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利用库存的历史数据,建立了动态环境下一个基于BP神经网络的初始库存模型,采用提前结束训练法克服因样本量不足而产生的网络过适应问题,并通过网络的训练获得一个关系简单的库存模型.每次获得新样本数据后对模型进行重构,达到了动态建模和分析的目的,并用实例进行了说明,为库存系统的管理决策提供了理论依据.
基于BP神经网络的库存动态预测及其应用
【摘 要】
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利用库存的历史数据,建立了动态环境下一个基于BP神经网络的初始库存模型,采用提前结束训练法克服因样本量不足而产生的网络过适应问题,并通过网络的训练获得一个关系简单的
【机 构】
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重庆大学
【出 处】
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重庆大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2005年2期
【基金项目】
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国家青年社科基金(02cjy027)
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