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汽車配件需求預測的國內外現狀

發布日期:[2017-11-23]     點擊率:

多年來,預測方法的理論研究與實際應用吸引了國內外許多學者對其進行深入的研究。總體來講,常規的預測方法可以分為定性和定量兩種方向。其中,定性的預測方法有:德爾菲法、高級經理意見法和銷售人員意見法等。定量的預測方法包括:時間序列分析法、回歸和相關分析法,還有以神經網絡和支持向量機為代表的人工智能技術等。然而,汽車行業具有自身的特點,預測數學模型需要結合行業特點才能產生更好的效果。

目前,國內很多學者針對汽車配件領域的需求預測問題做了很多研究。采用加權最小二乘法估計參數,基于時間序列相關的線性回歸模型和灰色預測法分別對汽車配件進行預測。利用復合神經網絡模型在汽車配件銷售中建立復合HANNFM模型進行配件預測。采用基于時間序列支持向量回歸的方法對專用汽車配件需求量進行預測。根據汽車配件壽命滿足正太分布函數,通過改變分布密度函數的
參數以及經濟批量生產的特點,提出了配件生產供應方案。與常規方法的對比顯示其所采用的方法具有一定的優越性。指出汽車配件的需求在一定時間內滿足泊松分布,在樣本空間足夠大的情況下,符合正態分布,結合故障率、安全庫存、經濟訂購量則可以得到相應的數學模型。通過配件自身的需求規律,并結合配件自身的故障規律特點,對配件重新進行分類區分,然后加入配件故障率和配件的經驗故障率等影響因子進行需求模型分析。

同時,國外的很多學者在汽車配件預測方面也有深入的研究。SeonblninMoon等人分析了韓國海軍的配件特點,通過多重比較的到基于指數平滑法的組合預測模型能夠獲得較好的預測效果。ThomasR.Willemain使用時間序列預測配件需求,并利用概率積分變換預測結果,從而適應間歇性的配件需求。RalphD.Snyder等人使用改進的泊松分布模型,建立了間歇性配件需求預測模型,并用美
國某汽車制造廠配件管理數據進行驗證,取得了良好的效果。間歇性需求預測以及庫存控制的特點,得到了配件間歇性水平的高低與
預測服務水平的關系。設計季節性的支持向量機來預測具有季節性的時間序列數據,同樣為季節性預測提供了參考。NikolaosKourentzes研究提出了一種神經網絡(N-N)間歇時間序列預測方法。該方法對間歇性的配件需求和較穩定的需求能夠很好的擬合,并提出庫存指標以優化預測需求庫存。

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