基于BP神经网络模型的库存需求预测应用研究

• 作者: 丁度业 吴梦洁 周化 黎毅麟
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 库存预测 BP算法 需求特性
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2016.11.010

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周化	广州大学华软软件学院网络技术系	14	20	2.0	3.0
2	丁度业	广州大学华软软件学院网络技术系	1	3	1.0	1.0
3	黎毅麟	广州大学华软软件学院软件工程系	2	11	2.0	2.0
4	吴梦洁	广州大学华软软件学院网络技术系	2	11	2.0	2.0