汽车制造业物料供应需求优化预测仿真研究

• 作者: 李红娟 荆园园
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 网络 预测
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 421-424
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3607字
• 语种: 中文

摘要

对汽车制造业物料供应需求进行准确预测,可对汽车制造业物料供应链进行优化,降低供应链的整体运作成本.进行物料供应需求预测时,应计算当前生产对汽车制造业物料的需求量,但是传统方法只能凭经验初步获取汽车制造对物料的需求量,根据需求量建立物料供应需求预测,不能准确计算当前生产对汽车制造业物料的需求量,导致建立的模型存在较大误差,不能对物料供应需求进行准确预测.提出一种遗传算法与改进BP网络的汽车制造业物料供应需求优化预测方法.上述方法先建立了泊松分布的物料需求时间模型,确定当前生产对汽车制造业物料的需求量,对汽车制造业物料需求时间序列进行相空间重构,利用BP神经网络构建物料预测样本矩阵,融合遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,获取汽车制造业物料需求预测的最优解函数,以上述函数为依据对汽车制造业物料需求进行预测.仿真结果表明,所提方法为汽车制造企业入场物流的有效组织提供了依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李红娟	河南牧业经济学院信息与电子工程系	19	31	3.0	4.0
2	荆园园	河南牧业经济学院信息与电子工程系	8	14	2.0	3.0