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基于BP神经网络的销售量预测
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摘要
补单预测问题是电商资金运转和库存处理的一大难题。本文根据电商自身的情况制定合理的补单模型和计划,以达到加快资金流转,降低库存压力,减少仓储成本的目的。通过货号、时间和销售数量来预测未来几天的销量,采用四层BP神经网络模型,利用MATLAB神经网络工具箱,绘制训练误差曲线和相关系数曲线,经过网络训练使训练相关系数R达到95.823%,此时所得的预测值精度较高。
作者
李拓
许成乾
曹琳菲
王一冰
机构地区
河北工业大学人工智能与数据科学学院
河北工业大学国际教育学院
山东大学环境科学与工程学院
出处
《中国新通信》
2020年第1期137-137,共1页
China New Telecommunications
关键词
补单预测
BP神经网络
MATLAB
相关系数
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F713.36 [经济管理—产业经济]
引文网络
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