【摘要】：供應鏈績效分析依賴于真實的供應鏈績效數(shù)據(jù)。對于供應鏈績效診斷分析問題,由于節(jié)點企業(yè)眾多,管理咨詢常用的發(fā)放問卷、訪談等調(diào)研方式難以滿足實際需求,數(shù)據(jù)質(zhì)量也難以保證。重點探討樣本數(shù)據(jù)中的缺失值插補問題,主要面向缺失數(shù)據(jù)問題中的一般缺失模式,特別針對供應鏈績效數(shù)據(jù)缺失問題。基于缺失數(shù)據(jù)處理技術(shù)及矩陣分解理論,給出有效的插補算法:基于非負矩陣分解的插補算法,通過數(shù)值實驗證明了算法的有效性。該算法可以更為有效、準確、低成本地獲得供應鏈上各節(jié)點企業(yè)的績效數(shù)據(jù)。
[Abstract]:Supply chain performance analysis depends on real supply chain performance data. For the problem of supply chain performance diagnosis and analysis, it is difficult to meet the actual demand and ensure the quality of data because of the numerous node enterprises, the commonly used questionnaires, interviews and other research methods of management consulting. This paper focuses on the problem of missing value interpolation in sample data, which is mainly aimed at the general missing pattern of missing data, especially for the problem of missing supply chain performance data. Based on the missing data processing technology and matrix decomposition theory, an effective interpolation algorithm is presented: the interpolation algorithm based on non-negative matrix decomposition, and the validity of the algorithm is proved by numerical experiments. The algorithm is more effective, accurate and low cost to obtain the performance data of each node enterprise in the supply chain.
【作者單位】： 天津大學管理與經(jīng)濟學部;
【分類號】：F224

【參考文獻】

相關期刊論文 前3條

1 翟亞利;吳翊;;NMF初始化研究及其在文本分類中的應用[J];計算機工程;2008年16期

2 龐新生;多重插補處理缺失數(shù)據(jù)方法的理論基礎探析[J];統(tǒng)計與決策;2005年04期

3 龐新生;;分層隨機抽樣條件下缺失數(shù)據(jù)的多重插補方法[J];統(tǒng)計與信息論壇;2009年05期

【共引文獻】

相關期刊論文 前7條

1 王玉祥;喬秀全;李曉峰;孟洛明;;基于時空關系和關聯(lián)規(guī)則挖掘的上下文信息缺失插補研究[J];電子與信息學報;2010年12期

2 何步文;王世哲;;甘肅省經(jīng)濟社會發(fā)展與國民體質(zhì)關系研究[J];蘭州學刊;2010年02期

3 高艷云;;質(zhì)量調(diào)整的價格指數(shù)編制中hedonic插補法的應用[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2010年06期

4 龐新生;;基于多變量事后分層基礎上的多重插補方法[J];統(tǒng)計與決策;2009年14期

5 喬麗華;傅德印;;缺失數(shù)據(jù)的多重插補方法[J];統(tǒng)計教育;2006年12期

6 梁怡;;缺失數(shù)據(jù)的插補調(diào)整方法[J];西安文理學院學報(自然科學版);2009年01期

7 田萍;張屹山;;缺失數(shù)據(jù)下ARMA(1,1)模型的估計方法[J];中國管理科學;2008年02期

相關會議論文 前1條

1 朱昊;黃源水;付夢印;;基于NMF的道路識別算法在野外環(huán)境感知中的應用[A];第九屆全國光電技術(shù)學術(shù)交流會論文集（下冊）[C];2010年

相關博士學位論文 前4條

1 趙楠;基于機器學習的供應鏈績效智能分析方法研究[D];天津大學;2010年

2 陳琨;基于移動源數(shù)據(jù)的城市路網(wǎng)行程時間可靠性評價模型與算法[D];北京交通大學;2008年

3 李芳;文本挖掘若干關鍵技術(shù)研究[D];北京化工大學;2010年

4 王玉祥;業(yè)務上下文的處理機制及其預測理論、關鍵技術(shù)研究[D];北京郵電大學;2010年

相關碩士學位論文 前10條

1 金成美;缺失數(shù)據(jù)填補方法研究[D];遼寧工業(yè)大學;2011年

2 王林;民用飛機可靠性數(shù)據(jù)篩選與補充方法研究[D];南京航空航天大學;2010年

3 牛紅影;含有缺失數(shù)據(jù)圖模型的可識別性[D];東北師范大學;2006年

4 袁中萸;多元線性回歸模型中缺失數(shù)據(jù)填補方法的效果比較[D];中南大學;2008年

5 王傳廷;基于自然語言處理與非負矩陣分解的中文文本分類研究[D];武漢理工大學;2009年

6 魏昕;缺失數(shù)據(jù)對微觀計量影響研究[D];西南交通大學;2010年

7 顧妍婷;基于GIS的NMF算法在礦產(chǎn)資源定量預測中的應用研究[D];東北師范大學;2010年

8 紀燕霞;數(shù)據(jù)挖掘中處理不完全數(shù)據(jù)的類均值方法及其擴展[D];長安大學;2010年

9 廖穎姝;缺失數(shù)據(jù)對參數(shù)估計EM算法影響的實驗研究[D];蘭州商學院;2012年

10 楊陽;基于NMF的地學圖庫信息整合與礦產(chǎn)預測應用研究[D];東北師范大學;2012年

【二級參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 徐月芳;基于遺傳模糊C-均值聚類算法的圖像分割[J];西北工業(yè)大學學報;2002年04期

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 何楨;梁昭磊;張猛;;基于兩因子間相互約束的實驗設計方法[J];天津大學學報;2008年04期

2 鄭李玲;;缺失數(shù)據(jù)下條件分位數(shù)的估計及其漸近性質(zhì)[J];廣西科學;2009年03期

3 呂忠楷;胡錫健;;缺失數(shù)據(jù)的聚類分析及SPSS模擬在經(jīng)濟學中的應用[J];科技和產(chǎn)業(yè);2010年11期

4 高艷云;;質(zhì)量調(diào)整的價格指數(shù)編制中hedonic插補法的應用[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2010年06期

5 楊晗宇;;金融危機前后股票指數(shù)的相關研究[J];當代經(jīng)濟;2010年23期

6 李保東;亢金軒;;結(jié)構(gòu)方程建模缺失數(shù)據(jù)填補方法研究[J];統(tǒng)計與咨詢;2011年01期

7 王璐;王飛;;Hot deck插補和插補后數(shù)據(jù)的方差模擬研究[J];數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究;2006年02期

8 高揚;鄭珩;;基于缺失數(shù)據(jù)的入境旅游人數(shù)時間序列分析[J];科技資訊;2009年25期

9 高潔;孫立新;;匯率序列存在缺失值時的最大似然估計[J];統(tǒng)計與決策;2007年15期

10 李望晨;張利平;王培承;;基于SVM數(shù)據(jù)挖掘的國民經(jīng)濟序列補缺及預測——以青海省國民經(jīng)濟為例[J];工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟;2010年01期

相關會議論文 前3條

1 耿直;葛丹丹;;縱向研究非隨機缺失數(shù)據(jù)分析[A];中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會第12屆學術(shù)年會論文集[C];2005年

2 周曉東;湯銀才;費鶴良;;定數(shù)轉(zhuǎn)換步加試驗缺失數(shù)據(jù)場合下的參數(shù)估計[A];中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會第十三屆學術(shù)年會論文集[C];2007年

3 閆長華;張忠占;;MAR下一類線性EV模型中回歸系數(shù)的估計[A];中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會第12屆學術(shù)年會論文集[C];2005年

相關博士學位論文 前2條

1 彭穎;基于退化隱式半馬爾科夫模型的設備健康預測及系統(tǒng)性維護策略研究[D];上海交通大學;2011年

2 樊茗s，

本文編號：2288025