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现代图书情报技术  2012, Vol. 28 Issue (1): 63-67     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2012.01.11
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改进遗传神经网络算法在销售预测中的应用研究
邰丽君1, 胡如夫1, 赵韩2, 陈曹维1
1. 宁波工程学院机械工程学院 宁波 315000;
2. 合肥工业大学机械与汽车工程学院 合肥 230009
Application Research of Improved Genetic Neural Network Algorithm in Sales Forecast
Tai Lijun1, Hu Rufu1, Zhao Han2, Chen Caowei1
1. School of Mechanical Engineering, Ningbo University of Technology, Ningbo 315000, China;
2. School of Mechanical and Automotive Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China
全文: PDF (577 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对传统BP神经网络销售预测算法存在学习效率低、收敛速度慢、易陷于局部极小值等不足,提出改进措施:采用自适应学习效率提高算法的有效性和收敛性,采用附加动量法提高算法的适应性,采用改进的遗传算法优化神经网络的权值,利用改进遗传算法全局寻优的特性实现快速寻优及精确预测的目的。最后用实例计算验证本算法。
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陈曹维
邰丽君
胡如夫
赵韩
关键词 BP算法遗传算法销售预测    
Abstract:According to the insufficiency existed in traditional BP algorithm for sales forecast such as low learn rate,low convergence and falling into local optimization, etc,the improvement measures are proposed. The effectiveness and the convergence of the algorithm are improved by self-adapted learning rate, the adaptability is improved by the additive momentum, and the weight of neural network is optimized by modified genetic algorithm. The large-scale search optimum ability of modified genetic algorithm is used to implement the purpose of fast search optimum and accurate prediction. Finally, an example verifies this algorithm.
Key wordsBP algorithm    Genetic algorithm    Sales forecast
收稿日期: 2011-10-12      出版日期: 2012-02-26
: 

TP311

 
基金资助:

本文系浙江省教育厅科研项目“中小制造企业协同制造信息建模与集成研究”(项目编号:Y201119728)的研究成果之一。

引用本文:   
邰丽君, 胡如夫, 赵韩, 陈曹维. 改进遗传神经网络算法在销售预测中的应用研究[J]. 现代图书情报技术, 2012, 28(1): 63-67.
Tai Lijun, Hu Rufu, Zhao Han, Chen Caowei. Application Research of Improved Genetic Neural Network Algorithm in Sales Forecast. New Technology of Library and Information Service, 2012, 28(1): 63-67.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2012.01.11      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2012/V28/I1/63
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