人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在客車備件需求預測中的應用研究.pdf

1、隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展和國內(nèi)外交通需求的不斷擴張，客車制造企業(yè)正面臨著前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。為了提高企業(yè)的競爭實力，不斷贏得客戶，各家客車制造企業(yè)越來越重視售后服務(wù)的質(zhì)量，而備件需求計劃工作是售后服務(wù)的基礎(chǔ)和重要組成部分，直接影響客戶對企業(yè)的滿意程度。因此，如何改進和優(yōu)化現(xiàn)有的備件需求預測模型對任何一家客車企業(yè)都具有現(xiàn)實意義和實際應用價值。
　　 本文在深入分析備件需求預測面臨的問題和對比各種傳統(tǒng)預測方法的基礎(chǔ)上，探討利用人工神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)對備件需求進行預測的可行性和實施方案。利用BP網(wǎng)絡(luò)模型具有強大的非線性適應性處理能力這一特點，找出備件需求的內(nèi)在規(guī)律，完成對未來需求的預測。
　　 文中對影響客車備件需求的主要因素作出分析，根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)模型原理，經(jīng)過多次試驗調(diào)整，優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，其中包括網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點數(shù)、傳遞函數(shù)以及訓練算法等。在MATLAB仿真軟件平臺的基礎(chǔ)上，通過反復實驗，最終完成預測過程。在實驗過程中對BP算法和改進后的BP算法在預測備件需