| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 课题来源与研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 研究目的与研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第14页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 研究技术路线与方法 | 第20-21页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第21-24页 |
| 第2章 库存控制与预测方法概述 | 第24-40页 |
| 2.1 库存理论 | 第24-28页 |
| 2.1.1 库存及库存管理概述 | 第24-25页 |
| 2.1.2 库存分类与库存作用 | 第25-28页 |
| 2.2 库存控制基本方法 | 第28-34页 |
| 2.2.1 传统库存控制方法 | 第28-31页 |
| 2.2.2 现代库存控制方法 | 第31-32页 |
| 2.2.3 供应链库存控制方法 | 第32-34页 |
| 2.3 预测方法概述 | 第34-38页 |
| 2.3.1 预测的基本原理 | 第34-35页 |
| 2.3.2 连续性需求预测方法 | 第35-36页 |
| 2.3.3 间断性需求预测方法 | 第36-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 电力物资需求特性分析与库存控制策略设计 | 第40-56页 |
| 3.1 电力物资关键需求特性研究 | 第40-47页 |
| 3.1.1 电力物资一般分类 | 第40-42页 |
| 3.1.2 电力物资需求特性提取 | 第42-43页 |
| 3.1.3 电力物资关键需求特性分析 | 第43-47页 |
| 3.2 基于需求特性的电力物资聚类分析 | 第47-52页 |
| 3.2.1 聚类分析方法概述 | 第47-49页 |
| 3.2.2 电力物资聚类分析及结果 | 第49-52页 |
| 3.3 电力物资库存控制策略设计 | 第52-55页 |
| 3.3.1 库存控制策略总体设计 | 第52-53页 |
| 3.3.2 动态库存控制策略设计与模型构建 | 第53-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 结合GA-BP神经网络与灰色预测模型的间断性需求预测 | 第56-80页 |
| 4.1 间断性需求物资的需求特征及预测的重要性 | 第56-57页 |
| 4.1.1 间断性需求物资需求特征 | 第56-57页 |
| 4.1.2 间断性需求预测重要性 | 第57页 |
| 4.2 基于BP神经网络的间断性需求发生时刻的预测 | 第57-66页 |
| 4.2.1 人工神经网络基本理论 | 第57-60页 |
| 4.2.2 BP神经网络预测的原理、优势与不足 | 第60-64页 |
| 4.2.3 电力物资间断性需求发生时刻预测BP神经网络模型的建立 | 第64-65页 |
| 4.2.4 BP神经网络模型的预测实验与结果分析 | 第65-66页 |
| 4.3 遗传算法对BP神经网络参数的优化 | 第66-75页 |
| 4.3.1 遗传算法的基本原理与步骤 | 第66-68页 |
| 4.3.2 遗传算法的实现技术 | 第68-72页 |
| 4.3.3 GA-BP神经网络模型的方案设置 | 第72-74页 |
| 4.3.4 GA-BP神经网络预测实验与结果分析 | 第74-75页 |
| 4.4 基于灰色预测模型的间断性需求量的预测 | 第75-79页 |
| 4.4.1 灰色预测理论的基本介绍 | 第75页 |
| 4.4.2 间断性需求量灰色预测模型GM(1,1)的构建 | 第75-76页 |
| 4.4.3 灰色预测模型需求量预测实验与结果分析 | 第76-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第5章 电力物资库存控制与需求预测软件模块设计和实现 | 第80-94页 |
| 5.1 软件的功能模块设计 | 第80-86页 |
| 5.1.1 软件模块总体框架 | 第80-82页 |
| 5.1.2 基本数据管理模块 | 第82-84页 |
| 5.1.3 需求特性管理模块 | 第84-85页 |
| 5.1.4 需求预测模块 | 第85-86页 |
| 5.1.5 动态库存控制模块 | 第86页 |
| 5.2 软件模块的数据库设计 | 第86-89页 |
| 5.3 软件模块的实现 | 第89-93页 |
| 5.3.1 软件模块开发平台概述 | 第89-90页 |
| 5.3.2 软件模块应用实例 | 第90-93页 |
| 5.4 本章小结 | 第93-94页 |
| 第6章 总结与展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 攻读硕士期间发表的论文、获奖情况及发明专利等项 | 第102-104页 |
| 作者从事科学研究和学习经历的简历 | 第104页 |
