基于BP神经网络及灰色GM(1,1)模型的服装供应链第三方库存预测应用研究

发布时间：2024-04-24 22:44

　　在由服装制造企业及品牌代理商组成的服装供应链中,第三方物流企业可以通过预测模型优化服装物流资源,提升服装供应链末端运营效率.首先提出了服装供应链管理企业库存运营模式.其次,以第三方服装供应链管理企业实际库存数据为基础,依据服装行业变化快、季节性强、多批次、小批量的特性,针对服装产品因季节性产生的"爆仓"问题,建立基于BP神经网络的第三方物流企业库存改进预测模型.第三,将预测结果误差较大的部分运用灰色GM(1,1)模型进行补充研究,通过预测结果与实际数据的对比,验证针对服装供应链末端预测库存的有效模型.改进预测模型可以辅助第三方服装类物流企业进行科学决策,为提升供应链末端效率及物流管理整体水平提供新思路.

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 服装供应链库存预测模型理论基础
2 预测模型构建
    2.1 服装供应链管理企业库存运营模式
    2.2 BP网络模型优化设计
        1)进行数据无纲量化
        2)确定输出层及隐含层对应函数
        3)对网络进行训练
        4)期望输出与实际输出比较
        5)不合格数据调整权重
        6)全部样本训练结束
    2.3 PB神经网络模型仿真模拟
        1)数据预处理
        2)传输函数设置
        3)训练结果分析
3 灰色GM(1,1)补充分析模型
    3.1 补充模型建立
        1)弱化随机性
        2)微分方程拟合
        3)预测还原
        4)残差检验
    3.2 补充模型数据模拟
4 结论



本文编号：3963617