基于层级提升重校正模型的备件分类研究

• 作者: 吴奇石 王海阳
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆备件 备件分类 层级提升 集成模型 深度森林
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 126-131
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 字数: 4253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.03.024

摘要

车辆备件销售占汽车产业链整体价值的比重逐年增大,并且已经成为了部分汽车企业的主要营收来源.在售后服务中车企是否能及时供应车辆备件更是成为凸显其服务水平高低和品牌价值的重要指标.而车辆备件库存受时间和市场等外部因素的影响较大,如何合理地将合适的管控策略应用到正确的备件上已成为降低库存风险和提升企业售后服务水平的一个难题.文章从车辆备件的多类别属性出发,并以某真实汽车企业为研究对象,提取出了其在全国具有代表性的售后服务商的配件库存特征,并在此数据基础上,提出了一种基于层级提升重校正的集成分类模型(CBRE)用于合理地分类备件,为其分配合适地管控策略.此模型相较于其他分类模型具备分类精度高且能够根据实际数据自适应调整模型结构复杂度的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴奇石		9	2	1.0	1.0
2	王海阳		1	0	0.0	0.0