基于BP神经网络模型与ARMA模型的库存预测比较

发布时间：2018-01-10 16:41

  本文关键词：基于BP神经网络模型与ARMA模型的库存预测比较　出处：《统计与决策》2014年19期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：文章在分析传统库存预测方法局限性的基础上,以我国家电行业某企业年销售额为例分别建立BP神经网络和ARMA预测模型,通过误差评价和监控指标的对比,从比较学的角度将二者作方法论比较,结果表明,BP神经网络在预测精度、非线性映射能力等方面比ARMA模型更具优势。
[Abstract]:Based on the analysis of traditional inventory forecasting methods, an enterprise in China's household electrical appliance industry sales respectively to establish the BP neural network and ARMA prediction model, by comparing the error evaluation and monitoring index, the two from the point of comparison for the methodology of comparison, the results show that the BP neural network in prediction precision, nonlinear mapping ability and has more advantages than the ARMA model.

【作者单位】： 西华大学信息与网络管理中心;
【基金】：四川省哲学社会科学重点研究基地 四川省高校人文社会科学重点研究基地(JR201305)
【分类号】：F224;F426.61
【正文快照】： 0引言库存是指为了满足未来需求而暂时闲置的有价值的资源,在生产型企业中主要表现为闲置的物料储备,控制库存成本对于企业提高利润总额和资产收益具有重大意义。由于库存系统中存在补货提前期、采购批量规模效应等影响成本因素,做好库存需求预测就显得尤为重要。作为一门活跃

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1406006