【摘 要】
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采购决策是企业经营管理的一项重要内容，其关键问题是如何制订最佳的采购方案，确定合理的商品采购数量，为企业创造最大的经济效益。传统的采购决策模式往往依赖于人工估计，采购行
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采购决策是企业经营管理的一项重要内容，其关键问题是如何制订最佳的采购方案，确定合理的商品采购数量，为企业创造最大的经济效益。传统的采购决策模式往往依赖于人工估计，采购行为与销售情况和经营效益脱节，特别是对现有的进销存历史数据信息不能科学有效地进行处理和利用，缺乏综合分析决策和对未来发展趋势进行科学预测的能力。因此，本文针对国内一家办公用品销售企业——办公伙伴公司，进行了采购决策支持系统的研究，即通过建立采购决策数学模型，设计实现办公用品采购决策系统。其过程主要分为以下两步：首先，运用人工神经网络技术对办公伙伴公司的短期销量进行销售预测。销售预测的关键问题是如何提高预测的精度。主要难点在于两个方面：如何选用合适的算法及如何克服运用的技术、算法本身的局限性。本文在分析和研究预测技术特点、神经网络原理及BP网络训练算法的基础上，提出了用引入动量因子及运用批处理训练样本集的方法来提高BP神经网络泛化能力和收敛速度，通过实际应用结果表明：采用动量的BP神经网络，网络的收敛速度和预测精度有大幅提高。接着，本文利用销售预测的结果，运用线性规划中的单纯形法建立了办公用品采购决策数学模型和算法，并采用Dephi7完成了可视化采购决策系统的设计。此系统在公司经过一段时间的运行，证明是适用和可靠的，并为企业创造了可观的经济效益。
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