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基于优化BP神经网络的销售预测模型研究

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【作者】 圣文顺赵翰驰孙艳文

【Author】 SHENG Wen-shun;ZHAO Han-chi;SUN Yan-wen;Pujiang Institute, Nanjing Tech University;College of Computer and Information, Hohai University;

【机构】 南京工业大学浦江学院河海大学计算机与信息学院

【摘要】 为准确预测企业在未来单位时间内的销售额,构建了基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型。针对神经网络输入数据的非线性、冗余性、不完整性,改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准,并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的,简化网络结构,提高预测的准确度。针对某房地产企业历史销售数据进行了实例验证结果表明,该模型相比未经前期处理的BP神经网络模型和线性回归分析方法,其预测结果的误差更小,预测精度更高。

【基金】 2019年度江苏省高等学校自然科学研究面上项目(19KJD520005);南京工业大学浦江学院2018年科研项目(NJPJ2018-2-08;PJST2018-02);南京工业大学浦江学院2019年科研项目(201913905009Y)
【所属期刊栏目】 技术经济 (2020年02期)
  • 【DOI】10.15916/j.issn1674-3261.2020.02.012
  • 【分类号】F274;TP183
  • 【下载频次】313
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