改进蚁群化学聚类算法在短期负荷预测中的应用

针对现有电力系统短期负荷预测精度低、数据处理量大、易陷入局部寻优等缺点,提出了一种改进蚁群化学聚类方法。该方法通过在蚁群化学聚类算法的基础上引入核函数来优化负荷预测因素,减少在训练过程中的数据量,提高了预测速度和精度。经过对湖南某市的短期负荷预测,并与SVM及神经网络对比,其结果表明该预测模型精度高于SVM与神经网络模型精度。理论分析和实验数据验证了该算法具有一定的实用性和可行性。     

基于VMI药品制造供应链管理模式研究

供应商管理库存理论在大量企业的应用证实了其对降低库存的有效性,文中结合药品生产的特殊性以及行业监管特性,考虑构建采购、供应商、制造三级供应链模型,探索VMI管理模式在药品制造供应链库存管理中的应用以及运作流程的梳理,通过企业实践证实了药品制造行业也可以运用VMI理论来进行供应链优化管理,并且达到降低成本并提高供应链效率的目标。