一种基于随机库存模型的卷烟库存周转率优化方法技术

本发明专利技术提供一种基于随机库存模型的卷烟库存周转率优化方法，以组合化模型思想为指导，首先利用

【技术实现步骤摘要】
一种基于随机库存模型的卷烟库存周转率优化方法


[0001]本专利技术涉及电子信息
，尤其涉及一种基于随机库存模型的卷烟库存周转率优化方法
。

技术介绍

[0002]卷烟库存控制是协调整个烟草供应链的关键环节，卷烟库存周转率通常利用公式计算
。
针对各烟草商业公司库存体系与现状进行调研发现，仅考虑地理位置带来的交通距离和交通便捷度，并不能解释一些低库存周转率现象
。
如何进一步采用科学方法对库存管理决策提供数据支撑，提高烟草运营效率是目前亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0003]为了解决现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于随机库存模型的卷烟库存周转率优化方法，以组合化模型思想为指导，结合传统时间序列预测方法和机器学习算法，采用
ARIMA
模型
(Autoregressive Integrated Moving Average model
，时间序列分析模型
)、
支持向量机模型
、
随机森林模型
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于随机库存模型的卷烟库存周转率优化方法，其特征在于包括以下步骤：
S1、
利用
ABC
分类法对卷烟的品规进行分类，根据卷烟的重要性和使用频率氛围
A
类品规
、B
类品规
、C
类品规和
D
类品规；
S2、
采集历史数据并进行数据清洗；
S3、
针对不同各类卷烟分别构建并训练各自的预测模型；
S4、
采集预测窗口相关数据，代入各预测模型进行测算；
S5、
形成预测结果，从不同角度对预测结果进行评价，调整预测模型参数重复测算，选取预测准确率最优的预测模型，并进一步得到各类卷烟在各个月份的预测销售量
λ0；
S6、
对于
A
类品规
、B
类品规，将1‑2月定义为春节期，3‑
12
月定义为常态期，春节期采用连续性盘点
(r
，
Q)
策略，其中
r
是补货点，
Q
是补货批量，当将有库存量下降到
r
或
r
以下时，就进行货物补充，且补充的批量为
Q
；其中
K
为补货启动费用，
h
为持货成本系数，
λ
为在各个月份下的预测日均销售量；排队系统中的订单数
X
＝
N+1
，
N
为满足下式条件的最大值，
α
为设定的服务水平：根据上式算得
N
值后，再根据下式计算得到
U
，其中
U
为满足下式条件的最小值：最后，按照下式确定补货点
r
：
r
＝
NQ+U
；常态期采用周期性盘点
(s
，
S)
策略，当将有库存量处住
S
或
S
以下，则进行货物补充，并使将有库存量达到
S
，
s
为货物补充的基准值，补货批量
Q
对应于
s
与
S
的差值，即排队系统中的订单数
X
＝
N+1
，
N
为满足下式条件的最大值，
α
为设定的服务水平：根据上式算得
N
值后，再根据下式计算得到
U
，其中<...

【专利技术属性】
技术研发人员：骆柯乐，骆向前，杨祥龙，甘露，刘云华，许建，聂君正，范淑芬，
申请(专利权)人：湖北省烟草公司孝感市公司，
类型：发明
国别省市：