面向物流企業(yè)的灰色數(shù)據(jù)挖掘模型研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著現(xiàn)代物流信息化發(fā)展進(jìn)程的加快，物流企業(yè)對(duì)信息管理的高層需求，即對(duì)決策支持的需求越來(lái)越多，而企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的不完全和離散性限制了一些數(shù)據(jù)挖掘模型的使用?；疑到y(tǒng)理論對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)少、信息不完全系統(tǒng)的建模與分析具有較好的效果。本文提出灰色系統(tǒng)的理論與方法在物流行業(yè)的應(yīng)用，針對(duì)物流企業(yè)管理決策的實(shí)際問(wèn)題建立基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)據(jù)挖掘模型。 本文首先對(duì)灰色系統(tǒng)理論的基本理論進(jìn)行研究，闡述了灰色系統(tǒng)建模理論、灰色關(guān)聯(lián)分析與灰色聚類方法和灰色

2、預(yù)測(cè)模型。本文深入研究了GM(1，1)模型的數(shù)據(jù)生成、建立過(guò)程及檢驗(yàn)方法，通過(guò)分析GM(1，1)模型誤差產(chǎn)生的機(jī)理，根據(jù)影響模型精度的兩個(gè)根本原因提出改進(jìn)參數(shù)估計(jì)的GM(1，1)模型(GOM(1，1))和改進(jìn)邊界條件的GM(1，1)模型，并從GM(1，1)參數(shù)包為起始進(jìn)行嚴(yán)格推導(dǎo)。 在理論研究的基礎(chǔ)上，本文將灰色預(yù)測(cè)模型和灰色聚類模型應(yīng)用到物流企業(yè)管理決策的實(shí)際問(wèn)題中，實(shí)現(xiàn)了庫(kù)存管理中不確定需求的灰色預(yù)測(cè)和供應(yīng)鏈合作伙伴選擇的聚

3、類分析。在需求量預(yù)測(cè)模型中，分別用GM(1，1)模型、GOM(1，1)模型和改進(jìn)GM(1，1)模型，根據(jù)物流信息系統(tǒng)生成的統(tǒng)計(jì)報(bào)表中的月出庫(kù)量數(shù)據(jù)序列來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)庫(kù)存的月需求量，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。將經(jīng)典GM(1，1)模型與改進(jìn)模型的輸出結(jié)果進(jìn)行比較分析，并用時(shí)間序列法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。在合作伙伴選擇問(wèn)題中，運(yùn)用灰色聚類方法進(jìn)行對(duì)供應(yīng)鏈合作伙伴的因素指標(biāo)分析，得到的聚類結(jié)果優(yōu)化了選擇并用來(lái)輔助決策。灰色數(shù)據(jù)挖掘模型在物流企業(yè)的管理決策問(wèn)題中的應(yīng)