家电连锁企业的定价策略研究

在4p营销策略中,价格是非常重要的竞争手段。尤其对价格需求弹性比较明显的耐用消费品——一家电产品,更是如此。价格是影响市场需求最重要的因素,在当今市场竞争中,由于价格竞争表现得最为直观明显,价格竞争也最为激烈。本文对目前家电连锁企业的价格竞争策略以及存在的问题进行了分析,阐明了降价促销并非是提高销售量和市场占有率的最有利的途径,并介绍了制定合理的价格策略的途径和方法。     

格力空调如何摆脱家电连锁的控制

从90年代末期到今,国美、苏宁等大型家电连锁的迅速崛起,使其在与家电制造商的博弈之中占领了先机。在整个家电行业的价值链中,利益明显向家电连锁倾斜,并由此引发了家电连锁巨头与制造商之间的一系列矛盾,特别是国美。很多家电制造企业一面无法避开国美,一面对于国美心存抱怨,试图自建渠道揭竿而起,这让制造商与零售商之间暗流涌动的紧张关系再度升级。     

基于遗传算法的BP神经网络在汇率预测中的应用研究

本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷，结合遗传算法，提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上，该模型取得了令人满意的结果。     

我国家电连锁企业发展中的问题与营销策略研究

近年来,我国家电连锁企业竞争环境发生了巨大变化,随着家电业态竞争模式的加速变革和外资连锁企业对国内企业的威胁的增加,家电连锁经营企业将会承担更强大的竞争压力。本文分析了我国家电连锁企业发展中的问题,对国内家电市场竞争现状进行探究和分析,探究未来市场竞争的走势,为国内家电企业在未来市场竞争中谋求优势地位,提出一些建设性意见和看法,以期对国内相关家电连锁企业发展有所启示。     

基于BP神经网络的危化品运输企业安全评价模型及应用

针对全方位的危化品运输企业安全要素建立了基于BP神经网络的评价模型,采用基于最速下降法的权值学习算法进行权值修正,使得评价方法具有快速、准确的特点.用样本数据训练了神经网络评价模型,测试结果显示评价模型自我调节能力强,精度较高,适合受随机评价因素影响较重的危化企业安伞评价应用.     

基于BP神经网络的危化品运输企业安全评价模型及应用

针对全方位的危化品运输企业安全要素建立了基于BP神经网络的评价模型,采用基于最速下降法的权值学习算法进行权值修正,使得评价方法具有快速、准确的特点。用样本数据训练了神经网络评价模型,测试结果显示评价模型自我调节能力强,精度较高,适合受随机评价因素影响较重的危化企业安全评价应用。     

GA-BP神经网络模型在企业绩效评价中的应用

遗传算法在寻求全局最优解方面有着强大的鲁棒性和稳定性,能对BP神经网络局部最优这一缺陷进行有效弥补。为此,本文构建GA-BP神经网络模型,从财务与非财务方面制定符合上市公司绩效评价的指标体系,重点通过因子分析法对模型在上市公司绩效评价中的应用进行分析,验证模型的可行性,并基于绩效评价结果对上市公司的发展提出意见。通过GA-BP神经网络模型应用研究,能够为上市公司管理层、社会公众等利益相关者提供参考。     

构建家电连锁的竞争优势

家电连锁企业作为一种新型的零售业态,采取专业化经营,凭借大规模采购取得商品低价,以其低廉的价格、优质的服务吸引了众多消费者,快速地占领了家电零售市场。然而,大多数商家都是通过低价竞争、同质化的服务方式和促销手段生存,在新形势下,如何通过商业模式的创新,为顾客创造超值服务,来构建企业的竞争优势,成为连锁企业胜出的关键所在。     

遗传算法在供应商绩效评价中的应用

本文利用平衡记分卡思想建立了供应商绩效评价指标体系。结合遗传算法和BP神经网络构建了进化网络算法模型，克服了单纯网络学习易陷入局部极小的缺陷，并用指标样本检验了进化网络的有效性及改进性能，得到了比较理想的输出结果。     

基于贝叶斯正则化神经网络的道路交通安全倾向性预测

对典型部门影响交通安全的相关因素进行了集成分析,构建了道路交通安全倾向性预测指标,在此基础上采用贝叶斯正则化神经网络对沈大高速公路某路段的道路交通安全倾向性进行了预测,对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化.预测结果表明,在推广能力方面,贝叶斯正则化神经网络优于传统的神经网络,可作为探究道路交通安全系统内部各影响要素关系的辅助手段.     

基于家电回收的逆向物流网络模型研究

随着家电产品的增加,废旧家电产品的回收成为一个迫切需要解决的问题。在分析逆向物流网络模型的基础上,根据家电产品的特征,提出了家电回收的逆向物流网络模型;它包括了收集点、检测点、再制造工厂、最终处理点、产品分销中心和销售点。并运用遗传算法,以运输成本最小为目标,对家电产品回收的逆向物流网络的设施进行选址优化。最后,给出一个应用实例。     

基于GA—BP算法的模糊神经网络模型在港口物流量预测中的应用

以国内某港口为倒,通过应用遗传算法改进的BP学习算法（GA—BP）的模糊神经网络模型,对港口物流量进行预测。最后,利用Matlab软件对样本数据进行训练和测试,仿真结果表明所构造的改进模型预测误差非常小。     

家电连锁企业：如何应对外资的挑战？

自从百思买进入中国以后,家电连锁市场就已经不存在内外之分了,中国家电连锁企业面对的就是与外资巨头短兵相接的竞争,而日益激烈的国际化竞争环境,迫切需要中国国际化的企业品牌与外资零售巨头相抗衡。     

基于遗传算法优化BP神经网络的集装箱吞吐量预测

集装箱吞吐量预测是港口规划建设、生产计划安排、调整港口发展方向的重要基础。针对集装箱吞吐量与其影响因素之间的复杂非线性特征,文章提出基于腹地GDP、腹地货运量、港口前三年集装箱吞吐量作为网络输入构建的遗传算法改进的BP神经网络预测模型(GA-BP),该方法综合考虑到BP神经网络非线性拟合能力强的优点,同时通过遗传算法全局搜索能力强等特点对BP神经网络易陷入局部最优进行改进。为验证提出模型的有效性,选取福州港为案例进行验证,结果显示GA-BP模型的预测精度明显优于BP神经网络,同时对比历史集装箱吞吐量作为输入变量的预测结果,GA-BP模型预测结果精度更高。     

浅议基于价值链的家电连锁企业资金流动态管理

众所周知,资金流是企业生命中的血液,尤其对于商业企业而言,随着一些商品的利润率逐渐降低,资金的使用效率基本决定了企业的发展速度和规模。不过当前国内家电连锁业在激烈的国际化竞争环境下．在营销技术能力、品牌价值能力．人才聚集能力．财务运作能力和成本控制能力等方面与国外零售业相比存在着明显差距。融资渠道不畅,手段无效,导致资金匮乏、财务运作能力差、规模实力弱小。面对国际零售资本的强大冲击势头．     

改进BP神经网络的研究及应用

人工神经网络具有强大的非线性映射能力,已经被应用于模式识别、智能控制、图像处理以及时间序列分析等各种领域。本文针对BP算法的不足,提出了BP算法的启发式改进,通过对遗传神经网络模型及其算法进行分析和研究,针对遗传算法的主要缺陷介绍了一种常用的改进类型。     

遗传算法在工程结构优化中的应用研究

首先介绍了遗传算法，接着将遗传算法与传统优化算法作了比较，然后介绍几种遗传算法改进的策略，接着通过一个简单的例子验证了遗传算法是求解全局最优解的一个有效方法，同时介绍遗传算法在实际应用中经常使用的几种改进方法，最后探讨了遗传算法与传统优化方法，BP神经网络，Hopfied神经网络，模拟退火算法，通用有限元软件的结合，以期能更好地解决复杂工程结构的优化问题。     

基于BP神经网络的零售连锁企业安全库存预测方法

通过对零售连锁企业中安全库存量的影响因素分析,建立相应的BP神经网络预测模型,并用实际安全库存量对网络进行训练,利用训练好的模型进行安全库存量的预测,实验结果表明准确度较高。