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小批量物料生产安排的建模与分析

林 进川, 张 威健
漳州城市职业学院教师教育系

摘要


本文讨论 2022 年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛 E 题“小批量物料的生产安排”可行性。本文在不同业务场景下对小批量物料生产安排建立周预测模型,提供了 TOPSIS 评价法从中选取六项建立周预测模型对物料的周需求量进行预测、ARIMA时间序列预测和 XGboost 回归进行预测,比对模型预测结果,选择预测效果较高的方法。考虑到库存量与服务水平之间平衡性,进而建立二向平衡性周预测模型,可以得到较好的预测结果。

关键词


物料控制;TOPSIS 评价;ARIMA 模型;XGBoost 回归

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参考


[1] 薛毅,陈立萍 . 统计建模与 R 软件 [M]. 北京:清华大学出版社,2007:89-95.

[2] 肖风华 . 零基础 Python 从从入门到精通 [M]. 广州:广东人民出版社,2019:204.

[3] 王斌会 . 多元统计分析及 R 语言建模(第五版)[M]. 北京:高等教育出版社,2020:322-340.

[4] 杨磊,汪辉辉,许涛,蒋健伟,常琪 . 实时化电池热失控检测方法、系统、装置及介质 [P]. 上海市:CN114779085A,2022-07-22.

[5] 司守奎,孙兆亮 . 数学建模算法与应用 [M]. 北京:国防工业出版社,2021:418-421.

[6] 芮少权,匡安乐 . 高速公路月度交通量 ARIMA 预测模型 [J].长安大学学报(自然科学版),2010,30(04):82-85+91.




DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3298-06-01-119342

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