退火遗传算法优化的神经网络在销售预测中的应用

被引：16

作者：

吕继锋

曾福香

孙启国

机构：

[1] 兰州交通大学系统分析与集成研究所

[2] 兰州交通大学系统分析与集成研究所甘肃兰州

[3] 甘肃兰州

来源：

兰州交通大学学报 | 2005年 / 03期

关键词：

遗传算法(GA); 模拟退火(SA)算法; 销售预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; F204 [科学技术管理];

学科分类号：

020201 [国民经济学]; 140502 [人工智能];

摘要：

将遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的神经网络应用到制造企业的销售预测中.预测采用三层前馈神经网络,其中神经网络的连接权重和节点阈值的确定使用GA和SA算法相结合的优化学习策略.GA采用实数编码,把要确定的神经网络连接权重和节点阈值作为基因串.实例数值计算表明该种算法的神经网络的学习速度和预测精度都比单纯BP算法得出的结果好,适合于制造企业的销售预测.

引用

页码：113 / 115+129 +129

页数：4

共 7 条

[1]

人工智能与专家系统.[M].尹朝庆;尹皓编著;.中国水利水电出版社.2002,

[2]

综合评价方法.[M].胡永宏;贺思辉编著;.科学出版社.2000,

[3]

神经网络技术及应用.[M].党建武编著;.中国铁道出版社.2000,

[4]

敏捷制造的理论、技术与实践.[M].张申生等著;.上海交通大学出版社.2000,