随着市场经济的发展和国内外交通需求的不断扩张,客车制造企业正面临着前所未有的机遇和挑战。为了提高企业的竞争实力,不断赢得客户,各家客车制造企业越来越重视售后服务的质量,而备件需求计划工作是售后服务的基础和重要组成部分,直接影响客户对企业的满意程度。因此,如何改进和优化现有的备件需求预测模型对任何一家客车企业都具有现实意义和实际应用价值。本文在深入分析备件需求预测面临的问题和对比各种传统预测方法的基础上,探讨利用人工神经网络对备件需求进行预测的可行性和实施方案。利用BP网络模型具有强大的非线性适应性处理能力这一特点,找出备件需求的内在规律,完成对未来需求的预测。文中对影响客车备件需求的主要因素作出分析,根据BP网络模型原理,经过多次试验调整,优化了网络结构和参数,其中包括网络层数、网络隐层节点数、传递函数以及训练算法等。在MATLAB仿真软件平台的基础上,通过反复实验,最终完成预测过程。在实验过程中对BP算法和改进后的BP算法在预测备件需求中的性能进行比较,选择符合条件的训练算法,并以两种客车配件为例收集并整理样本数据,对所建的BP模型进行训练、仿真和预测。通过对预测结果进行评价分析,发现预测效果达到预期目标,证明该模型在预测客车备件需求这一领域具有良好的预测性能和适应性。因此,本文研究结果为解决客车备件的需求预测问题提供了一种新手段和新方法。