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正确客观地对供应链进行绩效评价首先必须建立综合全面的评价指标体系。将供应链的输出与指标进行对比,作为改进和完善的依据。供应链绩效评价指标体系的选择与建立是一个复杂的过程,而且建立一个综合全面的指标体系也是非常困难的,但是指标体系的建立将直接影响供应链绩效评价的效果。 相似文献
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本文精确地预测各机场短期加油量,可帮助航油公司确定采购量和库存量,从而达到降低成本的目的。在分析了影响机场加油量的主要因素之后,以支持向量机回归理论为基础,带周期的支持向量回归机被提出,并对机场加油量时间序列进行预测,同时将该预测结果与其他方法的预测结果进行了比较。研究表明,带周期的支持向量机回归比传统预测方法对机场加油量时间序列有更高的预测精度。 相似文献
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油料储备是一个复杂系统,受到众多因素影响,具有较大波动性,用常规数学方法建模,不仅工作量大,而且精度难于保征。灰色预测GM(1,1)模型通过累加生成来削弱随机干扰影响,所需数据较少,计算简便,但对波动性较大的曲线进行拟合时精度较低,适合预测呈近似指数增长规律的数据序列,所预测的数据总是呈稳定上升趋势,而油料储备的实际情况并非如此。 相似文献
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概述区域物流需求预测方法,分别阐明核主成分分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型的原理,提出将核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,建立核主成分-最小二乘支持向量机(KPCA-LSSVM)预测模型.先利用KPCA对数据进行预处理,消除变量之间的相关性,提取非线性主成分,再通过LSSVM对提取的非线性主成分进行训练,建立预测模型.最后,通过实例验证比较LSSVM与KPCA-LSSVM两种模型的预测性能.结果表明,KPCA-LSSVM的预测精度较LSSVM明显提高,是一种有效的中短期区域物流需求预测方法. 相似文献
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系数标准预测法是传统的军用油料需求预测方法,在实际中应用最多。传统的系数标准预测法一般给定用油装备的损失系数,或者不考虑用油装备的损失。为了提高军用油料需求预测的精度,本文引入多装备兰彻斯特对战模型,动态预测战争过程中用油装备的损失情况,进而对军用油料需求进行预测,以提高军用油料需求预测的精度。 相似文献
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在分析油料装备制造成本影响因素的基础上,建立了基于灰色动态神经网络预测油料装备制造成本预测模型。提出灰色动态神经网络结构,论述了数据预处理与灰色预测方法,采用隐含层维数动态调整算法优化网络结构。通过应用实例阐明该模型的研究,可有效地提高油料装备制造成本预测的精度. 相似文献
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随着监测诊断技术的快速发展,状态维修将成为油料装备维修管理的发展趋势。本文界定了油料装备状态维修的定义,并介绍了油料装备状态维修的内容和目标,在此基础上,重点探讨了油料装备状态维修的实施流程,为开展油料装备状态维修提供了理论支撑。 相似文献
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