节点文献

基于神经网络的短期销售预测

The Short Term Sales Forecasting Based on Neural Network

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具，请取消加速工具后下载。

【作者】 凤德伟； 张忠能； 凌君逸；

【Author】 FENG Dewei,ZHANG Zhongncng,LING Junyi (Dept.of Computer Science and Engineering,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200030)

【机构】 上海交通大学计算机科学与工程系； 上海交通大学计算机科学与工程系 上海 200030； 上海 200030； 上海 200030；

【摘要】 针对常用销售预测方法预测精度较低的问题,在分析、试验了常用BP神经网络及训练算法后,提出了用引入月份因子及运用贝叶斯 正则化的方法,并应用于具有淡、旺季特性产品短期销售量预测,使预测精度大幅提高。

【Abstract】 This paper presents a training method to reduce the overfitting of BP neural networks.Bayesian regularization and monthly factor is combined for training a BP NN. The method is applied to a short term sales foreeasting problem that has peak and off seasons.The results demonstrate that the methodology improves the forecasting precision a lot.

【关键词】 短期销售顶测； BP神经网络； 贝叶斯正则化方法；
【Key words】 Short term sales forecasting； BP neural networks: Bayesian regularization；
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2004年S1期
  • 【分类号】F224
  • 【被引频次】21
  • 【下载频次】343
打印本页
节点文献中：