本文主要研究内容
作者王辉（2019）在《基于改进BP神经网络的动车组配件需求预测》一文中研究指出：需求预测是实现有效降低物资库存和保障物资供应响应速度的重要基础。结合高铁动车组配件的实际需求规律,提出了一种改进后的BP神经网络预测方法,在归纳动车组配件消耗量主要影响因素的基础上,通过调整权值计算方法,改善算法收敛速度和解的全局最优性,从而显著提高了需求预测的精确度。对上海动车段的实证计算分析表明,所提出方法能对动车组配件进行高精度的需求预测,可为物资管理部门科学储备库存提供决策依据。
Abstract
xu qiu yu ce shi shi xian you xiao jiang di wu zi ku cun he bao zhang wu zi gong ying xiang ying su du de chong yao ji chu 。jie ge gao tie dong che zu pei jian de shi ji xu qiu gui lv ,di chu le yi chong gai jin hou de BPshen jing wang lao yu ce fang fa ,zai gui na dong che zu pei jian xiao hao liang zhu yao ying xiang yin su de ji chu shang ,tong guo diao zheng quan zhi ji suan fang fa ,gai shan suan fa shou lian su du he jie de quan ju zui you xing ,cong er xian zhe di gao le xu qiu yu ce de jing que du 。dui shang hai dong che duan de shi zheng ji suan fen xi biao ming ,suo di chu fang fa neng dui dong che zu pei jian jin hang gao jing du de xu qiu yu ce ,ke wei wu zi guan li bu men ke xue chu bei ku cun di gong jue ce yi ju 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自铁路采购与物流的王辉，发表于刊物铁路采购与物流2019年04期论文，是一篇关于动车段论文,配件论文,需求预测论文,神经网络论文,库存论文,铁路采购与物流2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自铁路采购与物流2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。