基于电商数据的皮革服装销量预测模型构建及仿真

为进一步提高皮革服装的销售预测精度,结合传统BP神经网络在自适应和学习方面的优势,提出一种模拟退火算法改进BP神经网络的皮革服装销量预测模型。结果表明,模拟退火算法优化后的BP神经网络只需迭代14次即达到稳定,同时优化后的BP神经网络的皮革服装销量预测精度要明显高于传统的BP神经网络。由此可以证明,本文改进的BP神经网络具有一定的优势。