20世紀(jì)九十年代以來,經(jīng)濟(jì)的全球化使整個世界變成了統(tǒng)一的大市場,資源的優(yōu)化配置跨越了國界,對有限資源利用效率和經(jīng)濟(jì)效益的追求,促使物流向一體化的方向變革,從而產(chǎn)生了供應(yīng)鏈管理（Supply ChainManagement）的概念,并成為國際上管理科學(xué)與工程的重要理論之一,構(gòu)筑了應(yīng)用數(shù)學(xué)和現(xiàn)實需要在解決實際問題上極佳的切合點,從而吸引大量數(shù)理統(tǒng)計工作者的研究興趣。這也成為吸引我們注意力的重要方面。 隨著信息化時代的到來,供應(yīng)鏈管理的應(yīng)用研究,越來越注重鏈上各方共享信息的價值。信息數(shù)據(jù)構(gòu)建一了種全新的價值鏈標(biāo)準(zhǔn),從數(shù)據(jù)中發(fā)掘信息的價值,等同開發(fā)信息資源的寶藏。一般而言,真正包含價值的有用信息,往往潛藏于海量數(shù)據(jù)之中。只有憑借統(tǒng)計理論的指引,進(jìn)行深入細(xì)致的數(shù)據(jù)識別、科學(xué)有效的數(shù)據(jù)處理,才能提取到數(shù)據(jù)載體的信息價值。 本文主要以概率統(tǒng)計和隨機(jī)過程理論知識為背景,結(jié)合可靠性理論中δ沖擊模型的研究成果為依托,進(jìn)行了供應(yīng)鏈管理中的基礎(chǔ)模型結(jié)構(gòu)問題和異常數(shù)據(jù)的概率行為特征的研究。在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域的研究方面,立足于供應(yīng)鏈管理中最基礎(chǔ)的報販模型,與經(jīng)典報販模型的研究不同,我們把銷售過程... 

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 供應(yīng)鏈管理的綜述
        1.1.1 供應(yīng)鏈管理的基本概念
        1.1.2 供應(yīng)鏈管理的研究進(jìn)程
        1.1.3 銷售商管理庫存
        1.1.4 供應(yīng)鏈合約
    1.2 經(jīng)典報販模型
    1.3 本文結(jié)構(gòu)安排
第二章 供應(yīng)鏈中利益再分配型的中心化報販模型
    2.1 引言
    2.2 確定促銷價p'條件下利益再分配型的中心化報販模型
        2.2.1 模型的條件假設(shè)
        2.2.2 模型的結(jié)構(gòu)建立
        2.2.3 主要結(jié)論
    2.3 結(jié)語
第三章 供應(yīng)鏈決策權(quán)再分配型的非中心化報販模型
    3.1 引言
    3.2 確定促銷價p'條件下促銷權(quán)再分配型的非中心化報販模型
        3.2.1 模型的條件假設(shè)
        3.2.2 模型的結(jié)構(gòu)建立
        3.2.3 主要結(jié)論
    3.3 結(jié)語
第四章 屏蔽效應(yīng)下統(tǒng)計數(shù)據(jù)識別和AGO方法處理
    4.1 引言
    4.2 屏蔽效應(yīng)的概率衡量標(biāo)準(zhǔn)
        4.2.1 屏蔽效應(yīng)的定義
        4.2.2 屏蔽效應(yīng)的對偶問題──吞噬效應(yīng)
    4.3 屏蔽效應(yīng)的理論度量
    4.4 基于樣本中位數(shù)的檢驗方法
        4.4.1 幾種異常數(shù)據(jù)的檢驗方法
        4.4.2 異常數(shù)據(jù)的樣本中位數(shù)檢驗
    4.5 累積生成運算及其逆運算方法識別異常數(shù)據(jù)
        4.5.1 累積生成運算
        4.5.2 逆累積生成運算的逆運算
        4.5.3 一個數(shù)字例子
    4.6 結(jié)語
第五章 基于宏觀經(jīng)濟(jì)條件下的發(fā)展數(shù)據(jù)預(yù)測
    5.1 引言
        5.1.1 研究背景的深度描述
        5.1.2 灰色預(yù)測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        5.1.3 本章的研究重點
    5.2 灰色預(yù)報分析理論
        5.2.1 累加生成與累減還原
    5.3 GM(1,1)模型及改進(jìn)
        5.3.1 白化方程及其預(yù)測解
        5.3.2 GM(1,1)模型的改進(jìn)
    5.4 灰相關(guān)分析
        5.4.1 灰相關(guān)分析
        5.4.2 改進(jìn)的灰相關(guān)分析
    5.5 預(yù)測結(jié)果及比較
        5.5.1 GM(1,1)預(yù)測
        5.5.2 與SVM預(yù)測比較
    5.6 結(jié)語
第六章 研究展望和思想感悟
    6.1 研究展望
    6.2 思想感悟
參考文獻(xiàn)
本人在讀期間完成的工作
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于GM（1,1）模型和線性回歸的組合預(yù)測新方法[J]. 鮑一丹,吳燕萍,何勇.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2004(03)
[2]灰預(yù)測模型的兩種形式及優(yōu)化模型[J]. 李格升,何雄君.  武漢理工大學(xué)學(xué)報. 2002(06)
[3]與Poisson流有關(guān)的幾個概率分布及其在城市交通擁擠問題中的應(yīng)用[J]. 李澤慧.  蘭州大學(xué)學(xué)報. 1984(S1)



本文編號：3732661