典型文献
神经网络在解决某企业供应链牛鞭效应问题中的应用
文献摘要：
牛鞭效应是供应链运营管理中客观存在的现象.企业为了减少由实际需求和计划数量的偏差造成的生产不稳定,提高安全库存数量从而保证正常的生产活动,在此情况下需求逐级放大引发了牛鞭效应.精准预测是缓解牛鞭效应的重要手段,但是传统的时序预测在复杂的环境中并没有很好的预测效果.基于以上问题,从理论层面论证了需求预测、安全库存、牛鞭效应之间的关系,提出能够优化预测结果的ARIMA-BP模型.以某制造商企业近两年的产品订单数据为研究对象,分别用不同的预测模型对订单进行预测分析,再与该企业原预测模型下的牛鞭效应仿真结果进行对比.结果表明,ARIMA-BP的模型预测精度更高,能够有效地缓解牛鞭效应.
文献关键词：
牛鞭效应;BP神经网络;时间序列
中图分类号：
作者姓名：
杨光;陈佳;徐斌
作者机构：
大连海事大学航运经济与管理学院 辽宁 大连 116026
文献出处：
引用格式：
[1]杨光;陈佳;徐斌-.神经网络在解决某企业供应链牛鞭效应问题中的应用)[J].计算机应用与软件,2022(03):96-101
A类：
B类：
企业供应链,牛鞭效应,运营管理,中客,客观存在,计划数,高安全,库存,生产活动,此情,逐级,精准预测,时序预测,需求预测,ARIMA,制造商,近两年,订单数据,单进,预测分析
AB值：
0.291857
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