基于人工神经网络的汽配市场需求预测系统研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文基于人工神经网络的汽配市场需求预测系统研究姓名：席晨露申请学位级别：硕士专业：机械制造及其自动化指导教师：蔡兰20090501中文摘要汽车产业是现代力nTSU造业的重要支柱，是我国实现现代化、城市化的基础与保障，在国民经济中具有重要作用。而汽车配件是整个汽车产业的基础，近年来，我国汽车产量年年攀升，也带动了汽车配件行业的蓬勃发展，汽配行业的竞争也越来越激烈。要想在激烈的竞争中取胜，从事商品生产和销售的单位或个人就必须在最快的时间内，以最低的成本将产品提供给客户，这使得对市场的变化和本身

2、业务的发展前景进行正确估计，以及对市场产品需求进行正确及时的预测，成为现代企业成功的关键要素。采用正确的市场产品需求预测有助于运营管理人员制定生产计划、采购以及人员配置计划，也有利于管理人员确定库存水平，设立开支预算，预估现金流量以及融资需求。论文立足于汽配市场需求的现状，对汽配市场需求预测体系展开研究，分析了影响汽配市场需求的多种复杂因素，研究了相关的数学模型，通过几种预测方法模型的比较，确定了将改进的BP神经网络预测模型应用于汽配市场需求预测体系中，并结合某汽配公司的ERP项目，开发出一种开放式的，可与企

3、业ERP集成并支持汽配市场需求预测系统。主要从以下方面进行了较详细的研究：1．针对汽配行业的特点和发展历程，详细分析了汽配市场需求存在的问题和影响汽配市场需求的主要因素，提出了各影响因素与汽配需求量间存在复杂的非线性关系。2．分析了多元线性回归法、指数平滑法和神经网络法在汽配市场需求预测模型中的应用，并运用汽配市场历史数据进行了模型的验证比较，得出了对于汽配市场需求预测，人工神经网络预测结果更加准确、可靠。3．分析了BP网络存在的问题，提出了改进的BP网络，选择并优化了相关参数，并针对某汽配公司的产品市场需求

4、特点进行全面、深入的分析，建立了其汽配市场需求预测模型，并应用该模型进行汽配市场需求量预测。4．研究汽配市场需求预测系统的结构及其各模块的组成和功能，在SQLServer2000环境下，采用SQL和C++Builder5开发系统，建立了基于人工神经网络的汽配市场需求预测原型系统。结合某企业的实际情况，将原型系统进行了实例应用，获得了较好的效果，验证了本文理论研究和实现方法的可行性，该系统具有良好用户界面和较好的工程应用前景。关键词：汽配，需求预测，多元线性回归，指数平滑，BP网络AbstractAsthepr

5、imemainstayofmodemmanufacturingindustry，AutoindustryisthebasisandprotectionofChina'smodernization，urbanization,whichplaysallimportantroleinnationaleconomy．Autopartsarethebackboneofthewholeautoindustry．Inrecentyears，China'sautomobileproductionincreaseddramat

6、ically,whichpromotesthedevelopmentofautopartsindustry．Thecompetitioninautopartshasbecomemoreandmoreintense．Inordertowinincompetition，theunitsandindividualswhichareengagedincommodityproductionandmarketingmustprovidecustomersproductsatthelowestcostandinthesho

7、rtesttime．EstimatingthechangesinthemarketcorrectlyandtheprospectsforbusinessdevelopmentandpredictingmarketdemandtimelyandaccuratelyarekeyelementofbusinessSuccess．Thecorrectforecastofmarketdemandforourproductsnotonlycontributetothedevelopmentofoperationalman

8、agementofproductionplanning，procurementandstaffingplans，butalsoisconducivetomanagerstodetermineinventorylevels，theestablishmentoftheexpenditurebudget，forecastcashflowandfinancingneeds．Basedonstatusquoo