服裝庫存控制及神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法研究.pdf

1、作為一個制造大國，服裝行業(yè)在我國的產(chǎn)業(yè)分布中占據(jù)了極為重要的地位。但是經(jīng)營企業(yè)所遇到的庫存問題，已經(jīng)嚴重削弱了我國服裝行業(yè)的競爭力，影響其健康發(fā)展。庫存控制是企業(yè)關注的焦點問題。在此背景下，運用庫存控制模型和人工網(wǎng)絡神經(jīng)技術解決服裝供應鏈中存在的諸多問題，是比較有效的措施。本文運用BP算法及改進措施來合理控制庫存，尋求解決服裝行業(yè)庫存問題的策略。主要研究內(nèi)容及結果如下：
　　 ⑴通過理論分析和實例研究相結合，定性分析和定量分析相

2、結合的方法，針對服裝產(chǎn)品的特點，對服裝產(chǎn)品進行了分類，并相應建立了服裝企業(yè)庫存控制模型，為合理預測和計算最優(yōu)補貨批量時所用。
　　 ⑵)介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡，特別是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和算法。討論了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的組成、網(wǎng)絡神經(jīng)元的響應函數(shù)特征以及多層神經(jīng)網(wǎng)絡的構造方法，并且討論了訓練樣本的選擇及其預處理的方法。結果表明三層神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)足以逼近任何復雜的連續(xù)非線性輸入輸出映射關系。
　　 ⑶介紹了服裝生產(chǎn)企業(yè)特定的產(chǎn)品需求預測

3、體系。采用了將人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和算法應用到計劃BOM的制定中的思路。并按照這個思路和過程進行了基本的模型設計。從現(xiàn)狀出發(fā)，提出了應用歷史平均值的方法進行比較研究。
　　 ⑷介紹了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的程序實現(xiàn)，結合實際中企業(yè)計劃BOM的制定過程，詳細討論了在MATLAB軟件平臺上人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的實現(xiàn)。采用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡預測在特定條件下的計劃BOM數(shù)據(jù)，驗證系統(tǒng)的有效性和實用性。
　　 ⑸在對企業(yè)的庫存管理流程深