| 基于GRNN神经网络的供应链安全库存预测 |
| |
| 引用本文： | 林鸿熙.基于GRNN神经网络的供应链安全库存预测[J].闽江学院学报,2004,25(2):72-75. |
| |
| 作者姓名： | 林鸿熙 |
| |
| 作者单位： | 莆田学院,福建,莆田,351100 |
| |
| 基金项目： | 福建省教育厅科学基金项目[JB01206] |
| |
| 摘 要： | 安全库存水平设置是供应链管理的重要内容，但因其影响因素多、关系复杂，预测难度大。神经网络在处理非线性问题有独特的优势。GRNN神经网络是建立在数理统计基础之上的一种新型的神经网络，具有良好的函数逼近效果。本文利用GRNN神经网络的方法进行供应链安全库存水平预测，详细介绍预测模型及其实施办法，并通过实例验证本方法的有效性。
|
| 关 键 词： | GRNN神经网络 供应链管理 安全库存 函数逼近 数理统计 |
| 文章编号： | 1009-7821(2004)02-072-04 |
| 修稿时间： | 2004年1月2日 |
Forecasting Safety Stock of Supply Chain Using Artificial Neural Network |
| |
| LIN Hong-ri.Forecasting Safety Stock of Supply Chain Using Artificial Neural Network[J].Journal of Minjiang University,2004,25(2):72-75. |
| |
| Authors: | LIN Hong-ri |
| |
| Abstract: | Set up the Safety Stock is one of the most important jobs of supply chain management, but it has many influential sectors, and its relationship is very complex, it is difficult to forecast. Artificial neural network has its unique advantages in forecasting. This paper introduce general regression neural network in forecasting Safety Stock of supply chain, and presents the neural network forecasting model and its implement. A live example gives the efficiency of this model by comparing to classical linear regression method. |
| |
| Keywords: | Supply Chain Management Safety Stock GRNN |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
