本文關鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型與ARMA模型的庫存預測比較　出處：《統(tǒng)計與決策》2014年19期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： BP神經(jīng)網(wǎng)絡 庫存 需求預測 ARMA模型

【摘要】：文章在分析傳統(tǒng)庫存預測方法局限性的基礎上,以我國家電行業(yè)某企業(yè)年銷售額為例分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡和ARMA預測模型,通過誤差評價和監(jiān)控指標的對比,從比較學的角度將二者作方法論比較,結果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡在預測精度、非線性映射能力等方面比ARMA模型更具優(yōu)勢。
[Abstract]:Based on the analysis of traditional inventory forecasting methods, an enterprise in China's household electrical appliance industry sales respectively to establish the BP neural network and ARMA prediction model, by comparing the error evaluation and monitoring index, the two from the point of comparison for the methodology of comparison, the results show that the BP neural network in prediction precision, nonlinear mapping ability and has more advantages than the ARMA model.

【作者單位】： 西華大學信息與網(wǎng)絡管理中心;
【基金】：四川省哲學社會科學重點研究基地 四川省高校人文社會科學重點研究基地(JR201305)
【分類號】：F224;F426.61
【正文快照】： 0引言庫存是指為了滿足未來需求而暫時閑置的有價值的資源,在生產(chǎn)型企業(yè)中主要表現(xiàn)為閑置的物料儲備,控制庫存成本對于企業(yè)提高利潤總額和資產(chǎn)收益具有重大意義。由于庫存系統(tǒng)中存在補貨提前期、采購批量規(guī)模效應等影響成本因素,做好庫存需求預測就顯得尤為重要。作為一門活躍

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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1 曾U喺，

本文編號：1406006