空调企业碳减排技术投资需求的库存动态优化研究——基于LSTM神经网络模型

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英文篇名：The study on the air conditioner enterprises' inventory dynamic optimization of investment demand of carbon emission reduction technology 作者：陈帅 ; 杨荔英 ; 张淼 英文作者：Chen Shuai;Yang Liying;Zhang Miao; 关键词：空调企业 ; 碳减排技术 ; 投资需求 ; 库存动态优化 ; LSTM神经网络 中文刊名：ZGWJ 英文刊名：China Price 机构：上海理工大学管理学院; 出版日期：2019-04-15 出版单位：中国物价 年：2019 期：No.360 基金：上海市哲学社会科学规划课题青年课题“利益相关者参与上海城市生态文明建设的激励机制与保障方式研究”(课题编号:2014EZZ001);; 上海理工大学科技发展项目“我国供给侧评价指数构建与钢铁行业去产能效果研究”(项目编号:2017KJFZ017)的研究成果 语种：中文; 页：ZGWJ201904025 页数：4 CN：04 ISSN：11-2248/F 分类号：85-88

摘要

本文基于长短期记忆(LSTM)神经网络模型,在碳减排技术投资需求下,研究了空调企业库存动态优化,以格力、美的和海尔空调为对象,利用Adam优化算法对空调企业销售量和生产量进行预测,计算空调产销率,通过库存增长率、库存周转率和库存周转天数,预测空调企业碳减排技术投资需求。结果表明:由于碳减排技术投资需求,2014年3月至2018年3月空调企业去库存取得一定效果,但是仍存在剩余库存,产销率预测值为99.71%,其中格力空调和美的空调去库存效果明显,海尔空调仍存在剩余库存。因此,空调企业应通过优化库存策略,降低库存增长率,缩短库存周转率和周转时间,形成碳减排技术投资需求,实现去库存的目标。
        

引文

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