基于BP神经网络的淘宝网店区域销量预测

销售预测是提升网店销售和管理水平的重要手段,本文应用BP神经网络模型对淘宝网店区域销售模型进行了研究,选取网店最大销售区域广省2014/11/21至2014/12/20为预测时间段,通过访客数与实际下单人数之间的关系来构建BP神经网络销售预测模型,仿真验证了建立的BP网络预测店铺的每天下单人数的正确性和有效性。研究结果有助于从增加店铺销量的角度最优地维护网店的服务质量等组合因素,有助于商家最大化的减少库存和盘活资金使用效率,从而提高淘宝网店的整体竞争力和灵活性。     

基于神经网络的自动售货机销量预测

采用神经网络理论对罐装饮料自动售货机销售额的预测进行了数学建模,采用BP神经网络实现了罐装饮料自动售货机销售额的预测,并通过隐层神经元和输入层神经元个数的确定以及训练算法性能对比验证了所设计模型和方法的可行性和有效性,为罐装饮料自动售货机的管理工作提供了一种新的方法.     

基于时空图神经网络的商品销量预测

精准预测商品的销量是提高商品营销效率的前提和基础.为了更好地预测商品销量,现有研究人员提出了基于深度神经网络(DNNs)、卷积神经网络(CNNs)、时间序列分析等方法,但这些方法大多只单方面考虑到商品销售过程中的时间或者空间特征.同时基于商品销售数据的建模分析发现,商品的销量和对应的零售商户的空间位置和销售时间有较大的相关性.为了更加准确地预测某种商品,在特定商店,以及在特定时间的销量,本研究首先构建了以商家为基础的大规模知识图谱系统,通过一张图的数据模型,描述商品销售和对应的商圈、商户、用户的相关交互场景.同时在图模型上增加了商家数据的空间和数据特征,用于描述商户的时空特性.最后基于构建的商家知识图谱,本研究提出了基于图卷积神经网络(GCN)聚合信息获取空间特征,然后使用长短期记忆(LSTM)提取时间特征,并将两种特征进行加权结合,进行商品销量预测.初步研究结果表明:基于图和LSTM模型的混合模型的算法预测投放量最为贴近实际销量,相比于传统的神经网络算法,该模型预测的平均准确率为89%.最后通过构建流水线工作流,将整个商品销量智能预测系统部署到生产环境中,为实现商品精准化营销提供了智...     

基于BP神经网络的矿山地下水位预测研究

采用BP神经网络技术,将矿区的降雨量、排水量及前期水位三个因素作为输入层,矿山地下水位作为输出层,建立矿山地下水位预测模型.文章详细介绍了BP神经网络实现矿山地下水位预测的基本算法,将研究区矿山的长期观测孔实测水位作为实验数据并作出误差分析.最终成果能够达到矿山地下水位预测目的,并为分析地下水降落漏斗趋势提供有力依据.     

基于BP神经网络的汽车故障率预测

汽车在使用过程中总会有故障出现,对于汽车生产商来说,了解到汽车在一定期限内的故障率,可以制定相应的生产计划,减少时间成本和库存成本.汽车的运用条件十分复杂,汽车形成故障的因素也多种多样,找出影响汽车故障率的因素,定性分析每个因素的权重,然后对样本数据进行整理分析,建立汽车故障的控制模型,运用Levenberg-Marquardt的改进BP神经网络算法训练网络模型,在此基础上进行预测,能够较精确的得到汽车故障率数据.     

基于BP神经网络的电路负荷预测研究

基于电力负荷预测在电力系统中的重要性,提出了电路负荷分析方法,并通过对某市负荷数据的分析,建立了神经网络短期负荷预测模型,并进行实验验证,模型具有较高的精度,且具有很强的稳定性,适合多种不同的预测环境。     

基于BP神经网络的水质预测方法的研究

为了建立相应的水质预测和评价管理决策支持系统,在了解和分析一些常规水质模型的基础上,提出了用BP神经网络进行智能建模的方法,并结合东江自动监测站的实测水质数据进行了初步的探索,建立了东江水质预测的BP神经网络模型,并给出了仿真结果。结果表明,BP神经网络模型可以很好地对水质进行预测,解决系统中复杂的非线性关系,具有预测精度高,简便可靠等特点。     

基于BP神经网络的藻类生长预测研究

藻类的生长是湖泊、水库等水体污染程度的一个直接表现形式.本文将BP神经网络作为藻类生长的预测模型,基于L-M算法实现了长期预测模型.通过对一引黄水库藻类生长的预测,表明了这种预测模型的可行性,从而可用于环境污染的防治.     

基于BP神经网络的藻类生长预测研究

藻类的生长是湖泊、水库等水体污染程度的一个直接表现形式。本文将BP神经网络作为藻类生长的预测模型,基于L-M算法实现了长期预测模型。通过对一引黄水库藻类生长的预测,表明了这种预测模型的可行性,从而可用于环境污染的防治。     

基于BP神经网络的航迹预测方法研究

本文针对AUV航迹预测的实际应用需求,建立了基于BP神经网络的航迹预测模型,并应用海洋水文要素数据及数据处理后的AUV位置信息作为样本数据,对预测模型进行仿真实验。最后,利用航及预测模型实现了对AUV航迹的准确预测。     

基于BP神经网络电力负荷短期预测研究

电力负荷预测是电力系统一项重要的工作。本文应用了BP神经网络对南方某地区短期电力负荷进行了预测。首先介绍了BP神经网络结构,其次是利用BP神经网络结合南方某地区电力负荷数据进行实证研究,并且在设计BP神经网络结构时考虑了气象因素对负荷的影响。     

基于ABC—BP神经网络的用电量预测研究

针对区域用电量的时效性、复杂性和非线性等特点,提出基于人工蜂群算法(ABC)优化BP神经网络(ABC-BP)的区域用电量预测分析模型;以BP神经网络为基础,将往年区域用电量作为用电置的预测样本,采用基于ABC算法对BP神经网络的各个权值和阈值参数进行优化,最后建立模型应用于区域用电量预测系统,为分析区域内经济发展水平、经济走势、产业分布状况及政策实施效果等问题提供有力支持;介绍了人工蜂群算法(ABC)和BP神经网络算法,详细阐述ABC算法优化BP神经网络的权值和阈值;通过实验仿真对比,提出的算法预测结果比仅仅使用BP神经网络算法以及粒子群优化BP神经网络算法更高,是一种有效可靠的区域用电量预测方法。     

基于BP神经网络的空调物料库存预测研究

空调制造中需要的物料种类较多,物料的供应风险和产品重要程度对空调物料的库存量有着极大影响,影响着企业库存总成本。通过卡拉杰克矩阵对空调物料进行分类研究,建立了基于BP人工神经网络的空调物料预测模型。笔者根据空调物料企业库存数据,验证了模型的有效性。     

基于BP神经网络的建筑能耗预测

建筑负荷的预测是现在建筑能耗工作中十分重要的一项,是建立节能减排的重要支撑条件,对建筑总体能耗的预测需要考虑建筑结构内、外部环境方面的各项因素,例如对外部平均温度、湿度等,提出了使用BP神经网络的理论解决负荷的预测问题,结合某地的事实数据,用Matlab建立负荷预测模型,进行仿真预测的结果进行分析,预测的误差较小,能够...     

基于BP神经网络的团购商品数量预测

随着互联网的发展与普及,网络购物已成为现代人生活中一个重要组成部分。网购为消费者带来了颠覆传统消费模式的全新购物模式,节省了大量的购物时间。目前网络团购模式已经被广大网络消费者所认同,团购商品数量是团购网站预期营业额的重要依据,因此建立有效的团购商品数量预测模型,分析影响团购商品数量的作用因素,对团购网站具有重要的实际指导意义。     

基于多变量神经网络模型的菜品销量预测

随着互联网技术的发展,人们进入了数字化和智能化的“互联网共享”时代。餐饮企业越来越重视利用数据指引企业理性发展,而餐饮业菜品库存过多或过少会直接影响企业的成本与净利润,因此能够精准预测菜品销量有利于降低餐饮企业的生产成本和提高净利润。为了减少采购菜品的浪费和保持菜品的新鲜度,提出了多变量神经网络模型,并利用该模型预测陕西省某餐饮企业近两年的销量数据。结果表明,多变量长短时记忆神经网络模型(Multivariable Long Short-Term Memory,Multi-LSTM)的预测精度明显优于季节性差分自回归滑动平均模型(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA)和时间序列与神经网络组合模型,且略优于单变量长短时记忆神经网络模型(Sing le-var iable Long Short-Term Memory,Single-LSTM)。     

基于优化BP神经网络的销售预测算法研究

已知国内房屋售价具有一定的不完整的规律性,其会因季节变换、人群流动、国家相关政策等一系列因素而呈现一定的规律.与此同时,该规律性并没有确定的单一因子可以直接影响,故其售价与全部因素之间的关系也是非线性的.针对这一问题,利用神经网络输入量的非线性、冗杂性和可不完整性,对一段时期内的房屋售价进行预测是一种合理的预测方法.基...     

短生命周期产品的销量预测模型研究

为了提高短生命周期产品在整个生命周期各个阶段的销量预测能力,在前人研究的基础上,基于模糊理论提出了结合多元线性回归和模糊神经网络的组合预测方法模型.该模型综合考虑了生命周期各阶段的特点,首先对产品的生命周期进行了分析和分段,指出单一方法和传统方法的不足之处.在此基础上针对以上问题设计总体预测方案,不仅可以解决前期历史数据缺乏问题,而且可以解决中后期复杂的非线性预测问题,从而使销量预测模型更通用和更精确.实验结果表明了该模型的有效性.     

基于BP神经网络的空气质量模型分类预测研究

随着工业社会的发展,空气质量问题已经成为环保任务的主要焦点。BP神经网络作为深度学习的一种,已经在大部分领域被广泛使用。为了让广大市民更好的了解空气质量情况,本文以云南省昆明市为例,收集当地近6年的空气质量数据,并基于Python语言,在Anaconda环境下的Numpy包建立了三层神经网络数学模型,对空气质量等级进行分类预测。通过训练样本对神经网络模型的训练以及相关参数的调试,得到较好的分类预测模型。将分类结果与实际结果进行比较,结果显示,本次的神经网络模型的分类预测准确率达到90%,能够较好的分析空气质量,达到预期需求。     

基于BP神经网络的港口货物吞吐量预测

港口货物吞吐量的预测对于港口的建设和规划有着极其重要的意义.本文将BP神经网络理论引入港口货物吞吐量的预测中,建立以港口货物吞吐量影响因素作为输入神经元,港口货物吞吐量作为输出神经元的三层BP神经网络模型,并对南京港货物吞吐量进行预测,得到较好的预测结果.