| ·系统聚类算法研究 | 第44-48页 |
| ·系统聚类法 | 第44-45页 |
| ·相似性度量方法 | 第45-46页 |
| ·类间距离度量 | 第46-48页 |
| ·算例分析 | 第48-55页 |
| ·数据预处理 | 第48页 |
| ·聚类算例分析 | 第48-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 CN企业备件需求预测方法研究 | 第57-84页 |
| ·ARIMA稳定型需求预测模型 | 第57-70页 |
| ·构建ARIMA预测模型 | 第58-60页 |
| ·Eviews算例分析 | 第60-66页 |
| ·SPSS算例分析 | 第66-70页 |
| ·FIG-SVR慢速移动型需求预测模型 | 第70-80页 |
| ·模糊信息粒化 | 第71-72页 |
| ·构建FIG-SVR预测模型 | 第72-75页 |
| ·算例分析 | 第75-80页 |
| ·预测模型合理性分析 | 第80-83页 |
| ·预测评价方法 | 第80-81页 |
| ·预测模型分析 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 结论与展望 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-92页 |
| 附录1 原始数据 | 第92-97页 |
| 附录2 预测结果 | 第97-100页 |
| 附录3 ARIMA模型预测参数 | 第100-103页 |
| 附录4 FIG-SVM预测程序 | 第103-109页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第109页 |
