轮胎库存管理中的需求预测研究
| 目录 | 第1-7页 |
| CONTENTS | 第7-10页 |
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 缩略词注释表 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第14页 |
| ·课题研究的现状 | 第14-16页 |
| ·轮胎行业的特点 | 第15页 |
| ·轮胎行业的发展现状 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 需求预测的相关理论及方案分析 | 第18-39页 |
| ·预测的理论基础 | 第18-37页 |
| ·预测的特点 | 第18-19页 |
| ·预测的基本原理 | 第19-20页 |
| ·预测的方法 | 第20-34页 |
| ·预测的步骤 | 第34-35页 |
| ·预测模型的评估 | 第35-37页 |
| ·轮胎需求预测方案分析 | 第37-38页 |
| ·轮胎需求预测的研究思路 | 第37页 |
| ·轮胎需求预测方案 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 轮胎需求预测算法研究 | 第39-57页 |
| ·预测数据预处理 | 第39-42页 |
| ·数据归一化方法 | 第39页 |
| ·输入变量和输出变量的选择 | 第39-40页 |
| ·输入变量中影响因子的确定 | 第40-42页 |
| ·训练集和预测集的选取 | 第42页 |
| ·基于即神经网络模型的预测结果与分析 | 第42-48页 |
| ·BP神经网络结构 | 第42-43页 |
| ·不同输入参数的BP神经网络模型预测结果比较 | 第43-46页 |
| ·基于BP神经网络模型轮胎需求预测 | 第46-48页 |
| ·基于贝叶斯神经网络的预测结果与分析 | 第48-50页 |
| ·贝叶斯工具箱 | 第48页 |
| ·贝叶斯神经网络的结构 | 第48-49页 |
| ·基于贝叶斯神经网络模型轮胎需求预测 | 第49-50页 |
| ·两种模型的预测结果分析 | 第50-51页 |
| ·两种模型的预测仿真结果对比 | 第50-51页 |
| ·两种预测模型的评估 | 第51页 |
| ·基于贝叶斯神经网络模型的轮胎需求预测应用分析 | 第51-55页 |
| ·轮胎需求周预测 | 第52-54页 |
| ·轮胎需求月预测 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 轮胎需求预测算法的应用 | 第57-65页 |
| ·轮胎物料配比 | 第57-58页 |
| ·轮胎物料需求预测 | 第58-64页 |
| ·安全库存量 | 第58-59页 |
| ·物料量预测 | 第59-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 库存需求预测系统设计 | 第65-80页 |
| ·库存需求数据库设计 | 第65-69页 |
| ·库存数据表和关系数据库模型 | 第65-68页 |
| ·开发环境简介 | 第68-69页 |
| ·预测模块设计 | 第69-78页 |
| ·系统功能和结构图设计 | 第69页 |
| ·窗体设计 | 第69-72页 |
| ·预l测模块部分程序设计 | 第72-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 结论与展望 | 第80-81页 |
| ·工作总结 | 第80页 |
| ·工作展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第89页 |
