基于模糊评判及灰色神经网络应急物资库存管理的研究

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时间:2019-01-31

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1、武汉理工大学硕士学位论文摘要为了应对地震、矿难、禽流感等种种“天灾”、“人祸”的频繁发生,需要大量的应急物资,从救灾专用设备、医疗设备、通讯设备到生活用品无所不包,以解决或处理应急救援、卫生防疫、灾后重建、恢复秩序等各种问题,减少损失,防止灾难的进一步扩大,从而产生了巨大的应急物流需求。只有在最短的时间内。以最快的流程和最安全的方式来满足这些需求,才能使损失最小化。这就对应急物流水平提出了较高的要求。本文以企业事故应急物流为研究对象,结合现代物流理论及库存控制理论和方法,对应急物流系统、应急物资库存管理、需求预测等关键问题进

2、行了研究。论文主要工作如下:第1章在阅读大量文献的基础上,综合分析了应急物流及物资库存管理方面的研究现状,指出了存在的问题,提出了论文研究的背景、目的和意义。第2章分析了应急物流的原因、类型及主要特点,研究了应急物流系统的构成要素及与普通物流系统的区别;探讨了企业应急物流系统运作流程:从采购、库存、配送三个环节探讨了应急物流系统运作管理策略。第3章在对企业应急物资库存管理模式研究的基础上,从物资分类、需求预测、库存控制模型三个方面对应急物资库存管理策略进行了分析,并进一步探讨了适用的应急物资需求随机型库存控制模型。第4章根据

3、应急物资库存特性,探讨了应急物资库存分类方法的改进思路,建立了应急救援物资评价指标体系,研究了一种基于模糊评判的应急物资分类方法。第5章根据应急物资库存随机性、波动性大的特点,对应急物资需求预测方法进行了研究,将灰色系统预测模型叫(1,1)与BP神经网络预测模型结合,研究并建立了一种基于灰色一神经网络组合的应急物资需求预测模型。第6章对本文研究成果进行了总结,提出了相关建议,对进一步的研究进行了展望。关键词:应急物流,库存管理,模糊评判,灰色预测,神经网络武汉理.[大学硕士学位论文AbstractThefrequentlyh

4、appeningofallsortsof”naturaldisaster”,”nlan—madecalamities”,suchasearthquake,accidentsofthecolliery,birdflu,callsforalargeamountofamergentsupplies.all—embracingtothearticlefordailyllsefromdedicateddevice,medicalequipment,communicationapparatus,tacklingwithdisasterr

5、elief,rescuing,hygieneepidemicprevention,rebuilding,orderrestore,etc.,bywhichlossesCallbereducedandfurtherenlargementofthedisastercanbeunder-control,therebythereexistsenormousemergentlogisticsdemand.Onlyifthesedemandsalemetinthefirsttime,wimthequickestprocedureandb

6、ythesafestway,Canthelossesbeminimized.Sothereisahi曲requestforlogisticsofemergentsupply.Takingemergencylogisticssystemforenterprise’Saccidentsasresearchobject.coordinatingwimtheoriesonmodem109istiesandinventorymanagement.severalcriticalproblems,emergencylogisticssys

7、tems,inventorymanagement,demand-forecasting.havebeenstudied.ThemaincontentofthisdissertationiSasfollows:Inthefirstchapter,thestatusofrelevantresearchincurrentsituationhasalsobeenanalyzedonthebasisofliteraturereading,andthebackground,purposeandthemeaningofthepaperar

8、ediscussed.InChaptertwo,factorsandspecialtiesofemergencylogisticssystemofenterpriseareanalyzedonthebasisofitscauses,typesandmaincharacteristics.L

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