基于BP神经网络模型的库存需求预测应用研究

发布时间：2017-06-08 07:02

  本文关键词：基于BP神经网络模型的库存需求预测应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：人工神经网络技术发展至今在许多领域中得到了较好的响应。针对以数学统计为主要依据的传统库存预测方法存在的局限性,通过建立BP神经网络预测模型,设置服务水平约束条件,形成BP算法。在真实需求特性数据集的支持下完成了算法的仿真。对结果的精确度与合理性进行了讨论,并分析了BP算法与指数平滑法,线性回归法对比的优势体现。由BP算法产生的预测结果能够为企业制定库存计划,形成库存决策提供良好的建议。
【作者单位】： 广州大学华软软件学院网络技术系;广州大学华软软件学院软件工程系;
【关键词】： 人工神经网络 库存预测 BP算法 需求特性
【基金】：2015广东省攀登计划专项基金(PDJH2015a0913)
【分类号】：F274;TP183
【正文快照】： 0引言库存需求预测是企业制订战略规划、生产安排、销售计划、物流管理计划的重要依据。需求预测的准确性影响了企业对未来市场的理解,决定着企业的经营策略和经营绩效[1]。但影响需求预测的原因错综复杂,并且这些因素和决策结果之间存在着比较复杂的非线性关系,用传统方法建

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1 成典华;;基于改进型BP神经网络的模型参考自适应控制系统[J];科技与企业;2014年05期

2 ;[J];;年期

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本文编号：431692