本文關(guān)鍵詞：PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某煤機(jī)企業(yè)安全庫存預(yù)測中的應(yīng)用　出處：《煤炭技術(shù)》2017年10期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 粒子群算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)化 安全庫存 預(yù)測

【摘要】：運(yùn)用粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值及閾值,用多個(gè)影響安全庫存的指標(biāo)及安全庫存設(shè)置量對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,以達(dá)到對煤機(jī)企業(yè)安全庫存設(shè)置量預(yù)測的目的。經(jīng)實(shí)際驗(yàn)證,效果良好。
【作者單位】： 上海交通大學(xué);天地科技股份有限公司上海分公司;
【分類號】：F273;F426.4;TP183
【正文快照】： 0引言在現(xiàn)代市場環(huán)境下,對于一般型制造企業(yè),影響安全庫存設(shè)置量預(yù)測的原因錯(cuò)綜復(fù)雜,并且這些因素和實(shí)際設(shè)定值之間存在非常復(fù)雜的非線性關(guān)系,傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型難以對庫存做出全面的預(yù)測。以某煤機(jī)制造企業(yè)為例,公司主要產(chǎn)品為礦用采煤機(jī),平均產(chǎn)量100臺/a以上,現(xiàn)仍在服役中

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