二手汽车配件需求预测.docx
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1、二手汽车配件需求预测随着汽车保有量增长,汽车售后服务行业快速发展,售后服务成为二手汽车产业链中的主要获利途径。配件库存直接影响着二手汽车售后服务质量,文章针对二手汽车配件预测问题,使用ARI-MA与BP神经网络的组合模型进行配件需求预测。以铝合金车轮为例进行实证分析,组合模型进行配件需求预测具有更高的预测精度。关键词:物流工程;熵权法;需求预测汽车售后配件销售业务因为涉及其产业链上下游的多家企业,配件需求预测显得尤为重要。更好的售后服务就要求配件保有量相对增多,但不断增加的配件保有量所带来的后果就是成本增高,库存过剩风险增大。解决这个问题则需要对配件的需求进行准确的预测。汽车配件需求处于显著的
2、动态变换环境中,单一模型预测具有局限性,本文采用ARIMA和BP神经网络的组合模型对中国某企业2017年1月至2019年7月某地铝合金车轮物流需求进行分析和预测。两种模型从不同角度对数据信息的提取,ARIMA模型提取了线性部分,神经网络提取了非线性部分,组合模型充分利用两种模型各自的优势,提高了预测的精确性。一、基于熵权法的组合预测模型本文利用并联型组合模型,其基本思想就是根据各个单一模型的预测结果赋予各个模型不同的权重,确定组合预测模型的权数使最终的预测结果收敛在一个较窄的区间内,提高模型的拟合能力。本文利用相对误差的信息熵理论进行组合预测模型的赋权研究,熵权法的基本步骤如下:对各个指标的相
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