基于改进TDABC法的PSO-BP模型在饮料产品生产成本预测中的应用

发布时间：2023-11-25 20:23

　　为了准确预测饮料产品的生产成本,考虑规模经济购买导致的季节性闲置产能对生产成本的影响,采用时间驱动作业成本(Time Driven Activity-Based Costing,TDABC)法,归集季节性闲置产能成本,构建饮料产品的改进TDABC法生产成本核算模型,使产品单位生产成本的核算更加精确;结合误差反向传播(Error Back Propagation,BP)算法,以饮料产品单位材料费用、生产月份和子作业时间为影响因子,对饮料产品生产成本进行预测。针对BP算法易陷入局部极值和收敛慢等特点,引入粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法改进BP算法,提出了粒子群优化—误差反向传播(Particle Swarm Optimization-Error Back Propagation, PSO-BP)算法。实验表明,该算法具有较高的预测精度。

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【文章目录】：
1 基于TDABC法的饮料产品生产成本核算模型
2 用于产品生产成本预测的PSO-BP模型
3 实例验证
    3.1 改进TDABC法核算模型在某饮料企业的验证
    3.2 采用PSO-BP模型的生产成本预测
4 结束语



本文编号：3867795