【摘 要】
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为克服传统商品库存成本过大和消费者满意度过低的弊端,采用BP神经网络方法,以超市一段时间内的销售记录为样本数据,分析BP神经网络库存控制模型的训练过程,并验证BP神经网络
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
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为克服传统商品库存成本过大和消费者满意度过低的弊端,采用BP神经网络方法,以超市一段时间内的销售记录为样本数据,分析BP神经网络库存控制模型的训练过程,并验证BP神经网络的自适应能力、容错能力以及处理非线性关系的能力,保证库存预测的准确性,最终提出基于BP神经网络算法的商品库存控制模型.研究结果表明:该控制模型能够准确高效控制超市商品库存,可以为合理控制库存提供决策支持,有效提高库存控制的效率.
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