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1、在商品經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,市場(chǎng)調(diào)查和銷售預(yù)測(cè)起著舉足輕重的作用。只有充分掌握市場(chǎng)的變化情況,企業(yè)才能更好的滿足顧客需求,在競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地,使自己的產(chǎn)品適應(yīng)市場(chǎng)的瞬息萬變。同時(shí),銷售預(yù)測(cè)也是企業(yè)經(jīng)營與管理的重要組成部分,直接影響企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃,庫存水平等。因此,有必要對(duì)銷售預(yù)測(cè)及預(yù)測(cè)方法作深入的研究。 傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的預(yù)測(cè)方法,如時(shí)間序列和回歸分析法,在實(shí)際應(yīng)用中有一定的局限性,而模糊數(shù)學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展及應(yīng)用為銷售預(yù)測(cè)提供了良
2、好的思路。本文首先對(duì)模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和遺傳算法進(jìn)行了綜述,分析了基于實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的優(yōu)缺點(diǎn),重點(diǎn)研究了實(shí)數(shù)編碼的改進(jìn)線性交叉算子,提出了一種基于實(shí)數(shù)編碼的改進(jìn)遺傳算法(MGA),仿真結(jié)果表明,此算法在收斂速度和精確性方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。接著在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上提出了基于遺傳算法和負(fù)梯度下降法進(jìn)行優(yōu)化的二階段模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法(FBPNN),第一階段利用遺傳算法優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中具有全局性的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),第二階段用梯度下降算法調(diào)節(jié)和
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