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技术与方法 电子产品安全库存水平的分析及预测 刘军．黄由衡 (中南大学 交通运输工程学院，湖南 长沙410075) 【摘要】在分析影响电子产品安全库存因素的基础上，利用BP神经网络构建了电子产品安全库存水平的预测模型。该模型能 够很好地反映出电子产品安全库存与其影响因素间复杂的非线形关系，具有较高的预测精度。 【关tlllal电子产品；安全库存；BP神经网络；预测模型 f中图分类号1F253．4；F224 【文献标t,q码lA 【文章m号]l005—152X(2008)02-0058--03 andForecaston LevelofElectronicProducts Analysis SafetyInventory LIUJun，HUANG You-heng of (SchoolTraffic＆Transportation，ZhongnanUniversity，Changsha410075，China) of factors Abstract：Onthebasis theinfluencein ofelectronic establishesa modelfor analyzing safetyinventory products，thepaper forecasting electronic level BPneuralnetwork． productssafetyinventoryusing neural model Keywords：electronicproducts；safetyinventory；BPnetwork；forecasting 1 引言 存[21。 2．1 研究安全库存水平的必要性 近些年来，电子产品的需求量不断增大。以电脑为例，据 对任何一种产品而言，在某一时间段内它总有一个最佳安 全库存量，偏离这个最佳点都会相应地带来成本的增加或者收 IDC预测，中国已成为仅次于美国的全球第二大PC市场。2007 益的减少。为了说明成本增加或者收益减少的幅度，本文引入 年中国整体PC市场容量接近3000万台，并在未来3—5年内 保持25％左右的增速，其中笔记本的增长速度将超越台式电脑 了一个概念：成本对安全库存的灵敏度￡，其表达式如下： 2倍以上。可以看到，电子产业具有很大的市场和很好的前景， f=AylAx (1) 但电子产品的安全库存却是令电子产品生产商和销售商头疼 Ax：实际安全库存与最佳安全库存的绝对差值 的难题，一直都没有得到很好的解决。这主要是因为电子产品 Ay：成本的增加量或者收益的减少量 自身属于高科技产品，更新换代速度快，且与外界环境存在复 从≤的表达式可知，一个产品的∈值越高，库存改变给 杂的非线形关系。传统的数理统计方法如回归分析预测法、移 成本带来的波动就越大，控制其安全库存水平就越有必要。为 动平均预测法、指数平滑法等都无法对其进行准确的预测llI。 了更好地说明这个问题，本文引入了m、n两种不同产品的安 BP神经网络凭借其处理复杂非线形问题方面的优势，能够很 全库存与成本的关系图，如图1所示。x。为m、n的最佳安全库 好地解决这一问题。