【摘 要】
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再制造逆向物流过程中,影响废旧产品回收水平的因素众多,各定性因素、定量因素之间又相互影响,因此整个系统相当复杂.要对这种复杂系统不完整的、无规律的数据进行预测,基于
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再制造逆向物流过程中,影响废旧产品回收水平的因素众多,各定性因素、定量因素之间又相互影响,因此整个系统相当复杂.要对这种复杂系统不完整的、无规律的数据进行预测,基于统计方法的定量预测建模技术无法解决,因为这类模型无法适应环境变化或者由系统本身非线性引起的系统结构的变化.因此,应该研究采用非网络模型参数调节的建模技术来预测其不确定性.为此,本文应用模糊神经网络理论对再制造逆向物流模型进行研究,主要建立了废旧产品回收时间间隔的预测模型和废旧产品回收量的预测模型,两个模型经过数据修正调整,可以直接获得对产品销量
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