【摘 要】
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文章结合部分零售商品的销售特征和影响销售的因素,采用改进神经网络模型进行预测分析.由于基本径向基(RBF)神经网络模型容易出现对训练样本过度拟合现象,因此使用粒子群(PSO)算法和随机梯度下降法(SGD)混合优化RBF模型,其中PSO能够降低算法陷入局部极小的可能性,SGD则可以保证算法的局部搜索能力.针对零售商品短期销量的预测,优化模型预测精度较高、预测稳定性好.
【机 构】
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北京联合大学城市轨道交通与物流学院,北京100101;北京科技大学机械学院,北京100083
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文章结合部分零售商品的销售特征和影响销售的因素,采用改进神经网络模型进行预测分析.由于基本径向基(RBF)神经网络模型容易出现对训练样本过度拟合现象,因此使用粒子群(PSO)算法和随机梯度下降法(SGD)混合优化RBF模型,其中PSO能够降低算法陷入局部极小的可能性,SGD则可以保证算法的局部搜索能力.针对零售商品短期销量的预测,优化模型预测精度较高、预测稳定性好.
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