防曬用品屬于快速消費品,其銷售情況受季節(jié)變動影響,具有非線性特征。人工神經(jīng)網(wǎng)絡強大的學習能力使其在銷售量預測領域顯示出非線性預測的應用優(yōu)勢。作為新興智能算法,鯨魚群算法具有快速收斂、全局優(yōu)化等特點。為精準預測上海某化妝品公司防曬產(chǎn)品銷量,基于鯨魚算法,構(gòu)建優(yōu)化網(wǎng)絡權(quán)值的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型。實驗結(jié)果表明,經(jīng)鯨魚算法優(yōu)化后的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡訓練相對誤差比優(yōu)化前降低0.6個百分點,測試相對誤差比優(yōu)化前降低約2個百分點。 

【文章來源】：軟件導刊. 2020,19(09)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)門控循環(huán)單元隱含層最終輸出H數(shù)學表達式如下：

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡的廣告點擊率預估[J]. 陳巧紅,董雯,孫麒,賈宇波.  浙江理工大學學報(自然科學版). 2018(05)
[2]基于鯨魚優(yōu)化算法的水資源優(yōu)化配置研究[J]. 李新德,沙金霞,劉彬,閆志宏,李蘇,周偉凱.  中國農(nóng)村水利水電. 2018(04)
[3]鯨魚優(yōu)化算法在水庫優(yōu)化調(diào)度中的應用[J]. 崔東文.  水利水電科技進展. 2017(03)
[4]語音識別關鍵技術(shù)研究[J]. 息曉靜,林坤輝,周昌樂,蔡駿.  計算機工程與應用. 2006(11)
[5]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的銷售預測模型的研究與應用[J]. 華琇,陳繼紅.  南通大學學報報(自然科學版). 2004(04)
[6]基于正交高斯混合模型的說話人識別研究[J]. 侯風雷,張昆帆,王炳錫.  信息工程大學學報. 2002(02)

碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的銷售預測模型[D]. 繆志剛.蘇州大學 2007



本文編號：2987367