本文關(guān)鍵詞：決策支持系統(tǒng)在自動售貨機管理上的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前國內(nèi)自動售貨機市場正在蓬勃發(fā)展,自動售貨機的銷售系統(tǒng)、支付系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)等各方面基礎(chǔ)技術(shù)也已經(jīng)成熟,售貨機的運營管理將成為各廠商競爭的重點。因此設(shè)計一個決策支持系統(tǒng),通過一些智能算法為管理人員在方案制定和決策管理等方面提供輔助支持是很有必要的。本文在深入了解了決策支持系統(tǒng)和自動售貨機工作情況的基礎(chǔ)上,針對實際需求,重點研究了自動售貨機決策支持系統(tǒng)的預(yù)測部分和決策部分,并進(jìn)行了相應(yīng)的應(yīng)用開發(fā)。本文的主要工作如下:(1)概述了決策支持系統(tǒng)的發(fā)展和應(yīng)用情況,對本文用到的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了簡單地介紹。(2)提出了對售貨機商品銷量的預(yù)測方案,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時間序列分析法、Holt-Winters模型多種方法利用自動售貨機商品的歷史銷售數(shù)據(jù)對未來的銷售量進(jìn)行預(yù)測,通過仿真分析,對比各方法的性能,得到可靠的預(yù)測結(jié)果。(3)針對售貨機歷史銷售數(shù)據(jù)本身易受到原有非最優(yōu)銷售方案制約的問題,本文提出交叉預(yù)測方法對該部分缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行修補,提高了預(yù)測的精度。(4)引入決策樹算法將商品銷量、利潤、空間占用量、商品替代性等重要影響因素作為決策樹的判別屬性,對商品進(jìn)行分類評級來達(dá)到制定銷售方案的目的。(5)對決策支持系統(tǒng)進(jìn)行應(yīng)用開發(fā),用Java語言進(jìn)行系統(tǒng)構(gòu)建,包括人機交互綜合管理、數(shù)據(jù)管理、模型管理等功能模塊,用R語言進(jìn)行統(tǒng)計計算,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、預(yù)測和決策算法,完成了Java與R之間的調(diào)度連接,實現(xiàn)了通過系統(tǒng)調(diào)用模型計算,得到可靠的數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果和商品分類結(jié)果,為決策者制定方案提供重要依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：決策支持系統(tǒng) ARMA模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時間序列分析 決策樹算法
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH692.62
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 課題研究的目的和意義12-13
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢13-16
• 1.3.1 決策支持系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀13-14
• 1.3.2 自動售貨機的發(fā)展現(xiàn)狀14-15
• 1.3.3 決策支持系統(tǒng)在自動售貨機上的應(yīng)用15-16
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容16-18
• 1.4.1 研究內(nèi)容16
• 1.4.2 創(chuàng)新點和特色16
• 1.4.3 論文結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第2章 課題研究的相關(guān)知識18-24
• 2.1 遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)18-19
• 2.2 相關(guān)理論知識19-23
• 2.2.1 時間序列分析預(yù)測法19-21
• 2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘理論21
• 2.2.3 決策分析理論21-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第3章 預(yù)測模型的研究與設(shè)計24-43
• 3.1 初步分析24
• 3.2 樣本數(shù)據(jù)的獲取及預(yù)處理24-26
• 3.2.1 數(shù)據(jù)樣本的采集及產(chǎn)生的問題24-25
• 3.2.2 數(shù)據(jù)樣本預(yù)處理25-26
• 3.3 預(yù)測模型26-28
• 3.3.1 預(yù)測模型研究與選擇26-27
• 3.3.2 橫縱交叉預(yù)測27-28
• 3.4 基于時間序列法的銷量預(yù)測28-31
• 3.4.1 基于Box-Jenkins方法的時間序列模型28-29
• 3.4.2 基于動態(tài)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的ARMA預(yù)測29-30
• 3.4.3 基于殘差分析的Holt-Winters模型30-31
• 3.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的銷量預(yù)測31-34
• 3.5.1 輸入數(shù)據(jù)歸一化處理31-32
• 3.5.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-33
• 3.5.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)33-34
• 3.6 仿真結(jié)果及分析34-42
• 3.6.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備34
• 3.6.2 微觀部分仿真及結(jié)果34-39
• 3.6.3 宏觀部分仿真及結(jié)果分析39-42
• 3.7 本章小結(jié)42-43
• 第4章 決策模型的研究與設(shè)計43-53
• 4.1 初步方案設(shè)置43-44
• 4.2 決策樹模型44-48
• 4.2.1 決策樹算法概述45-46
• 4.2.2 決策樹的建立46-47
• 4.2.3 決策樹的剪枝47-48
• 4.3 決策樹判別屬性的選擇48-50
• 4.3.1 C4.5 算法48-49
• 4.3.2 指標(biāo)的選定49-50
• 4.4 仿真結(jié)果與分析50-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第5章 決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用設(shè)計53-63
• 5.1 系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)53-54
• 5.1.1 系統(tǒng)需求分析53-54
• 5.1.2 系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)54
• 5.2 數(shù)據(jù)管理模塊54-57
• 5.2.1 數(shù)據(jù)管理模塊設(shè)計54-56
• 5.2.2 數(shù)據(jù)庫表的設(shè)計56-57
• 5.3 模型管理模塊57-59
• 5.3.1 模型管理模塊設(shè)計57-59
• 5.3.2 Java與R之間的調(diào)用59
• 5.4 綜合模塊59-61
• 5.5 開發(fā)工具選擇61-62
• 5.5.1 Java技術(shù)簡介61-62
• 5.5.2 R語言技術(shù)簡介62
• 5.6 本章小結(jié)62-63
• 第6章 結(jié)論與展望63-65
• 6.1 結(jié)論63-64
• 6.2 展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-67
• 附錄67-71
• 致謝71-72
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項目和成果72

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：328050