【摘 要】
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汽车产业被视为国民经济的支柱型产业,在经济发展的过程中具有举足轻重的作用。近年来,我国汽车零部件行业伴随整车市场高速发展的步伐而快速增长,行业规模不断扩张。随着信
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汽车产业被视为国民经济的支柱型产业,在经济发展的过程中具有举足轻重的作用。近年来,我国汽车零部件行业伴随整车市场高速发展的步伐而快速增长,行业规模不断扩张。随着信息化水平的提高,经销商销售数据的日益丰富,管理者对销售量的预测就显得十分必要了。经销商需要对汽车配件的市场需求进行预测,以保持合理的库存,使之既能满足对汽车配件的市场需求。因此,如何找到更好的方法挖掘出销售数据中隐藏的销售预测信息是一个非常重要而值得研究的课题。本文针对汽车零部件销售量的预测开展了预测模型建模的研究,从销售历史数据特征研究入手,建立、选择并优化预测模型。利用BP神经网络、RBF神经网络和基于差分进化的BP网络,分别建立3个不同的预测模型。采用基于最小二乘准则,将取得的3个预测模型合成为一个复合模型HANNFM。由此建立的复合模型,具有稳定性好、精度较高等特点。试验验证了它是一种有效的汽车零部件销售量预测的预测方法,对决策者有一定的参考价值。
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