基于改进遗传算法优化BP神经网络的销售预测模型

• 作者: 圣文顺 孙艳文 赵翰驰
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: BP神经网络 时间序列 预测模型 遗传算法 销售预测
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 200-204
• 页数: 5页
• 字数: 3293字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007174

摘要

随着经济的快速发展,众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节,预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统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,通过该模型的预测,可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	圣文顺	南京工业大学浦江学院	27	34	2.0	5.0
2	赵翰驰	河海大学计算机与信息学院	2	1	1.0	1.0
3	孙艳文	南京工业大学浦江学院	5	23	1.0	4.0