改进遗传神经网络算法在销售预测中的应用研究

被引：14

作者：

邰丽君 ^{[1
]}

胡如夫 ^{[1
]}

赵韩 ^{[2
]}

陈曹维 ^{[1
]}

机构：

[1] 宁波工程学院机械工程学院

[2] 合肥工业大学机械与汽车工程学院

来源：

现代图书情报技术 | 2012年 / 01期

关键词：

BP算法; 遗传算法; 销售预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F274 [企业供销管理]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

120301 [农业经济管理]; 140502 [人工智能];

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。

引用

页码：63 / 67

页数：5

共 7 条

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