基于SPSS的自适应供应链节点配置
2012-02-15分类号:F274
【部门】西北工业大学管理学院
【摘要】在简化的二阶供应链基础上,使用SPSS Clementine构建了自适应供应链节点配置的数据流模型,把历史订单数据的有效信息(采购量、提前期、价格等)作为训练数据,使用C5.0算法模型进行学习与训练,得到最佳供应商选择的规则集。并使用收益图和提升图对C5.0决策模型进行评价,结果表明该模型质量较好。然后使用模拟订单数据进行验证,并得到了最优的供应商选择结果,且置信度达到了满意水平。
【关键词】自适应供应链 机器学习 供应链管理
【基金】陕西省社会科学基金资助项目(10Q056); 西北工业大学人文社科与管理振兴基金项目(RW201109)
【所属期刊栏目】工业工程
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