机电产品零配件需求预测与供应策略

针对机电产品市场周期中配件需求预测与供应问题,基于机电产品易损耗零部件的失效时间分布密度函数,分析了产品中这类零部件的服役年龄分布和替换规律,建立了面向机电产品市场周期的机电产品配件需求预测模型,继而提出了机电产品配件生产与供应策略。以零件的寿命分布满足正态分布函数为例,通过数值仿真,分析探讨了零件失效时间分布密度函数的参数和生产批量对零件替换率和配件需求量的影响,提出了基于零件寿命正态分布的配件生产供应方案,与常规方法的对比分析表明,所提方法具有优越性。

基于多价值链的汽车零配件需求预测研究

随着汽车售后市场竞争的不断加剧,高效准确的配件需求预测对代理商制定配件销售决策具有重要参考意义。以汽车产业链协同平台上多价值链数据为来源,构建多链数据集。然后利用随机森林提取与配件需求相关度较高的特征因素,并将其投入LSTM神经网络中进行模型训练,得出预测结果。最后采用平台上某代理商的多链数据对预测模型进行实例验证。结果表明,相比于单一组件模型,该组合模型的预测效果具有更高的稳定性和准确性。

一类改进BP神经网络模型的应用研究

本文在分析遗传算法和BP神经网络算法特点的基础上,建立了基于GA-BP的装备配件需求数量预测模型,并作了实例分析,表明装备配件需求预测模型的有效性和实用性。所给出的模型为装备配件及相关材料需求量的预测分析提供了一条新途径。