【摘 要】
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为准确预测企业在未来单位时间内的销售额,构建了基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型。针对神经网络输入数据的非线性、冗余性、不完整性,
【机 构】
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南京工业大学浦江学院,河海大学计算机与信息学院
【基金项目】
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2019年度江苏省高等学校自然科学研究面上项目(19KJD520005),南京工业大学浦江学院2018年科研项目(NJPJ2018-2-08,PJST2018-02),南京工业大学浦江学院2019年科研项目(201913905009Y)
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为准确预测企业在未来单位时间内的销售额,构建了基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型。针对神经网络输入数据的非线性、冗余性、不完整性,改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准,并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的,简化网络结构,提高预测的准确度。针对某房地产企业历史销售数据进行了实例验证结果表明,该模型相比未经前期处理的BP神经网络模型和线性回归分析方法,其预测结果的误差更小,预测精度更高。
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