基于改进bass模型的短生命周期产品需求预测研究

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1、基于改进BASS模型的短生命周期产品需求预测研究重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名:程颖指导教师:杨育教授专业:工业工程学科门类:工学重庆大学机械工程学院二O一六年五月DemandForecastingModelforShortLifeCycleProductsbasedonImprovedBASSAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEngineerin

2、gByCHENGYingSupervisedbyProf.YANGYuSpecialty:IndustrialEngineeringCollegeofMechanicalEngineeringChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要消费者偏好不断变化,导致产品的革新速度提高,产品生命周期的缩短已经成为一种趋势。生产短生命周期产品的企业越来越注重需求预测,期望以更准确的预测指导企业的实际生产。在卖方市场逐渐向买方市场转变的今天,研究短生命

3、周期产品的需求预测具有一定的理论价值和实践意义。本文提出的核心问题是:如何系统、科学地建立短生命周期产品需求预测模型?具体包括:①短生命周期产品开发初期数据缺乏,针对这一问题,如何利用相似产品的数据科学地进行新产品的需求预测?②短生命周期产品需求预测模型如何构建?③如何提高短生命周期产品需求预测准确度?在分析国内外相关研究的基础上,论文建立了适用于短生命周期产品需求预测的改进BASS模型,从如何解决初期数据缺乏和如何提高预测准确度两个方面,对产品相似度度量、需求影响因子的考虑及参数滚动更新求解等核心问题进行了深

4、入研究。具体研究内容包括:①在阐述模糊聚类-粗糙集理论、系统相似度原理的基础上,提出基于特征重要性的客观度量产品相似度方法,解决短生命周期产品初期数据缺乏导致的预测准确度不高的问题。②针对BASS模型未考虑扩散过程随机因素的问题,建立改进BASS模型,该模型综合考虑了消费者偏好、价格及季节影响因素。③针对模型缺乏适应性导致预测准确度不高的问题,提出基于贝叶斯更新的参数滚动更新估计方法,实现产品需求预测的滚动更新状态,以提高短生命周期产品需求预测的准确度。本文期望能针对短生命周期产品提出一套系统的产品需求预测方法

5、,以有效指导企业的实际生产安排。论文结合某公司旗下的手机产品数据,进行实例分析,验证本文模型及算法的可行性和有效性。本文研究方法主要包括调查法、统计处理方法和模糊综合评估法。其中,相似产品权重设计采用模糊聚类-粗糙集方法,模型参数求解采用统计处理方法,数据获取采取问卷调查法和文献研究法。关键词:短生命周期产品,需求预测,改进BASS,产品相似性I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTThecontinuouschangeoftheconsumer'spreferenceleadstotheimprovem

6、entoftheproduct'sinnovationspeed.Theshorteningoftheproductlifecyclehasbecomeatrend.Theenterprisesthatproduceshortlifecycleproductsarepayingmoreandmoreattentiontothedemandforecast,whichisexpectedtoguidetheactualproductionoftheenterpriseswithmoreaccuratepredic

7、tion.Astheseller'smarketisgraduallychangingtothebuyer'smarket,thedemandforecastingofshortlifecycleproductshasimportanttheoreticalvalueandpracticalsignificance.Thecoreproblemofthispaperis:howtobuildashortlifecycleproductdemandforecastingmodelscientificallyand

8、systematically?Thequestionsinclude:(1)howtomakeuseofthesimilarproductdatatomakeupforthelackofdataintheinitialstageofproductdevelopment?(2)Howtobuildamodeloftheshortlifecycleproductdemandforecast

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