文献类型：期刊文章

作　　者：朱英[1]

机构地区：[1]武汉东湖学院管理学院,武汉430212

出　　处：《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》

年　　份：2012

卷　　号：36

期　　号：6

起止页码：1252-1255

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对传统BP神经网络算法在对预测问题中存在的网络具有易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷,引入附加动量法和自适应学习速率法改进BP神经网络预测模型.将改进后的预测方法应用于企业的市场需求预测问题,以某汽车制造企业过去12个月汽车销售量的实际数据为样本,分别采用基于时间序列和基于因素分析两种预测模型,对所提出的改进预测方法进行实证分析.结果表明:所提出的算法对销售量的预测精度较高,误差均小于8.8%,运算时间也有所降低,预测结果表明文中所提出的算法在处理网络易陷入局部极小、收敛速度慢的预测问题方面的有效性.

关 键 词：附加动量法  需求预测  改进的BP神经网络  时间序列

分 类 号：TP399]