摘要
首先运用一次滑动平均和指数平滑预测方法分析了一个简单的多阶段供应链中的牛鞭效应的存在。进一步提出了基于BP神经网络的预测方法,并根据调查数据进行了实证分析,结果表明预测方法不同,得到的牛鞭效应的大小也不同,需求参数对牛鞭效应的影响规律也有所不同,得到了最优的预测方法即BP神经网络法,通过该预测模型的预测可以减轻牛鞭效应的程度及其对供应链的影响。
The paper proposes a forecasting method based on BP neural network and shows that the extent of the Bullwhip effect varies with the chosen method of forecasting. BP neural network is proven in this paper to be the best forecasting method which can alleviate the Bullwhip effect and its influence in the supply chain.
出处
《物流技术》
2009年第12期207-210,共4页
Logistics Technology
关键词
需求预测
牛鞭效应
BP神经网络
demand forecasting
bullwhip effect
BP neural network
