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数学建模(论文)题目售后服务数据的运用计算机科学与工程学院信息安全专业摘要本文通过对“轿车某部件千车故障数的数据表”的考察与研究,对其中的数据特征作了详细分析,并利用数学工具剔除其中不合理的数据,最后根据数据特征建立了两种不同的预测模型,分别对3个批次的部件作了质量预测。本文所做研究的内容如下1.通过对“轿车某部件千车故障数的数据表”的分析,找出该表中数据的特点,并作了理论分析。2.通过对数据的聚类分析修正的数据的有效性,利用线性回归分析对不合理数据进行了剔除。3.建立时序平滑预测模型,根据现有数据找出合适的模型并作出可用性分析。4.建立水平方向上的灰色预测模型GM(1,1),根据聚类分析的结果进行预测。5.对上述两种模型进行求解,针对数据表中所出现的三种情况充足数据、残缺数据、无数据,分别对其中三个批次的部件的质量使用不同的模型进行平滑预测。6.对充足数据进行HOLTWINTERS模型进行预测,对残缺数据和无数据情况经过聚类分析处理后进行灰色模型GM1,1的预测。最后,得出结果如下0205批次使用月数18时的千车故障数51100306批次使用月数9时的千车故障数8970310批次使用月数12时的千车故障数722数学建模售后服务数据的运用2目录1问题的提出与分析411问题的提出412问题的分析52模型假设63数据分析631销售量数据分析632故障数数据分析733数据总体简单分析74模型建立741时间序列平滑预测模型7411移动平均预测法7412指数平滑预测法8413自适应过滤法8414HOLTWINTERS预测法842灰色模型9421灰色理论及模型简介9422水平方向的灰色预测模型11423聚类分析原理12424模型使用过程135模型求解1351充足数据1352残缺数据1453无数据166结果分析177优缺点分析188参考文献18附录191.灰色模型MATLAB源代码2.充足数据HOLTWINTERS模型的原始数据与预测数据以及参数数学建模售后服务数据的运用31问题的提出与分析11问题的提出产品质量是企业的生命线,售后服务是产品质量的观测点,如何用好售后服务的数据是现代企业管理的重要问题之一。现以某轿车生产厂家为例考虑这个问题。假设该厂的保修期是三年,即在售出后三年中对于非人为原因损坏的轿车免费维修。在全国各地的维修站通过网络将保修记录送到统一的数据库里面,原始数据主要包含哪个批次生产的轿车(即生产月份)、售出时间、维修时间、维修部位、损坏原因及程度、维修费用等等。通过这样的数据可以全面了解所有部件的质量情况,若从不同的需求角度出发科学整理数据库中的数据,可得到不同用途的信息,从而实现不同的管理目的。整车或某个部件的“千车故障数”是一个很重要的指标,常用于描述轿车的质量。首先将轿车按生产批次划分成若干个不同的集合(下面表格的同一行数据就来自同一集合),再对每个集合中迄今已售出的全部轿车进行统计,由于每个集合中的轿车是陆续售出的,因此它们的统计时间的起点即售出时间是不同的。但在下面表格中,每一列数据的统计时间的长度却是相同的,在相同使用时间长度内的整车或某个部件的保修总次数乘以1000再除以迄今已售出的轿车数量,即为下面表格中的千车故障数。数据利用的时效性是很强的,厂方希望知道近期生产中的质量情况,但刚出厂的轿车还没有全售出去,已售出的轿车也没使用几个月,因此数据显得滞后很多。当一个批次生产的轿车的三年保修期都到时,我们对这批轿车的质量情况有了最准确的信息,可惜时间是轿车出厂的四、五年后,这些信息已无法指导过去的生产,对现在的生产也没有什么作用。所以如何更科学地利用少量数据预测未来情况是售后服务数据利用的重要问题。现有2004年4月1日从数据库中整理出来的某个部件的千车故障数,见下页的表。其中的使用月数一栏是指售出轿车使用了的月份数,使用月数0的列中是已售出的全部轿车在用户没使用前统计的千车故障数,1的列中是某一批次已售出的每一辆轿车,在它被使用到第一个月结束时统计的,对于该批次售出的全部轿车累计的千车故障数(即没使用时和第一个月中千车故障数的和),12的列中是每辆车使用到恰好一年结束时的累计千车故障数。生产月份是生产批次,如0201表示2002年1月份生产的。随着时间的推移,轿车不断地销售出去,已售出轿车使用一段时间后的千车故障数也能不断自动更新,再打印出的表中数据也将都有变化。数学建模售后服务数据的运用4轿车某部件千车故障数的数据表使用月数1211109876543210生产月份制表时销售量02012457488488488448407407366244244122122041041020216705995995395395395394194193592992418002031580443383838383831625325312706300020437041377121511619729187836755674322431350540020538063678346831532943270625222312218118131655134893394020629104158391836083299316228872474230218915461349284470207161472496939625854524771439940273473036266422313013720208198575577154690264485693529453436782821206513675615102092671112321104510857104089584846174886589520442312733112318702102107121971196116281153310774963584486929541139392278113928502111399957895789435922185788227219614747184003257312873570212403101741017494299181893384378189675211446732267447440301645012279122791224812155119841155108069829826466984496220237203022522143931439314393143931419513957135211256910666844662252538159030329006034603460346034605828558651724621331165510303041127186318631863186318631686159713317992660030581814671467146714671345134513451185612203061199584584584584584584516700307183113651365136513651311103871055030817545757575745617100309216309209209209204604603102389000000311243400000312117100012问题的分析本题要求我们对三批部件未来的故障情况做出预测,这三批部件分别代表了三种典型情况充分数据预测、残缺数据预测和无数据预测。所谓充分数据下预测,是指已知某一批次部件在多个大于10个使用月数中的千车故障数,对其未来进行预测,预测0205批次使用月数18时的故障数就属此类;所谓残缺数据下预测,是指已知某一批次部件在少量110个之间使用月数中和千车故障数,对其未来进行预测,预测0306批次使用月数9时的故障数就属此类;所谓无数据预测,是指在没有任何有效的千车故障数据的情况下对某一批次部件进行预测,预测0310批次使用月数12时的故障数就属此类。
编号:201311202102307919    类型:共享资源    大小:729.93KB    格式:DOC    上传时间:2013-11-20
  
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