基于人工智能的供应链风险预警与优化管理方案.docVIP

基于人工智能的供应链风险预警与优化管理方案

TOC\o1-2\h\u30222第1章引言 3

299611.1研究背景与意义 3

159191.2国内外研究现状 4

274321.3研究内容与结构安排 4

31469第2章：介绍供应链风险相关理论，分析供应链风险的类型、特征及其影响。 4

14275第3章：梳理国内外供应链风险预警与优化管理的研究现状，分析现有研究的不足。 4

27715第4章：构建基于人工智能的供应链风险预警模型，并设计风险优化管理策略。 4

16241第5章：进行实证分析，验证本文提出的供应链风险预警与优化管理方案的有效性和可行性。 4

7885第6章：总结本文研究成果，并对未来研究方向进行展望。 5

13623第2章供应链风险概述 5

222552.1供应链风险的概念与分类 5

316352.2供应链风险的影响因素 5

15842.3供应链风险管理的重要性 5

31467第3章人工智能技术概述 6

93323.1人工智能发展历程 6

963.2主要人工智能技术简介 6

214933.3人工智能在供应链管理中的应用 7

4185第4章供应链风险识别与评估方法 7

118294.1供应链风险识别方法 7

128634.1.1按风险来源分类 7

187414.1.2定性识别方法 8

100504.1.3定量识别方法 8

163154.2供应链风险评估方法 8

194894.2.1风险概率评估 8

72764.2.2风险影响评估 8

97984.2.3风险综合评估 8

181734.3基于人工智能的风险识别与评估方法 8

242474.3.1机器学习方法 9

194174.3.2深度学习方法 9

168184.3.3强化学习方法 9

23006第5章基于人工智能的供应链风险预警体系构建 9

204515.1风险预警体系框架 9

284555.1.1数据采集与预处理模块 9

57855.1.2风险识别模块 9

135605.1.3预警评估模块 9

282685.1.4预警结果输出与优化模块 10

195325.2预警指标体系构建 10

317825.2.1供应商风险指标 10

60405.2.2制造商风险指标 10

281495.2.3分销商与零售商风险指标 10

132345.3预警模型构建 10

325605.3.1数据处理与特征工程 10

84575.3.2模型选择与训练 10

243685.3.3模型评估与优化 11

265165.3.4预警模型应用 11

15375第6章供应链风险预警算法研究 11

48866.1传统预警算法简介 11

307996.2机器学习算法在供应链风险预警中的应用 11

47806.2.1决策树算法 11

27346.2.2支持向量机算法 11

76266.2.3随机森林算法 11

168276.2.4神经网络算法 12

46196.3深度学习算法在供应链风险预警中的应用 12

125146.3.1卷积神经网络（CNN） 12

62666.3.2循环神经网络（RNN） 12

314976.3.3长短时记忆网络（LSTM） 12

57046.3.4聚类算法 12

3834第7章供应链优化管理方法 12

194627.1供应链网络优化方法 13

194987.1.1结构优化模型 13

245407.1.2动态网络优化方法 13

313847.1.3多层网络优化方法 13

128917.2库存优化方法 13

58577.2.1安全库存优化 13

68617.2.2库存协同优化 13

152957.2.3库存动态优化 13

202847.3运输优化方法 13

318667.3.1车辆路径优化 13

75627.3.2运输方式选择优化 14

246207.3.3多式联运优化 14

1603第8章基于人工智能的供应链优化管理策略 14

275788.1智能采购策略 14

38628.1.1数据驱动的供应商评估 14

227628.1.2需求预测与采购决策 14

46428.1.3价格谈判与合同管理 14