BP神经网络在新零售行业销售预测中的应用

• 作者: 肖泉彬 黎小龙 车俊俊 何敏
• 来源期刊: 电子设计工程
• 关键词: 大数据挖掘 相关性分析 BP神经网络 因子修正
• 年，卷（期）: 2021,（17）
• 所属期刊栏目: 通信与网络|Communication & Network
• 页码范围: 109-111,116
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2021.17.023

摘要

针对新零售行业为了满足市场需求,逐步转入多品种小批量的新生产模式,带来前所未有的库存管理难度,提出了一种基于数据分析实现对销售量预测的方法.该方法采用Pearson相关系数分析变量之间的相关性,对相关性进行假设检验.得出显著相关因素,并建立BP神经网络预测模型预测销售量,从Matlab平台上得到的仿真和测试结果表明,该模型的预测值误差MAPE小于0.006,因此该方法可以帮助新零售公司更好地掌握市场需求,安排库存,从而降低销售成本.