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基于ARIMA模型的JG钢铁原料库存量预测研究
基于ARIMA模型的JG钢铁原料库存量预测研究
作者:
刘怀勇
马自冉
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
库存量
ARIMA模型
时序残差图
摘要:
库存量是减少原料的损失及成本的浪费是节约企业成本的关键。文章基于时间序列自回归滑动平均(ARIMA)预测模型,对JG钢铁原料库存量资料进行建模拟合。利用DPS软件,建立ARIMA预测模型,利用AIC准则法并考虑相关系数R的值以及拟合度C的大小定阶,通过拟合建模,ARIMA(1,l,1)模型较为合理。应用模型对2015年4月1日至4月5日库存量进行了预测,实现了JG钢铁原料库存量的短期预报。
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ARIMA模型
集成模型
安全供货库存量的径向基函数决策模型
径向基函数神经网络
安全供货库存
结构优化
内容分析
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文献信息
篇名
基于ARIMA模型的JG钢铁原料库存量预测研究
来源期刊
企业技术开发(下半月)
学科
工学
关键词
库存量
ARIMA模型
时序残差图
年,卷(期)
2015,(15)
所属期刊栏目
经济纵横
研究方向
页码范围
147-147,153
页数
2页
分类号
TF089
字数
1287字
语种
中文
DOI
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姓名
单位
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马自冉
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时序残差图
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企业技术开发(下半月)
主办单位:
出版周期:
半月刊
ISSN:
CN:
开本:
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
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13071
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34890
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