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文檔簡介
1、論文對預(yù)估生產(chǎn)型企業(yè)的產(chǎn)品短期需求預(yù)測問題(為敘述方便,以下簡稱產(chǎn)品需求預(yù)測)進(jìn)行了研究.首先對產(chǎn)品需求預(yù)測研究的相關(guān)理論以及研究進(jìn)展進(jìn)行了綜述,然后提出了全息組合預(yù)測的概念和系統(tǒng)框架,并著眼于需求景氣序列的變點估計和歷史模式匹配、組合技術(shù)在產(chǎn)品需求預(yù)測過程中應(yīng)用的幾個關(guān)鍵問題、基于歷史表現(xiàn)的客戶信譽對需求量的影響以及企業(yè)黨爭力分析對產(chǎn)品需求量的影響等幾個方面,對產(chǎn)品需求的短期定量預(yù)測進(jìn)行了研究,提出了相應(yīng)的定義、算法并進(jìn)行了大量的實例
2、計算.具體說來,主要在如下幾個方面進(jìn)行了研究:1.基于傳統(tǒng)預(yù)測技術(shù)提出了全息組合預(yù)測(HCF)的概念,介紹了全息組合預(yù)測系統(tǒng)(HCFS)的框架結(jié)構(gòu),并比較了與傳統(tǒng)預(yù)測的不同之處.2.基于需求景氣分析和"幼稚"預(yù)測思想給出了一種定量預(yù)測模型.即,首先通過需求變點估計劃分需求景氣模式,然后根據(jù)需求曲線的幾何特征,尋找當(dāng)前點狀態(tài)的最佳歷史匹配(實際上相當(dāng)于對管理者的歷史經(jīng)驗進(jìn)行激活的過程),并據(jù)此決策下一周期需求曲線的變化趨勢,從而給出需求預(yù)
3、測值.3.為了避免在傳統(tǒng)模型庫遴選組合過程中存在的信息不完備、組合膨脹等問題,以現(xiàn)代管理學(xué)中人員甄選方法的基本思想為基礎(chǔ),提出了一種預(yù)測模型庫的評價遴選組合方法.首先,用匹配方式遴選所有適合本次預(yù)測問題的模型并組成參與模型集合;然后,根據(jù)每個模型的精度表現(xiàn)來確定其能力滿意度,進(jìn)而決定其重要性賦權(quán),并最終構(gòu)成組合模型.4.針對含有周期、季節(jié)項的需求序列,給出了一種基于Holt-Winters定量模型和客戶信譽評價方法的需求量組合預(yù)測模型.
4、Holt-Winters定量模型用來確定該序列所對應(yīng)需求的較長期基本模式并給出長期預(yù)測值;而通過對企業(yè)主要客戶的信譽評價,對其意向定貨量進(jìn)行分析,以減少該預(yù)測值的不確定性,從而獲得最大可能精度的短期預(yù)測結(jié)果.5.提出了一種基于粗糙集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的汽車整車短期需求量的組合預(yù)測模型.該模型利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合學(xué)習(xí)整車需求量的歷史數(shù)據(jù)并外推未來需求量;而后利用粗糙集的屬性簡約方法,對"經(jīng)濟(jì)景氣+綜合競爭力->市場占有率"關(guān)系型數(shù)據(jù)表進(jìn)行分析,提
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