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基于BP神经网络的库存动态预测及其应用
引用本文:罗兵,黄万杰,杨帅.基于BP神经网络的库存动态预测及其应用[J].重庆大学学报(自然科学版),2005,28(2):137-140.
作者姓名:罗兵  黄万杰  杨帅
作者单位:重庆大学经济与工商管理学院 重庆400030 (罗兵,黄万杰),重庆大学经济与工商管理学院 重庆400030(杨帅)
基金项目:国家青年哲学社会科学基金
摘    要: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.

关 键 词:BP神经网络  动态建模  库存管理  数据挖掘  过适应
文章编号:1000-582X(2005)02-0137-04
修稿时间:2004年10月23

Application of BP Neural Networks in Inventory Dynamic Modeling
LUO Bing,HUANG Wan-jie,YANG Shuai.Application of BP Neural Networks in Inventory Dynamic Modeling[J].Journal of Chongqing University(Natural Science Edition),2005,28(2):137-140.
Authors:LUO Bing  HUANG Wan-jie  YANG Shuai
Abstract:The authors establish an original inventory model based on BP neural networks in dynamic environment using the inventory history data, and overcome the net overfitting problem occurred with insufficient samples by using early stopping method. After a simple-relation inventory model training is attained, they get inventory model and analyze it dynamically by reconstructing the model after getting new sample data. An example is provided to illustrate the model. The theoretical evidence is provided for the inventory system to make management decision.
Keywords:BP neural networks  dynamic modeling  inventory management  data mining  overfitting
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