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基于数据驱动的电子产品回收量预测研究
  • ISSN号:0438-0479
  • 期刊名称:《厦门大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP13[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F272[经济管理—企业管理;经济管理—国民经济]
  • 作者机构:[1]厦门大学管理学院,福建厦门361005, [2]厦门大学信息与网络中心,福建厦门361005
  • 相关基金:国家自然科学基金(71371158,71671151,71711530046)
中文摘要:

电子产品型号类型多、更新速度快等特点导致了预测回收量的难度大,因此对第三方维修服务商而言,电子产品回收量预测的精度直接影响到企业的运营成本以及服务水平.通过企业真实数据的回归分析,发现产品的累计销售量与累计回收量之间存在显著的线性相关性,由此设计了回归预测方法与阻尼趋势预测方法相结合的组合预测方法,并进行数值实验.实验结果表明该组合预测方法在电子产品回收预测量中能达到比使用单个模型更好的效果,实现了预测精度的显著提升.

英文摘要:

Characteristics of electronic products such as multiplicity and rapid renewal render returns more difficult to forecast.For third party maintenance service providers,the accuracy of electronic products returns forecasting plays a crucial role in terms of operation cost and service level.This paper uses a company's real data to find that there exits a linear relationship between its cumulative sales and cumulative returns quantity by linear regression,and develops a new forecasting method combining regression forecasting method with damped trend exponential smoothing method.Results of the numerical experiment show that this combination method performs better in practice than those single models do,and the forecasting accuracy can be improved significantly.

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期刊信息
  • 《厦门大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:厦门大学
  • 主编:谢素原
  • 地址:厦门市思明南路422号厦门大学嘉庚三 817-819室
  • 邮编:361005
  • 邮箱:jxmu@xmu.edu.cn
  • 电话:0592-2180367 2187731
  • 国际标准刊号:ISSN:0438-0479
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1070/N
  • 邮发代号:34-8
  • 获奖情况:
  • 多次被评为全国、华东地区、福建省的优秀科技期刊,2001年入选国家新闻出版总署评定的"中国期刊方阵",2003年获国家新闻出版总署颁发的"第二届国家科技...,2006年获国家教育部科技司颁发的"首届中国高校精...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,美国生物科学数据库,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:16575