基于BP神经网络的库存动态预测及其应用
DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2005.02.036
Keywords: BP神经网络,动态建模,库存管理,数据挖掘,过适应
Abstract:
利用库存的历史数据,建立了动态环境下一个基于BP神经网络的初始库存模型,采用提前结束训练法克服因样本量不足而产生的网络过适应问题,并通过网络的训练获得一个关系简单的库存模型.每次获得新样本数据后对模型进行重构,达到了动态建模和分析的目的,并用实例进行了说明,为库存系统的管理决策提供了理论依据.
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