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基于时间序列分析的库存需求预测计算系统的研究及应用

作　者: 胡斌
导　师: 王晓斌；董雨海
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 时间序列分析需求预测预测方法库存计划数学模型软件开发
分类号: O211.61;F253.9;F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

如何科学的进行库存决策是企业生产管理中的重要问题。解决原材料缺乏和过剩最行之有效的方法是针对企业的各种需求状况做出准确、全面的库存计划。通过计划的执行,在保障生产进度正常完成的基础上,提高库存周转率,降低库存水平,减少营运资金积压,从而增加需求满足率及企业利润。本文针对以上问题,以定性预测法为主要研究对象,在深入分析时间序列法的基础上,利用历史需求数据,对企业实际原材料需求的季节性、周期性和趋势性等特点进行分析和判断,提出一种综合性的预测算法并将之系统化,以辅助企业解决原材料需求的高度不确定性所带来的一系列问题,帮助企业进行科学的库存计划编制及决策。主要内容为:(1)详细研究了时间序列分析中常用的几种预测模型(移动平均法、加权移动平均法、单指数平滑法、双指数平滑法、三指数平滑法、线性回归法、多元线性回归法)的原理、应用条件和适用范围。(2)详细研究了基于以上时间序列分析预测模型的最佳预测方法的选择过程。(3)详细研究了以上预测模型的数学公式和计算方法,包括其在Eclipse JAVA环境中的实现方式。(4)研究了最优预测模型的具体应用方式。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-13
  1.1 研究背景及意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-11
  1.3 主要研究目标与内容  11-13
第二章预测技术概述  13-31
  2.1 预测  13-14
  2.2 预测的类型  14
  2.3 预测的方法  14-15
  2.4 时间序列分析  15-21
    2.4.1 移动平均法（Moving Average）  16
    2.4.2 加权移动平均法（Weighted Moving Average）  16-17
    2.4.3 单指平滑法（Simple Exponential Smoothing）  17-18
    2.4.4 双指平滑法（Double Exponential Smoothing）  18
    2.4.5 三指平滑法（Triple Exponential Smoothing）  18-19
    2.4.6 线性回归（Linear Regression）  19-20
    2.4.7 多元线性回归（Multiple Linear Regression）  20-21
  2.5 基于时间序列分析的最佳拟合预测法  21-24
  2.6 相关开发技术  24-29
    2.6.1 开发语言  24-26
    2.6.2 开发环境  26-29
    2.6.3 数据库  29
  2.7 本章小结  29-31
第三章库存需求预测计算系统需求分析  31-41
  3.1 需求来源  31-32
  3.2 总体目标  32-33
  3.3 功能需求分析  33-38
    3.3.1 数据获取  33-34
    3.3.2 数据分析  34
    3.3.3 预测计算  34-35
    3.3.4 结果整理  35
    3.3.5 优化库存策略参数设置  35-36
    3.3.6 优化库存策略计算  36-38
    3.3.7 结果图表分析  38
    3.3.8 数据导出  38
  3.4 系统运作方式  38-40
  3.5 本章小结  40-41
第四章库存需求预测计算系统设计  41-67
  4.1 总体框架  41-42
  4.2 详细设计方案  42-66
    4.2.1 系统功能设计  42-46
    4.2.2 数据库设计  46-52
    4.2.3 主要界面设计  52-53
    4.2.4 主要Java 类设计  53-66
  4.3 本章小结  66-67
第五章系统实现及验证  67-91
  5.1 最佳拟合预测算法的实现  67-71
    5.1.1 算法原理  67
    5.1.2 实现方案  67-69
    5.1.3 程序设计  69-71
  5.2 系统实现  71-87
    5.2.1 系统参数设置  71-77
    5.2.2 数据库连接  77-78
    5.2.3 数据导入  78-81
    5.2.4 数据检查  81
    5.2.5 预测预计算及预测方法设置  81-83
    5.2.6 预测计算及库存优化策略计算  83-84
    5.2.7 计算结果图表分析  84
    5.2.8 数据导出  84-86
    5.2.9 系统日志  86-87
  5.3 库存预测计算系统的验证  87-90
  5.4 本章小结  90-91
第六章总结与展望  91-92
致谢  92-93
参考文献  93-95

基于时间序列分析的库存需求预测计算系统的研究及应用

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