基于大数据的库存配送中心需求预测研究

• 作者: 董欢 孙军艳
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 需求预测 主成分分析 BP神经网络算法
• 年，卷（期）: 2021,（20）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 36-39
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9767.2021.20.012

摘要

在当前配送中心海量库存量单位(Stock Keeping Unit,SKU)的背景下,本文以某配送中心的历史库存数据作为数据来源,通过对产品的大量销售相关数据进行分类整理和统计,运用主成分分析法对影响产品销量的多种因素进行降维处理,形成产品销量预测模型的输入因素.以此为基础,运用BP神经网络算法对产品需求进行预测,同时其预测结果与基于支持向量回归的需求预测模型结果进行对比.结果表明,与支持向量机相比,BP神经网络的预测精度更高.