基于支持向量機(jī)的庫存預(yù)測及成本優(yōu)化研究及應(yīng)用.pdf

1、近年來我國飼料原料成本不斷上漲、市場競爭愈演愈烈，但需求增長卻呈遞減趨勢，這使得飼料添加劑企業(yè)的生存壓力越來越大，競爭形勢日益嚴(yán)峻。中小型飼料添加劑企業(yè)必須積極主動(dòng)探尋新的經(jīng)營管理方式，將降低成本增加效益作為企業(yè)生存發(fā)展的首要任務(wù)。因此，在企業(yè)庫存管理中，怎樣有效的利用庫存預(yù)測方法來實(shí)現(xiàn)企業(yè)的成本控制從而實(shí)現(xiàn)降本增效具有深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義。本文將人工智能技術(shù)與先進(jìn)的管理方法相結(jié)合對企業(yè)庫存進(jìn)行預(yù)測并合理地確定生產(chǎn)原料安全庫存和原料采購量，使

2、企業(yè)在滿足正常生產(chǎn)領(lǐng)用需要的同時(shí)有效降低庫存成本，提高資金周轉(zhuǎn)率，從而提高企業(yè)盈利水平。
　　本文通過分析比較，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于最小二乘支持向量機(jī)的庫存預(yù)測方法，并基于此利用安全庫存理論對公司的成本優(yōu)化進(jìn)行了合理的分析和設(shè)計(jì)。首先，針對目前人工智能方法中常用到的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的庫存預(yù)測方法存在的問題諸如收斂速度慢或不收斂、存在局部極小值、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇具有隨機(jī)性、對小樣本預(yù)測易出現(xiàn)過學(xué)習(xí)現(xiàn)象等缺陷，提出了基于最小二乘支持向量機(jī)的企業(yè)庫

3、存預(yù)測算法及模型。通過結(jié)合某公司的庫存實(shí)際情況，利用適合的預(yù)測系數(shù)有效地實(shí)現(xiàn)了對原料的庫存用量預(yù)測。通過仿真試驗(yàn)并經(jīng)過與企業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)的驗(yàn)證后證明本文所提出的算法及模型具有對噪聲魯棒性強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、計(jì)算簡單等優(yōu)點(diǎn)。其次，本文通過對該公司庫存數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并進(jìn)行檢驗(yàn)，確定其符合動(dòng)態(tài)分布模型中的正態(tài)分布，從而通過統(tǒng)計(jì)理論確定了合理的安全庫存量。最后，結(jié)合公司經(jīng)營特點(diǎn)，確定其庫存模型符合多周期非連續(xù)型存儲模型，并驗(yàn)證其某原料使用數(shù)據(jù)樣本總體

4、符合正態(tài)分布，從而對公司的安全庫存量設(shè)定進(jìn)行優(yōu)化。本文利用基于最小二乘支持向量機(jī)的企業(yè)庫存預(yù)測后的原料消耗量對采購量進(jìn)行優(yōu)化，并與實(shí)際發(fā)生的庫存成本進(jìn)行對比，最終得出基于最小二乘支持向量機(jī)的企業(yè)庫存預(yù)測采購量和采用優(yōu)化后的安全庫存量為公司降低了庫存成本，加速了企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)。
　　本文首先研究了相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，然后根據(jù)畜牧行業(yè)的庫存管理結(jié)構(gòu)建立了基于最小二乘支持向量機(jī)的原料庫存預(yù)測模型，并通過R實(shí)現(xiàn)了該預(yù)測算法，驗(yàn)證了模型的有