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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于特征分析的商品需求预测及分仓优化规则研究
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基于特征分析的商品需求预测及分仓优化规则研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究意义第12-13页
    1.3 研究方法第13-15页
    1.4 论文结构第15-17页
第二章 国内外研究综述第17-23页
    2.1 需求预测研究综述第17-20页
    2.2 库存规划研究综述第20-21页
    2.3 当前研究改善点第21-23页
第三章 商品需求数据特征分析第23-32页
    3.1 异常数据分析与处理第25-27页
    3.2 有效特征提取第27-31页
    3.3 小结第31-32页
第四章 商品需求预测分析第32-57页
    4.1 基于灰色预测模型的商品需求预测第32-38页
        4.1.1 灰色预测模型第32-34页
        4.1.2 灰色预测模型设计第34-35页
        4.1.3 灰色预测模型实现及预测结果分析第35-38页
    4.2 基于神经网络模型的商品需求预测第38-46页
        4.2.1 神经网络模型第38-40页
        4.2.2 神经网络模型设计第40-43页
        4.2.3 神经网络模型实现及预测结果分析第43-46页
    4.3 基于多元回归模型的商品需求预测第46-49页
        4.3.1 多元回归模型第46页
        4.3.2 多元回归模型设计第46页
        4.3.3 多元回归模型实现及预测结果分析第46-49页
    4.4 基于随机森林模型的商品需求预测第49-54页
        4.4.1 随机森林模型第49-51页
        4.4.2 随机森林模型设计第51-53页
        4.4.3 随机森林模型实现及预测结果分析第53-54页
    4.5 商品需求预测模型的比较分析第54-55页
    4.6 小结第55-57页
第五章 分仓决策与优化规则第57-63页
    5.1 分仓规划决策模型研究第57-59页
        5.1.1 分仓的库存决策模型第57-58页
        5.1.2 基于不同需求分布假设的分仓规划比较第58-59页
    5.2 基于规则的分仓优化第59-61页
    5.3 小结第61-63页
第六章 总结与展望第63-65页
    6.1 主要成果与创新点第63页
    6.2 后续研究展望第63-65页
参考文献第65-68页
致谢第68-69页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第69页

 
 
论文编号BS4597787,这篇论文共69
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