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面向慢速流动备件供应有效性的需求预测研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
主要符号表第18-19页
1 绪论第19-46页
    1.1 研究背景与意义第19-24页
        1.1.1 研究背景第19-20页
        1.1.2 问题的提出与研究意义第20-24页
    1.2 国内外相关工作研究进展第24-42页
        1.2.1 国内外常用的备件分类方法与慢速流动备件的概念界定第24-30页
        1.2.2 备件需求预测有效性的影响因素相关研究第30-33页
        1.2.3 慢速流动备件需求预测的相关研究第33-41页
        1.2.4 目前研究存在的关键问题第41-42页
    1.3 研究方法与技术路线第42-43页
    1.4 研究内容与论文结构第43-46页
2 慢速流动备件预测效用的影响因素分析第46-82页
    2.1 慢速流动备件需求预测的效用分析第46-65页
        2.1.1 影响预测效用的关键因素识别第46-55页
        2.1.2 需求预测效用分析及供应状态分区第55-65页
    2.2 外部资源配置的影响分析第65-79页
        2.2.1 外部资源配置管理模型第66-77页
        2.2.2 外部供应源的管理策略研究第77-79页
    2.3 内部预测能力提升的影响因素分析第79-81页
        2.3.1 历史需求数据间断性对预测的影响分析第80页
        2.3.2 使用期工况对预测的影响分析第80页
        2.3.3 备件全寿命周期长对预测的影响分析第80-81页
    2.4 本章小结第81-82页
3 慢速流动备件间断型需求数据的重构与转换方法第82-108页
    3.1 基于历史数据重构(HDR)的建模方法分析第82-86页
        3.1.1 信息源重定位第82-85页
        3.1.2 历史数据重构的应用流程第85-86页
    3.2 基于历史数据重构(HDR)的慢速流动备件预测步骤第86-91页
        3.2.1 数据分解第86-88页
        3.2.2 数量退化第88-89页
        3.2.3 序列转换第89-90页
        3.2.4 预测结果整合第90-91页
    3.3 历史数据重构(HDR)方法的有效性验证第91-106页
        3.3.1 HDR-SVM慢速流动备件需求预测模型设计第91-99页
        3.3.2 历史数据重构(HDR)方法的实例验证第99-106页
    3.4 本章小结第106-108页
4 慢速流动备件的工况模式识别第108-120页
    4.1 基于RS和DT的工况模式识别第108-117页
        4.1.1 工况因素的提取第109-111页
        4.1.2 相关因素集的RS属性约简第111-114页
        4.1.3 工况环境的DT分类第114-116页
        4.1.4 工况模式识别第116-117页
    4.2 基于工况相似的历史样本提取第117-119页
    4.3 本章小结第119-120页
5 慢速流动备件的推进式预测方法研究第120-136页
    5.1 PABDP预测模型第120-133页
        5.1.1 模型构建的思路第120-122页
        5.1.2 PABDP模型构建的基础数据要求第122页
        5.1.3 PABDP预测原理及模型构建第122-133页
    5.2 PABDP方法的应用流程第133-135页
    5.3 本章小结第135-136页
6 应用实例第136-151页
    6.1 案例企业备件管理概况第136-139页
    6.2 数据准备第139-140页
    6.3 预测过程第140-146页
        6.3.1 工况模式识别第140-145页
        6.3.2 性能状态评估及预测第145-146页
    6.4 结果分析第146-150页
    6.5 本章小结第150-151页
7 结论与展望第151-154页
    7.1 结论第151页
    7.2 创新点第151-152页
    7.3 展望第152-154页
参考文献第154-165页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第165-166页
致谢第166-167页
作者简介第167页

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