基于CPFR的農產品采購模型研究.pdf

1、農產品是具有生命體征的一類產品，它的保質期短，在運輸和儲存過程中極易腐爛變質，如果管理不善，極易造成社會資源的嚴重浪費，嚴重影響農產品的經營利潤。而要減少農產品物流過程中的浪費——尤其是庫存浪費，降低農產品的經營成本，就必須在農產品采購方面下功夫。作為有待深入研究的課題，農產品采購問題成為本文的研究重點。 以往的采購管理研究中對農產品需求預測的準確度不高，主要是由于農產品采購預測中存在許多不確定性因素，很難通過經驗判斷或簡單模型

2、來提高預測的準確度。針對這一問題，本文提出以支持向量機理論為主，多方法融合為輔的農產品需求智能預測系統(tǒng)，將影響農產品未來需求的不確定因素納入農產品需求預測中，以實現(xiàn)農產品需求的動態(tài)預測。由于農產品的供應和需求都是動態(tài)變化的，為進一步融合農產品供應鏈上的供需信息，本文采用CPFR（Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment, 聯(lián)合計劃、預測和補充）管理方法，通過聯(lián)合預測進一步

3、提高供應鏈需求預測的準確性，為庫存補充提供科學的決策依據(jù)。本研究的理論價值在于為農產品采購提供了一種新的研究思路，其實踐意義則是通過對農產品供應鏈上需求的準確預測來提高庫存補充的合理性，促進農產品采購決策的制定朝著智能化、科學化方向發(fā)展。 本文首先闡述了CPFR理論的涵義、特點和CPFR的實施框架，分析了農產品采購運用CPFR管理策略的適用性，介紹了當前采購管理研究的主要方面；在此基礎上指明了本研究的目的和意義，并對CPFR理論

4、和農產品采購的國內外研究概況進行了較為詳盡的總結和評述。 接著分析了農產品的特性和市場規(guī)律，根據(jù)保質期要求對農產品進行了分類；根據(jù)農產品采購特點對傳統(tǒng)的CPFR流程進行了改進；針對農產品供應鏈中的零售商和供應商制定了CPFR采購流程，研究了他們之間的聯(lián)合數(shù)據(jù)傳遞過程；進一步將供應鏈從兩極模式擴展到多級模式，納入農產品供應鏈中的上游供應商，形成多層CPFR模型，并探討了其配置模式；再加入CTM（Collaborative Tran

5、sportation Management，聯(lián)合運輸管理）的管理思想，探討了多層CPFR在農產品供應鏈中的實施流程。 然后在CPFR合作框架下建立了投資博弈模型，定義了兩類均衡：內部均衡和邊界均衡，并證明了均衡的存在性；對于多均衡解的選擇問題，通常采用均衡精煉的概念，求取帕累托（Pareto）最優(yōu)解；而本文提出了均衡的穩(wěn)定解概念，研究了投資博弈模型的穩(wěn)定解；并在分析參數(shù)之間關系和主要參數(shù)對均衡穩(wěn)定性影響的基礎上，聯(lián)系實際分析了投

6、資博弈模型對農產品供應鏈中CPFR的建立及實施的指導意義。 其次本文運用支持向量機智能預測方法對農產品的消費市場需求進行動態(tài)預測。為提高農產品銷量預測精度，本研究充分考慮農產品供需隨天氣變化、氣候條件、節(jié)假日等因素的影響而動態(tài)變化的情況，將這些影響因素納入農產品需求預測中，運用模糊理論進行模糊化處理；在此基礎上提出以支持向量機方法為主、多方法融合為輔的智能預測分析系統(tǒng)，對農產品需求進行動態(tài)預測。實際算例驗證了本文提出的智能預測系

7、統(tǒng)的精確性。 再次，本文建立了供應商和零售商之間的聯(lián)合預測模型。在分析需求與預測演化的基礎上，引入預測調整變量 （m {r, s}）和調整變量 和 之間的相關度ρ以及預測能力 ，建立了供應商和零售商之間的聯(lián)合需求預測模型，并分析了零售商和供應商的預測調整關聯(lián)度與預測能力之間的關系。 最后，本研究將聯(lián)合需求預測模型引入零售商和供應商的庫存補充策略中，建立了農產品采購的庫存補充模型。根據(jù)聯(lián)合預測情況，考慮銷售機會損失成本，考