改进灰色神经网络的冰箱订单需求预测研究

• 作者: 汪向征 王爱民 葛彦强
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 冰箱订单 需求预测 灰色神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 219-222
• 分类号: TP183
• 字数: 2547字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.05.053

摘要

研究冰箱订单需求准确预测问题,由于冰箱需求具有季节性和随机性,传统的数据模型无法准确描述订单变化规律,预测精度较低.为了提高冰箱订单需求预测精度,将神经网络和灰色理论相结合,构建一种改进灰色神经网络的冰箱订单预测方法.利用灰色系统理论处理订单产生中的随机性,BP神经网络预测其非线性变化规律,并利用遗传算法对神经网络参数进行优化,实现对冰箱订单的准确预测.仿真试验表明,相对于传统预测方法,改进灰色神经网络提高了订单需求的预测精度,可为冰箱需求的预测提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王爱民	安阳师范学院计算机与信息工程学院	81	375	10.0	14.0
2	葛彦强	安阳师范学院计算机与信息工程学院	26	130	8.0	10.0
3	汪向征	安阳师范学院教育信息技术与传媒学院	17	227	8.0	15.0