基于CPFR的协同订单预测模型研究

协同订单预测是协同预测、规划与补货(CPFR)的核心研究内容,影响着供应链内成员的库存、补货以及客户的服务水平。以供应链成员协同预测为研究背景,分析供应链内多层次、多对象、多形式的成本模型,在达到客户服务水平的需求下,建立起供应链整体的协同订单预测模型,以期使供应链总成本最低,供应链整体效益最大化。     

基于IOWA算子的组合预测模型在航空客运预测中的应用

航空客运的发展是多种因素的综合结果,单项预测模型只是反映了这些影响因素的一个方面。在因素分析的基础上,利用基于诱导有序加权平均(IOWA)算子的组合预测模型对不同单项预测方法进行了组合,并对应用效果进行了对比和分析,说明了使用动态组合系数模型在航空客运预测中是合适的。     

供应链中的CPFR发展研究

CPFR是一个用来协调各级供应链管理活动的工具,包括供应链贸易伙伴间的生产和采购规划、需求预测和库存补货。从CPFR的起源、目标和过程,以及实施CPFR的利益、驱动因素以及实现CPFR所存在的障碍等方面,分析CPFR的未来发展趋势。     

基于SCOR和CPFR的跨境电子商务物流协同发展研究

近年来,跨境电子商务已成为我国对外贸易的重要组成部分.跨境电子商务的发展与物流息息相关,但二者又属于不同的行业领域.综合运用SCOR模型的供应链流程构造思想和CPFR模型的协同供应链管理思想,实现跨境电子商务物流的供应链流程建模,以此阐释跨境电子商务物流的协同运作机理,这对跨境电子商务与物流业的协同发展具有重要借鉴意义.     

CPFR在零售企业库存管理中的应用研究

文章介绍了CPFR的概念及其产生背景,在简要分析零售市场特点的基础上,详细介绍了零售企业CPFR模型及其步骤,指出零售企业实施CPFR的三个阶段、九个步骤,文章最后介绍了零售企业实施CPFR的具体措施。     

基于CPFR的供应链整合研究

协同计划、预测和补货(CPFR)是近年来出现的供应链管理的一个新模式。通过分析实施CPFR项目的潜在价值及实施中的关键制约因素,构建了一个CPFR实施支持模型,并提出成功实施CPFR的必要举措。     

基于CPFR的烟草行业供应链管理研究

本文对烟草行业供应链管理现状深入分析,提出基于CPFR的烟草行业供应链管理的必要性、可行性和系统体系架构。     

协同预测理论与方法综述

CPFR（Collaborative Planning Forecasting and Replenishment）是针对零售行业的一种供应链管理方案,致力于提高企业内部管理和外部协作的效率。企业间的协同预测是CPFR实施的核心,它提高了需求预测的精度。本文将协同预测的理论与方法进行了整理与归纳,讨论了当前研究的特点。     

协同预测理论与方法综述

CPFR(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment)是针对零售行业的一种供应链管理方案,致力于提高企业内部管理和外部协作的效率。企业间的协同预测是CPFR实施的核心,它提高了需求预测的精度。本文将协同预测的理论与方法进行了整理与归纳,讨论了当前研究的特点。     

基于CPFR的物流信息平台构建研究

随着经济的发展,供应链间的竞争越来越激烈,提高供应链的响应能力,降低成本等具有非常重要的意义。CPFR作为信息共享领域使用率较高的技术,本文利用CPFR技术,建立了物流信息平台,并对该平台在实施过程中的细节进行了分析。     

基于CPFR理论的农资供应链库存管理研究与优化

库存管理问题一直是困扰农资供应链管理的难题。通过研究沧州中农化肥有限公司的农资供应链,使用ＣＰＦＲ理论以及多元线性回归分析对其库存管理中存在的问题进行优化。     

基于时间序列分析的餐饮市场需求预测模型

从20世纪90年代初开始,我国餐饮业发展迅速,规模急剧扩大,其增长速度之快、持续时间之长是其它行业所没有的。在形势一片大好的餐饮行业,为了避免盲目投资带来的风险,进行市场需求的预测就变得十分必要。市场预测是在市场调查的基础上,利用一定的方式或技术,预算未来某时期内市场供求趋势和影响市场营销因素的变化,从而为企业的决策提供依据。     

基于时间序列分析的全国GDP预测模型

本文利用统计软件对我国1978年到2006年的实际GDP时间序列数据进行了分析,建立了ARMA模型,并对2009年到2011年的全国GDP进行了预测。结果表明模型有很好的预测效果。     

广义回归神经网络的金融预测模型研究

本文针对BP网络存在着收敛速度慢和局部极小的问题,提出了一种基于广义回归神经网络方法的金融预测模型,该网络运用于汇率模拟与预测,以演示训练样本的构建、原始数据预处理、神经网络的创建训练和检测结果的评价整个过程.通过详细的仿真实验以及与BP神经网络的比较可得出以下结论:该方法不仅运算速度较快,且逼近性能及预测性能明显都优于传统BP神经网络.     

零售供应链动态协同需求预测模型研究

从系统工程的角度定量研究供应链运作模式下多级库存需求水平的预测问题。针对零售供应链系统中事件具有时延和随机并发性的特点,建立了一种基于着色时间Petri网和Agent的零售供应链动态协同需求预测模型。分析了零售供应链中零售企业、分销商和供应商三者各自的实时库存需求预测量及其相互关系。最后以某零售供应链的相关数据对预测模型进行了验证,仿真结果表明,该预测模型可以协调供应链中的各个系统要素,实现动态协同需求预测和信息共享,从而能够为连锁零售供应链多级库存实时控制决策提供参考。     

基于LSTM神经网络的股价预测应用研究

本文采用长短记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法对贵州茅台股价进行预测研究,LSTM神经网络能够根据股票时间序列数据的特性,很好地拟合股票价格的波动规律.本文通过Python编程语言构建了神经网络预测模型的整个过程,并对贵州茅台股价进行预测.通过神经网络预测模型的结果表明,采用LS...     

基于Elman网络的上证股市开盘价预测研究

股价预测一直是金融领域经久不衰的研究领域。由于影响股价变动的因素有很多,造成了股票价格预测的复杂性。为了更好的预测上证股市在短期内的开盘价,本文采用了处理时间序列数据更具优越性的Elman神经网络,对上证股市连续一段时间内的开盘价进行了预测,实验结果表明本文采用的方法具有较高的预测精度,较为稳定的预测效果和较快的收敛速度。这表明该预测模型对于股市开盘价的短期预测是可行和有效的。     

基于Box-Jenkins法的煤炭价格预测研究

Box—Jenkins法在国内和国外得到了广泛的运用,本文以秦皇岛煤炭市场的山西优混的周价格时间序列为研究对象,运用Box—Jenkins法,建立了短期煤炭价格的ARMA(121)模型,通过拟合与检验,证明模型的效果是较好的,并用之进行了短期煤炭价格的预测,结果也表明,该模型的预测结果是比较准确的,是合乎煤炭价格风险管理的基本要求的。     

基于MATLAB的商品销售额预测模型

文章运用MATLAB软件中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对某商品的季度销售额作了预测分析,得到了较高的预测精度,在实际应用中预测值的准确对于指导商家的战略决策起着重要作用。