本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)服裝銷售預(yù)測方法

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【摘要】：針對服裝企業(yè)產(chǎn)品銷售的復(fù)雜性以及特殊性,提出一種有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型.在對服裝銷售影響因子分析的基礎(chǔ)上建立銷售預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型,利用遺傳算法對后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算.方法綜合了后向傳播神經(jīng)網(wǎng)格和遺傳算法兩者的優(yōu)勢,既具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力,又具有遺傳算法的全局搜索能力.
【作者單位】： 浙江理工大學(xué)服裝學(xué)院;浙江省服裝工程技術(shù)研究中心;北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 銷售預(yù)測 遺傳算法 后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：浙江省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011R50004) 浙江自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LQ12F02018) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60703036)
【分類號】：F426.86;F724.6;TP183
【正文快照】： 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建銷售預(yù)測模型,是預(yù)測未來銷售情況最為有效的方法之一[1].2009年,Coskun H等[2]在周期性時(shí)間序列預(yù)測研究中,使用迭代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模,并對直接預(yù)測和迭代預(yù)測2種方法進(jìn)行了比較.中國臺灣學(xué)者WangTaiyue等[3]使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對臺灣制造業(yè)的創(chuàng)新績效

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本文編號：783413