基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二手汽車(chē)配件需求預(yù)測(cè)
發(fā)布時(shí)間:2021-06-06 12:58
隨著二手汽車(chē)保有量增長(zhǎng),二手汽車(chē)售后服務(wù)行業(yè)快速發(fā)展,售后服務(wù)成為二手汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈中的主要獲利途徑。配件庫(kù)存直接影響著二手汽車(chē)售后服務(wù)質(zhì)量,精準(zhǔn)的庫(kù)存控制,能夠在保證服務(wù)質(zhì)量的同時(shí),降低成本。針對(duì)二手汽車(chē)配件庫(kù)存問(wèn)題,選取某企業(yè)實(shí)地?cái)?shù)據(jù),在分析二手車(chē)售后配件銷(xiāo)售業(yè)務(wù)波動(dòng)變化規(guī)律的基礎(chǔ)上,以鋁合金車(chē)輪為例進(jìn)行實(shí)證分析,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行配件需求預(yù)測(cè)。
【文章來(lái)源】:產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新. 2020,2(14)
【文章頁(yè)數(shù)】:2 頁(yè)
【部分圖文】:
誤差變化圖
圖2反映出,訓(xùn)練過(guò)程中步長(zhǎng)和梯度完整的變化過(guò)程。從總體上看,步長(zhǎng)和梯度在持續(xù)。下降,并趨于平緩,這說(shuō)明隨著訓(xùn)練次數(shù)的增長(zhǎng),誤差曲面進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)較為平坦的區(qū)域。
根據(jù)2017年01月~2019年02月中國(guó)某公司出口尼日利亞某地的鋁合金車(chē)輪數(shù)據(jù),訓(xùn)練樣本仿真曲線如圖3所示,該地鋁合金車(chē)輪需求真實(shí)數(shù)據(jù)分布與仿真曲線的總體擬合程度極高,預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)逼近真實(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)。使用2019年03月~2019年07月出口尼日利亞某地的鋁合金車(chē)輪銷(xiāo)售數(shù)據(jù)樣本帶入模型進(jìn)行訓(xùn)練檢驗(yàn),測(cè)得平均相對(duì)誤差百分比為2.67%,小于5%,模型效果較為理想。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)車(chē)組配件需求預(yù)測(cè)[J]. 王輝. 鐵路采購(gòu)與物流. 2019(04)
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)物料庫(kù)存預(yù)測(cè)研究[J]. 王美潔,姜同強(qiáng). 信息與電腦(理論版). 2019(04)
[3]PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某煤機(jī)企業(yè)安全庫(kù)存預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 姜石. 煤炭技術(shù). 2017(10)
本文編號(hào):3214428
【文章來(lái)源】:產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新. 2020,2(14)
【文章頁(yè)數(shù)】:2 頁(yè)
【部分圖文】:
誤差變化圖
圖2反映出,訓(xùn)練過(guò)程中步長(zhǎng)和梯度完整的變化過(guò)程。從總體上看,步長(zhǎng)和梯度在持續(xù)。下降,并趨于平緩,這說(shuō)明隨著訓(xùn)練次數(shù)的增長(zhǎng),誤差曲面進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)較為平坦的區(qū)域。
根據(jù)2017年01月~2019年02月中國(guó)某公司出口尼日利亞某地的鋁合金車(chē)輪數(shù)據(jù),訓(xùn)練樣本仿真曲線如圖3所示,該地鋁合金車(chē)輪需求真實(shí)數(shù)據(jù)分布與仿真曲線的總體擬合程度極高,預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)逼近真實(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)。使用2019年03月~2019年07月出口尼日利亞某地的鋁合金車(chē)輪銷(xiāo)售數(shù)據(jù)樣本帶入模型進(jìn)行訓(xùn)練檢驗(yàn),測(cè)得平均相對(duì)誤差百分比為2.67%,小于5%,模型效果較為理想。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)車(chē)組配件需求預(yù)測(cè)[J]. 王輝. 鐵路采購(gòu)與物流. 2019(04)
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)物料庫(kù)存預(yù)測(cè)研究[J]. 王美潔,姜同強(qiáng). 信息與電腦(理論版). 2019(04)
[3]PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某煤機(jī)企業(yè)安全庫(kù)存預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 姜石. 煤炭技術(shù). 2017(10)
本文編號(hào):3214428
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