【摘要】：逆向物流中廢舊電器電子產(chǎn)品WEEE回收量的準確預(yù)測對于指導電子企業(yè)制定合理的回收計劃、再制造生產(chǎn)計劃和庫存計劃等具有重要意義。針對回收網(wǎng)點之間回收量的空間相關(guān)性,本文提出基于克里金方法的WEEE逆向物流回收網(wǎng)點回收量的空間數(shù)學模型,預(yù)測逆向物流WEEE的回收量。在提出回收量二階隨機性基礎(chǔ)上,分析了回收網(wǎng)點回收量的空間結(jié)構(gòu),根據(jù)預(yù)測無偏性和方差最小原則,推導了WEEE回收量克里金空間數(shù)學模型,并給出了三種變異函數(shù)的計算過程。蒙特卡洛仿真算例和上海J公司實例結(jié)果表明,本文提出的逆向物流WEEE回收量預(yù)測空間數(shù)學模型能很好地分析各回收網(wǎng)點的空間相關(guān)性結(jié)構(gòu),并通過已知網(wǎng)點數(shù)據(jù)準確地預(yù)測未知網(wǎng)點和整個區(qū)域的WEEE回收量,總的預(yù)測誤差百分比小于1.5%,且指數(shù)變異函數(shù)比球狀函數(shù)和高斯函數(shù)取得了更好的預(yù)測結(jié)果。
[Abstract]:The accurate prediction of WEEE recovery amount of waste electrical and electronic products in reverse logistics is of great significance to guide electronic enterprises to make reasonable recovery plan, remanufacturing production plan and inventory plan. Aiming at the spatial correlation of the recovery amount between the recovery sites, this paper presents a spatial mathematical model of the recovery amount of WEEE reverse logistics based on Kriging method, and predicts the recovery amount of WEEE in reverse logistics. On the basis of the second order randomness of the recovery amount, the spatial structure of the recovery point recovery amount is analyzed. According to the principle of unbiased prediction and minimum variance, the Kriging spatial mathematical model of the WEEE recovery amount is derived. The calculation process of three kinds of variances is given. The results of Monte Carlo simulation and Shanghai J Company show that the spatial mathematical model of reverse logistics WEEE recovery prediction can well analyze the spatial correlation structure of each recovery network. The WEEE recovery amount of unknown nodes and the whole region is accurately predicted by the known dot data. The total prediction error percentage is less than 1.5 and the exponential variation function is better than the spherical function and Gao Si function.
【作者單位】： 華東師范大學商學院;上海財經(jīng)大學國際工商管理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71402053);國家自然科學基金資助項目(71272015) 上海市哲學社會科學青年資助項目(2011EGL006)
【分類號】：F713.2;F252.1

【參考文獻】

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本文編號：2217073