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改进SA-BP神经网络模型在安全库存上的预测研究

来源 :商情 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shizhijian

【摘 要】

：

为了更加精准地预测企业的最低安全库存水平线,本文提出了利用模拟退火算法改进BP神经网络预测模型的设计思路.通过对A汽车企业配送中心的实际业务情况特定物料的安全库存进

【作 者】

：

徐志阳 张琪 

【机 构】

：

北京物资学院

【出 处】

：

商情

【发表日期】

：

2019年10期

【关键词】

：

预测 安全库存 BP神经网络 模拟退火算法 

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为了更加精准地预测企业的最低安全库存水平线,本文提出了利用模拟退火算法改进BP神经网络预测模型的设计思路.通过对A汽车企业配送中心的实际业务情况特定物料的安全库存进行研究,筛选出其中对安全库存影响较大的五个因素.建立了基于SA-BP神经网络的安全库存预测模型,并在模型仿真做出比对实验后采取分组实验交叉验证的方法,得出结论证明SA-BP神经网络模型在最小安全库存预测上比BP神经网络具有更优异的准确性和高效性.

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