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 |