基于数据挖掘的煤炭企业物流成本预测研究

【摘要】：2009年以来，内蒙古地区煤炭储量和产量都居全国第一，“十二五规划”中，全区正在推进大型煤炭基地建设和提升煤炭企业现代化水平。而我国煤炭行业劳动效率和企业投入产出比远远低于发达国家。煤炭企业物流成本预测是煤炭企业物流成本综合管理与控制、规划和决策的基础。数据挖掘技术有利于煤炭企业预测和控制企业物流成本，进而提高企业效益。 论文以物流系统的思想为指导，以数据挖掘中的预测理论、现代物流理论为基础，对内蒙古煤炭企业物流成本的预测方法进行了深入的研究。通过分析煤炭企业物流管理的现状，确定煤炭企业物流成本的构成及影响因素，以数据挖掘的方法，利用回归分析、时间序列分析、神经网络模型以及灰色系统模型分别进行煤炭企业的物流成本预测，并取得了较好的效果。为煤炭企业物流成本的预测研究开拓了新的方法和技术途径。 论文首先简述了数据挖掘技术中不同的预测方法和原理。其次介绍了物流成本和预测原理以及煤炭企业物流的特点，基于GB/T20523-2006《企业物流成本构成与计算》，确定影响煤炭企业物流成本的因素。然后从选取的企业物流成本数据着手，应用数据挖掘技术的回归分析、时间序列分析、神经网络分析以及灰色系统，分别对煤炭企业物流成本进行预测。尽管各个预测技术的原理不同，但每个预测效果都很好。虽不能说哪个方法优劣，对于煤炭企业的物流成本管理，在条件允许的情况下，通过不同预测结果的比较，能得出更合理的预测数据。懂得“用数据说话”，进而认识到成本预测的重要性。论文最后是结论及相关建议。 随着企业物流成本管理意识的提高和数据挖掘技术的日渐成熟，加强对煤炭企业物流成本预测方法的研究，对提高我国煤炭企业物流成本预测水平和物流管理水平的提高，以及煤炭行业管理现代化和科学发展具有现实意义。 【关键词】：煤炭企业 物流成本 数据挖掘 预测 灰色系统
【学位授予单位】：内蒙古科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F253.7;F426.21;F224
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-20
• 1.1 研究背景与意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外的研究概况11-18
• 1.2.1 物流成本的研究11-13
• 1.2.2 煤炭企业物流成本研究13-14
• 1.2.3 数据挖掘技术在预测方面的研究14-17
• 1.2.4 数据挖掘对内蒙煤炭企业物流成本预测研究17-18
• 1.2.5 小结18
• 1.3 主要研究内容18-20
• 2 数据挖掘技术20-26
• 2.1 数据挖掘的相关概念20
• 2.2 数据挖掘的常用技术20-21
• 2.3 数据挖掘预测方法介绍21-26
• 2.3.1 回归分析模型21-22
• 2.3.2 时间序列模型22-23
• 2.3.3 神经网络模型23-26
• 3 物流成本管理及煤炭物流系统26-34
• 3.1 物流成本管理26-28
• 3.1.1 物流成本管理的实质27
• 3.1.2 物流成本的构成27-28
• 3.2 物流成本预测28-29
• 3.3 煤炭企业物流成本管理现状29-31
• 3.4 煤炭企业物流系统及特点31-34
• 3.4.1 煤炭企业物流系统31-32
• 3.4.2 煤炭企业物流成本的特点32-33
• 3.4.3 煤炭企业物流成本构成33-34
• 4 煤炭企业物流成本预测34-51
• 4.1 数据收集34-35
• 4.1.1 公司简介34
• 4.1.2 数据收集34-35
• 4.2 回归分析预测35-41
• 4.2.1 物流成本与自变量的一元线性回归35-36
• 4.2.2 多元线性回归的多重共线性判断36-38
• 4.2.3 多重共线性的排除38-39
• 4.2.4 模型残差分析39-41
• 4.2.5 模型预测41
• 4.2.6 回归预测小结41
• 4.3 时间序列预测41-47
• 4.3.1 时间序列的建立42-44
• 4.3.2 时间序列模型识别与定阶44-45
• 4.3.3 模型参数估计和适应性检验45-46
• 4.3.4 ARIMA 模型拟合46-47
• 4.3.5 时间序列预测小结47
• 4.4 神经网络预测47-51
• 4.4.1 模型构建47-49
• 4.4.2 模型预测49-50
• 4.4.3 神经网络预测小结50-51
• 5 灰色系统预测51-57
• 5.1 灰色系统模型51-54
• 5.2 灰色系统预测54-55
• 5.2.1 灰色系统检验54
• 5.2.2 灰色系统的 MATLAB 实现54-55
• 5.2.3 灰色系统预测小结55
• 5.3 预测结果分析55-57
• 结论57-60
• 参考文献60-64
• 附录A 神经网络模型MATLAB 编码64-66
• 附录B 灰色预测模型MATLAB 编码66-68
• 在学研究成果68-69
• 致谢69

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