基于遗传算法的BP神经网络服装销售预测方法

发布时间：2017-09-03 06:28

  本文关键词：基于遗传算法的BP神经网络服装销售预测方法

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【摘要】：针对服装企业产品销售的复杂性以及特殊性,提出一种有效的神经网络学习模型.在对服装销售影响因子分析的基础上建立销售预测网络模型,利用遗传算法对后向传播神经网络的各连接权值进行优化计算.方法综合了后向传播神经网格和遗传算法两者的优势,既具有神经网络强大的学习能力,又具有遗传算法的全局搜索能力.
【作者单位】： 浙江理工大学服装学院;浙江省服装工程技术研究中心;北京邮电大学电子工程学院;
【关键词】： 销售预测 遗传算法 后向传播神经网络
【基金】：浙江省重点科技创新团队计划资助项目(2011R50004) 浙江自然科学基金资助项目(LQ12F02018) 国家自然科学基金项目(60703036)
【分类号】：F426.86;F724.6;TP183
【正文快照】： 基于人工神经网络构建销售预测模型,是预测未来销售情况最为有效的方法之一[1].2009年,Coskun H等[2]在周期性时间序列预测研究中,使用迭代人工神经网络进行建模,并对直接预测和迭代预测2种方法进行了比较.中国台湾学者WangTaiyue等[3]使用模糊神经网络对台湾制造业的创新绩效

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本文编号：783413