A修船廠物料庫存預(yù)測問題研究.pdf

1、隨著國內(nèi)經(jīng)濟的高速發(fā)展和市場化競爭的愈加激烈，企業(yè)面臨的壓力越來越大，降低成本、提高企業(yè)的經(jīng)濟效益是企業(yè)能很好發(fā)展的重要途徑。對物料庫存能否進行科學(xué)的管理是企業(yè)能否進行正常運作的一個關(guān)鍵方面，科學(xué)合理的物料庫存管理能保證企業(yè)的正常生產(chǎn)運作活動、降低成本、提高企業(yè)獲利情況及運作效率，因此對企業(yè)是具有重要的意義和實際價值的。而企業(yè)想要做到科學(xué)合理的物料庫存管理，其中必不可少的一個重要方面是合理地開展物料庫存的預(yù)測。
　　由于影響物料庫

2、存的因素關(guān)系比較復(fù)雜、預(yù)測難度大，所以用傳統(tǒng)的方法對物料庫存進行數(shù)學(xué)建模已經(jīng)難以做出比較準確的預(yù)測。本文研究的問題屬于非線性問題，某些智能算法可以較好地解決這些非線性問題，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在處理這方面的問題更是有其自身的優(yōu)點和其他算法沒有的優(yōu)勢。目前，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，取得不錯的效果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有局限性，容易陷入局部最優(yōu)，而粒子群算法具有較強的全局尋優(yōu)能力，因此考慮將兩者結(jié)合起來。
　　本文在分析某修船廠物料庫存