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1、本文的研究對(duì)象是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維修物料需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)。開(kāi)展研究工作的第一步是結(jié)合項(xiàng)目所在的維修類(lèi)業(yè)務(wù)企業(yè)的特點(diǎn),指出維修物料對(duì)于維修類(lèi)業(yè)務(wù)企業(yè)的重要性,接著在理論上對(duì)維修物料需求預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀進(jìn)行分析,說(shuō)明預(yù)測(cè)的困難程度以及導(dǎo)致該種現(xiàn)象的原因。 由于該維修類(lèi)業(yè)務(wù)企業(yè)的信息系統(tǒng)的分散性,在本文的研究過(guò)程中需要將分散在B/S構(gòu)架信息系統(tǒng)中的維修記錄、C/S構(gòu)架信息系統(tǒng)中的工藝資料和Terminal構(gòu)架信息系統(tǒng)中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)按照維修物料需求預(yù)
2、測(cè)的要求進(jìn)行整合。本文提出采用主動(dòng)式采集數(shù)據(jù)的手段,針對(duì)B/S、C/S和Terminal方式設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的采集方法。 根據(jù)數(shù)據(jù)整合的結(jié)果,本文結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)建模的要求,對(duì)參與預(yù)測(cè)計(jì)算的各項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行篩選和量化,然后設(shè)計(jì)合理的預(yù)測(cè)計(jì)算過(guò)程。通過(guò)對(duì)照輸出結(jié)果和歷史記錄,反復(fù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)訓(xùn)練,直到預(yù)測(cè)結(jié)果滿足要求。 本文所研究的維修物料需求預(yù)測(cè)系統(tǒng),其開(kāi)發(fā)和測(cè)試工作已經(jīng)完成,并在實(shí)際工作中得到采用。通過(guò)使用維修物料需求預(yù)測(cè)
3、系統(tǒng),可以獲得準(zhǔn)確及時(shí)的維修物料需求預(yù)測(cè),從而為維修類(lèi)業(yè)務(wù)企業(yè)提供比較可靠的維修物料采購(gòu)計(jì)劃和庫(kù)存控制的決策依據(jù)。最終協(xié)助維修類(lèi)業(yè)務(wù)企業(yè)壓縮物料庫(kù)存資金占用量,減少企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本,并控制運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。 本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要是在詳細(xì)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法特點(diǎn)以后,結(jié)合維修類(lèi)業(yè)務(wù)物料需求預(yù)測(cè)的要求,提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的維修物料需求預(yù)測(cè)模型。綜合考慮各種可供選用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn),選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為本文研究的重點(diǎn)。在充分考慮維修物料的特點(diǎn)和影
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