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华中科技大学学报（自然科学版） 2004年第9期32卷 96-98页

作者：王林曾宇容华中科技大学管理学院湖北武汉430074 湖北经济学院计算机与电子科学系湖北武汉430070

构建了一种基于模糊综合评判和贝叶斯定理的需求分布函数确定模型 ,并通过实例验证了其正确性和可行性。

关键词：不常用备件小样本需求分布函数模糊理论贝叶斯

连续生产模式下的不常用备件联合采购优化分析

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中国管理科学 2004年第5期12卷 58-62页

作者：张金隆王林陈涛曾宇容华中科技大学管理学院武汉430074 湖北经济学院武汉430070

针对连续性生产企业不常用备件管理缺货费用难以确定的实际情况,讨论了服务水平约束的基于随机连续盘点策略的联合补充(s,C,S)随机库存问题,经与单独补充策略相比,发现其经济效益明显。同时对影响备件联合采购费用节约的因素进行敏感性... 详细信息

针对连续性生产企业不常用备件管理缺货费用难以确定的实际情况,讨论了服务水平约束的基于随机连续盘点策略的联合补充(s,C,S)随机库存问题,经与单独补充策略相比,发现其经济效益明显。同时对影响备件联合采购费用节约的因素进行敏感性分析,指出了进行此类备件库存优化的方向。

关键词：不常用备件服务水平联合采购敏感性分析

集成多SVM的不常用备件需求预测支持系统研究

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集成多SVM的不常用备件需求预测支持系统研究

作者：王玮华中科技大学

学位级别：硕士

备件管理是设备管理的重要组成部分。如何在提高设备的使用可靠性、维修性和经济性的前提下,尽量减少相关费用和资金占用,是备件管理的目标。备件管理与企业的正常生产和经济效益密切相关,准确的备件需求预测对于备件管理优化极为重要。... 详细信息

备件管理是设备管理的重要组成部分。如何在提高设备的使用可靠性、维修性和经济性的前提下,尽量减少相关费用和资金占用,是备件管理的目标。备件管理与企业的正常生产和经济效益密切相关,准确的备件需求预测对于备件管理优化极为重要。不常用备件需求由于具有使用频次低、间隔期长等特点,并且历史需求数据数量十分有限,难以利用传统的统计预测方法进行准确预测。本文引入基于有限样本统计学习理论的支持向量机回归方法,预测不常用备件需求。首先,分析了不常用备件的间断性需求特征以及指数平滑法、Croston方法等常用的间断性需求预测方法的基本内容和不足,然后,引入支持向量机方法,介绍了最小二乘支持向量机回归算法,并提出了基于支持向量机回归的时间序列预测方法框架,对其中的支持向量机参数寻优方法、预测效果评价指标进行了探讨。随后在此基础上,结合备件需求模式分类的思想,阐述了集成多支持向量机对多个不常用备件需求预测的具体思路。最后,结合预测支持系统相关理论,研究了集成多支持向量机的不常用备件需求预测支持系统,并在此平台上进行实证研究,通过具体实例验证了支持向量机回归预测方法的有效性。

关键词：不常用备件间断性需求预测多支持向量机预测支持系统

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平朔集团不常用备件需求预测和库存模式研究

平朔集团不常用备件需求预测和库存模式研究

作者：刘莉北京交通大学

学位级别：硕士

近年来随着全球范围内经济环境的剧烈变化,国内经济市场也随之受到影响。传统历史上的备件供应管理方法在提高平朔集团备件供应效率、降低供应成本等方面无法与新形势相适应,这就为平朔集团备件供应管理创新带来机遇。鉴于上述原因,本... 详细信息

近年来随着全球范围内经济环境的剧烈变化,国内经济市场也随之受到影响。传统历史上的备件供应管理方法在提高平朔集团备件供应效率、降低供应成本等方面无法与新形势相适应,这就为平朔集团备件供应管理创新带来机遇。鉴于上述原因,本文应用系统全面的管理思想来研究平朔集团备件供应流程,指出备件供应流程中的关键因素及其相互关系,并将备件需求预测准确度和备件库存管理两个关键因素作为研究重点,以不常用备件作为切入点,实现提高不常用备件供应效率的目的。首先,为解决平朔集团不常用备件需求不确定问题,建立基于影响因素的SVR(Support Vector Regression,SVR)不常用备件需求预测模型。因为影响不常用备件需求发生原因众多,文中先确定重点影响因素并将其作为自变量,需求发生数量作为因变量,将数据训练过后使用SVR方法预测需求发生时间点和数量,为不常用备件的采购与供应提供实践指导。其次,针对平朔集团不常用备件库存积压问题严重的情况,提出基于影响因素的备件分类模型,将不常用备件的缺货成本、采购成本、库存成本等因素作为备件分类的影响因素,利用ID3(Iterative Dichotomize3,ID3)算法建立不常用备件库存分类的决策树对不常用备件分类,根据分类结果给出平朔集团不常用备件的库存管理模式。针对平朔集团不常用备件需求预测研究和库存管理模式的确定,有助于推动平朔集团不常用备件供应管理系统的发展。本文提出的一些实际解决方法可以运用到平朔集团日常备件管理工作来,因此具有非常重要的现实意义。

关键词：不常用备件 SVR预测 ID3算法库存管理模式分类

基于支持向量机的不常用备件需求预测方法研究

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基于支持向量机的不常用备件需求预测方法研究

作者：王文华中科技大学

学位级别：硕士

备件管理是设备管理工作的一项重要内容,它与企业的生产运行绩效和经济效益密切相关。既满足设备维护检修需要,又合理占用资金是备件库存管理的基本原则,准确的备件需求预测对于备件库存控制与优化十分重要。不常用备件具有使用频次低... 详细信息

备件管理是设备管理工作的一项重要内容,它与企业的生产运行绩效和经济效益密切相关。既满足设备维护检修需要,又合理占用资金是备件库存管理的基本原则,准确的备件需求预测对于备件库存控制与优化十分重要。不常用备件具有使用频次低、间隔期长且需求不确定等特征,其历史需求数据的样本量十分有限,使得该类备件需求的预测非常困难。以样本数目趋于无穷大的渐进理论为基础的传统统计学预测方法,不能很好地解决这个问题。基于此,本文研究了基于支持向量机的不常用备件需求预测方法。首先对不常用备件所具有的间续性需求特征进行了描述与界定,并分析了指数平滑法、Croston方法、Bootstrap方法等常用的间续性需求预测方法的基本思想与不足之处。然后引入了基于有限样本统计学习理论的支持向量机预测方法,对线性和非线性支持向量机回归(SVR)算法进行了说明。接着,结合不常用备件的特点,提出了两种基于SVR的不常用备件需求预测方法:基于时间序列的SVR预测和基于影响因素的SVR预测,对其基本步骤和框架以及需求预测结果评价机制进行了探讨,并通过一个实例研究,验证了这两种方法的有效性。最后,结合预测支持系统(FSS)的相关理论,研究了基于SVR的不常用备件需求预测FSS系统。

关键词：不常用备件间续性需求预测支持向量机预测支持系统

基于服务水平约束的汽车维修不常用备件库存模型研究

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基于服务水平约束的汽车维修不常用备件库存模型研究

作者：张莹大连海事大学

学位级别：硕士

库存是指为了满足未来不确定需要而暂时闲置的资源,是存放在库房中的待用物资,是企业为了防止出现物资短缺供、产、销等经营活动中断的现象。适当库存是企业生产经营过程必备的是不确定的供需之间的缓冲器,但是,库存也会带来一定的浪费... 详细信息

库存是指为了满足未来不确定需要而暂时闲置的资源,是存放在库房中的待用物资,是企业为了防止出现物资短缺供、产、销等经营活动中断的现象。适当库存是企业生产经营过程必备的是不确定的供需之间的缓冲器,但是,库存也会带来一定的浪费,并且会增加对物资的管理费用等资金消耗,更严重的将会造成企业资金流通不畅。而不常用备件是企业中普遍存在的备件,而且往往这些备件的重要性更高、需求量少、价值高、需求难预测,所以对这些备件的库存控制更加复杂。本论文以BYD公司汽车维修中不常用备件库存优化为背景,围绕企业不常用备件库存控制问题,用基于模糊综合评价和贝叶斯定理的小样本数据下的备件需求函数确定备件的需求,并用该方法进行实例求解;然后提出需要建立具有服务水平约束的备件库存模型,并建立了对于单品种及多品种联合采购下的单级备件库存模型,即基于服务水平约束的单品种备件（s,S）库存控制模型和基于企业库存管理实践中,品种之间彼此相关的情况下而进行的多品种联合采购的（s,C,S）库存模型,然后也通过实例计算,为公司不常用备件的仓储管理提供了坚实可靠的理论依据。

关键词：不常用备件库存模型贝叶斯定理模糊综合评价服务水平约束

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动车组不常用备件的判定以及需求预测研究

动车组不常用备件的判定以及需求预测研究

作者：宋铭星北京交通大学

学位级别：硕士

近年来,我国高速铁路发展突飞猛进,特别是我国2016年版《中长期铁路网规划》的落实,进一步促进了我国高速铁路的发展。然而,由于我国动车组备件的种类繁多、规格不一以及管理经验的落后,盲目的动车组备件分类以及粗犷式的备件供应管理... 详细信息

近年来,我国高速铁路发展突飞猛进,特别是我国2016年版《中长期铁路网规划》的落实,进一步促进了我国高速铁路的发展。然而,由于我国动车组备件的种类繁多、规格不一以及管理经验的落后,盲目的动车组备件分类以及粗犷式的备件供应管理严重影响了我国高速铁路发展的经济效益。面临一系列严峻的挑战,如何合理进行备件的分类管理,并对不常用备件进行合理的需求预测以保证备件的及时供应成为一个亟待研究的课题。本文将着重研究动车组不常用备件的判定方法以及需求预测方法模型。首先,具体分析了我国动车组备件分类界限不清、标准不一的现状。结合我国动车组备件检修所、机务段对备件的管理办法,找出目前的动车组备件分类方法的不足。本文在选择动车组备件分类方法时综合比较了多种分类方法,并总结了各种方法的优缺点。最终,本文通过多因素综合聚类分析方法,对备件进行划分,为后续对不常用备件的需求预测打下基础。其次,目前不常用备件需求预测经常用的指数平滑法、Croston方法等在预测结果的准确度上均达不到人们的期望值。本文对不常用备件需求特征和典型预测方法进行分析之后,将不常用备件的需求时间序列划分为两个独立的序列分别是需求时间间隔序列和备件需求量序列,然后引入GA-BP神经网络算法对不常用备件进行了需求预测。最后,我们总结了本文的不常用备件分类结果以及需求预测研究对于我国动车备件管理的重要意义。同时,展望了备件管理未来的发展方向,例如将备件的信息化管理、"互联网+"等模式运用于动车组备件的监管之中,以便进一步提高动车组维护运营的效率。

关键词：动车组不常用备件聚类分析需求分析 GA-BP神经网络

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不常用备件基于AHP的ABC分类模型

计算机与数字工程 2011年第2期39卷 39-43页

作者：冯杨尹迪罗兵海军工程大学指挥自动化系武汉430033

分析了传统ABC分类法在不常用备件库存分类中的应用,针对传统ABC分类法的缺陷。文章应用基于AHP的ABC分类方法,将备件单价、采购提前期、年采购费用、年使用次数、备件类型、重要性等级作为分类准则,对每一备件相对准则层进行ABC分类,... 详细信息

分析了传统ABC分类法在不常用备件库存分类中的应用,针对传统ABC分类法的缺陷。文章应用基于AHP的ABC分类方法,将备件单价、采购提前期、年采购费用、年使用次数、备件类型、重要性等级作为分类准则,对每一备件相对准则层进行ABC分类,然后结合准则层对目标层的权重计算备件组合权重并再次进行ABC分类,建立了不常用备件基于AHP的ABC分类模型。结果表明:该方法较传统的ABC分类法全面客观的考虑了备件的各个属性及其评价指标,其分类结果更符合实际的库存管理需要。

关键词：间断性需求不常用备件层次分析法 ABC分类

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基于深度神经网络的不常用备件需求预测研究

河北水利电力学院学报 2021年第4期31卷 60-65页

作者：周自强姜久超辽宁红沿河核电有限公司仪控处辽宁省大连市116000 河北水利电力学院电气自动化系河北省沧州市061001

为了解决采购计划制定时无科学依据而造成资源浪费的问题,采用LSTM和Bi-LSTM神经网络实现对不常用备件的需求预测,建立了不常用备件需求预测的深度神经网络,通过实例分析和预测结果的对比,证明两种神经网络能够实现对不常用备件需求的... 详细信息

为了解决采购计划制定时无科学依据而造成资源浪费的问题,采用LSTM和Bi-LSTM神经网络实现对不常用备件的需求预测,建立了不常用备件需求预测的深度神经网络,通过实例分析和预测结果的对比,证明两种神经网络能够实现对不常用备件需求的有效预测。

关键词：不常用备件深度神经网络需求预测 LSTM Bi-LSTM

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基于DAGSVM的装备不常用备件分类方法

舰船科学技术 2011年第7期33卷 135-139页

作者：姜晨徐廷学余仁波中国人民解放军91872部队海军航空工程学院

针对装备不常用备件需求样本数据有限、影响不常用备件需求的因素众多,且各因素间的关系多为非线性等特点,分析了现有备件分类方法中的不足,并引入在小样本学习方面具有优势的支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法,利用有向无... 详细信息

针对装备不常用备件需求样本数据有限、影响不常用备件需求的因素众多,且各因素间的关系多为非线性等特点,分析了现有备件分类方法中的不足,并引入在小样本学习方面具有优势的支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法,利用有向无环图支持向量机(Directed Acyclic Graph SVM,DAGSVM)方法对装备的不常用备件进行分类,并进行了实例应用。结果表明,该方法可以有效地解决装备不常用备件的多类分类问题。

关键词：不常用备件 SVM方法 DAGSVM方法