基于神经网络的备件库存风险级别预测

被引:4
作者
艾时钟
杜荣
机构
[1] 西安电子科技大学经济管理学院
关键词
神经网络; 库存管理; BP算法;
D O I
10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2008.s1.018
中图分类号
F253.4 [库存、储备及调运管理]; F224 [经济数学方法];
学科分类号
0701 ; 070104 ;
摘要
本文提出了一种基于神经网络的备件库存风险级别分类方法,在对备件的供货来源、重要性、易损程度、标准化程度、供货周期等指标进行模糊评价的基础上,建立了多层前向神经网络模型,利用BP训练算法,确定神经网络模型的连接权系数。将某测井服务公司100种备件的历史数据作为样本,进行了BP训练仿真,并利用模型预测了该公司60种备件的库存风险级别,预测结果与实际结果的符合率为84%。
引用
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