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镍的价格预测与采购模型及其应用研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第15-30页
    1.1 研究背景第15-22页
        1.1.1 镍价格波动对生产企业经营稳定性具有重要影响第15-18页
        1.1.2 镍价格的科学预测是生产企业制定采购策略的基础第18-19页
        1.1.3 适合的采购策略有助于生产企业降低采购综合成本和风险第19-21页
        1.1.4 研究镍价格预测与采购模型的必要性第21-22页
    1.2 问题的提出第22-23页
        1.2.1 镍的价格预测模型第22页
        1.2.2 镍的采购模型第22-23页
    1.3 研究目的与研究意义第23-25页
        1.3.1 研究目的第23-24页
        1.3.2 研究意义第24-25页
    1.4 研究内容、研究思路与研究方法第25-28页
        1.4.1 研究内容第25-27页
        1.4.2 研究思路第27-28页
        1.4.3 研究方法第28页
    1.5 本文章节安排第28-29页
    1.6 符号及用语的说明第29-30页
第2章 相关研究文献综述第30-50页
    2.1 文献检索情况概述第30-34页
        2.1.1 文献检索范围分析第30-31页
        2.1.2 相关文献情况分析第31-32页
        2.1.3 学术趋势分析第32-34页
    2.2 关于镍价格的影响因素研究第34-39页
        2.2.1 宏观经济指标对镍价格的影响第34-35页
        2.2.2 供求关系对镍价格的影响第35-36页
        2.2.3 美元指数对镍价格的影响第36-37页
        2.2.4 其它因素对镍价格的影响第37-39页
    2.3 关于原材料价格预测的相关研究第39-43页
        2.3.1 镍价格预测第39-40页
        2.3.2 铁矿石价格预测第40页
        2.3.3 铜价格预测第40-41页
        2.3.4 石油价格预测第41-42页
        2.3.5 煤价格预测第42-43页
    2.4 关于原材料采购模型的相关研究第43-46页
        2.4.1 镍采购第43-44页
        2.4.2 铁矿石采购第44页
        2.4.3 铜采购第44-45页
        2.4.4 石油采购第45-46页
        2.4.5 煤炭采购第46页
    2.5 已有相关研究成果的贡献与不足的评述第46-48页
        2.5.1 主要贡献第46-47页
        2.5.2 不足之处第47-48页
    2.6 已有研究成果对本文研究问题的启示第48-49页
    2.7 本章小结第49-50页
第3章 镍的价格预测与采购模型研究的相关分析第50-70页
    3.1 镍的属性分析第50-52页
        3.1.1 商品属性第50-51页
        3.1.2 金融属性第51-52页
    3.2 镍价格的波动特点及其影响因素分析第52-60页
        3.2.1 波动特点分析第52-54页
        3.2.2 影响因素分析第54-60页
    3.3 镍价格预测的选用模型分析第60-66页
        3.3.1 镍价格历史数据的特点分析第60-63页
        3.3.2 几种类型预测模型概述及特点分析第63-66页
        3.3.3 选择支持向量机模型进行镍价格预测的依据第66页
    3.4 镍价格对采购策略的影响分析第66-67页
    3.5 镍采购的特征及影响因素分析第67-69页
        3.5.1 镍采购特征分析第67-68页
        3.5.2 镍采购影响因素分析第68-69页
    3.6 本章小结第69-70页
第4章 基于改进支持向量机的镍价格预测模型第70-85页
    4.1 支持向量机概述第70-74页
        4.1.1 支持向量机的基本思想及其主要特点第70-71页
        4.1.2 支持向量机的基本算法第71-73页
        4.1.3 支持向量机的核函数第73-74页
    4.2 镍价格预测的问题描述与符号说明第74-77页
        4.2.1 问题描述第74-76页
        4.2.2 相关符号定义与说明第76-77页
    4.3 镍价格预测模型的构建第77-80页
        4.3.1 改进的支持向量机的基本框架第77-78页
        4.3.2 镍价格原始数据的模糊粒化第78页
        4.3.3 支持向量机训练样本的生成第78页
        4.3.4 预测模型的构建第78-80页
    4.4 镍价格预测模型的求解算法第80-83页
        4.4.1 算法设计第80-83页
        4.4.2 计算步骤第83页
    4.5 本章小结第83-85页
第5章 价格不确定情形的镍采购模型第85-100页
    5.1 预备知识第85-90页
        5.1.1 已有相关文献分析第85-87页
        5.1.2 基于案例推理的技术(CBR)第87-90页
    5.2 基于相似案例分析的镍长短期采购比例确定方法第90-94页
        5.2.1 符号说明与问题描述第90-91页
        5.2.2 针对问题的目标案例与历史案例间的相似度的计算第91-92页
        5.2.3 相似历史案例集的构建第92页
        5.2.4 历史案例中采购方案实施效果的效用值计算第92页
        5.2.5 相似历史案例集的调整第92-93页
        5.2.6 镍长短期采购比例的确定第93页
        5.2.7 镍长短期采购比例确定方法的计算步骤第93-94页
    5.3 价格不确定情形的镍滚动采购策略模型第94-99页
        5.3.1 符号说明与问题描述第94-96页
        5.3.2 采购策略模型的建立第96-98页
        5.3.3 原材料最优采购策略模型第98-99页
    5.4 本章小结第99-100页
第6章 B公司镍价格预测模型支持系统开发与应用第100-126页
    6.1 背景分析第100-104页
        6.1.1 B公司概况第100-101页
        6.1.2 镍价格预测对B公司稳定经营的重要性第101-103页
        6.1.3 构建B公司镍价格预测模型支持系统的必要性第103-104页
    6.2 镍价格预测模型支持系统的设计与开发第104-113页
        6.2.1 系统的需求分析第104-105页
        6.2.2 系统的总体设计第105-106页
        6.2.3 系统的详细设计第106-112页
        6.2.4 系统的运行环境第112页
        6.2.5 系统的实现第112-113页
    6.3 运用系统进行镍价格预测第113-125页
        6.3.1 镍价格历史数据的预处理第113-114页
        6.3.2 镍价格预测第114页
        6.3.3 相关系数的计算第114-115页
        6.3.4 预测结果的准确率分析第115-125页
    6.4 本章小结第125-126页
第7章 镍采购模型在B公司的实际应用第126-134页
    7.1 背景分析第126-129页
        7.1.1 B公司镍采购目前存在的问题第126-128页
        7.1.2 运用模型制定适合的镍采购策略的必要性第128-129页
    7.2 B公司镍长短期采购比例的确定第129-131页
        7.2.1 历史案例收集第129页
        7.2.2 相似案例提取第129-130页
        7.2.3 长短期采购比例的确定第130-131页
    7.3 价格不确定情形的B公司镍滚动采购策略制定第131-133页
        7.3.1 相关数据获取及分析第131-132页
        7.3.2 采购策略模型的构建第132-133页
        7.3.3 模型的计算结果第133页
    7.4 本章小结第133-134页
第8章 结论与展望第134-140页
    8.1 本文的主要研究成果及结论第134-136页
    8.2 本文的主要贡献第136-138页
    8.3 本文的研究局限第138页
    8.4 进一步需要开展的研究工作第138-140页
参考文献第140-150页
致谢第150-152页
攻读博士学位期间发表论文情况第152-153页
攻读博士学位期间参与完成科研项目情况第153-154页
攻读博士学位期间获奖及申请专利情况第154-155页
作者简介第155页

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