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1、隨著市場(chǎng)化的快速發(fā)展,煤炭企業(yè)采用的主觀經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)方法難以準(zhǔn)確的對(duì)其煤炭銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)。為減少?zèng)Q策失誤,避免倉(cāng)儲(chǔ)積壓或庫(kù)存短缺,提高預(yù)測(cè)精度,對(duì)煤炭銷量預(yù)測(cè)方法的研究顯得尤為重要。
本文針對(duì)我省某大型煤炭企業(yè),根據(jù)實(shí)際問題特點(diǎn),采用改進(jìn)的BP算法、用遺傳算法優(yōu)化其連接權(quán)值,并實(shí)現(xiàn)了該預(yù)測(cè)方法在煤炭企業(yè)銷售管理中的應(yīng)用。論文主要完成了以下工作內(nèi)容:
(1)提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤炭銷量預(yù)測(cè)方法。從企業(yè)煤炭銷量預(yù)測(cè)的實(shí)際問題出
2、發(fā),通過對(duì)煤炭銷量變化特點(diǎn)以及煤炭銷量預(yù)測(cè)方法的研究分析,提出了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行煤炭銷量預(yù)測(cè)的方法。
(2)建立了嵌入遺傳算法的三層改進(jìn)BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)的煤炭銷量預(yù)測(cè)模型,并對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了預(yù)測(cè)實(shí)例分析。通過對(duì)BP算法在權(quán)值優(yōu)化過程中存在的缺陷分析,本文在研究改進(jìn)的BP算法基礎(chǔ)上,建立了三層改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)(LM法)預(yù)測(cè)模型,解決了網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢的問題;詳細(xì)設(shè)計(jì)了BP網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),通過試驗(yàn)比較的方法
3、確定模型參數(shù);利用遺傳算法的全局搜索性優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值,解決了訓(xùn)練過程易陷入局部極小點(diǎn)的問題;詳細(xì)設(shè)計(jì)了編碼方式和遺傳算子。最后利用預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)例分析、對(duì)比。
(3)在模型輸入?yún)?shù)選擇上做了有益嘗試。通過對(duì)企業(yè)銷售市場(chǎng)的分析,結(jié)合主要耗煤部門預(yù)測(cè)的思想對(duì)模型輸入?yún)?shù)的選擇做了深入的研究。參數(shù)的選擇覆蓋了該企業(yè)煤炭銷量的多個(gè)影響方面,比較全面的反映了模型接受煤炭銷量變化的信息量。并根據(jù)輸入樣本數(shù)據(jù)的特點(diǎn),對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法進(jìn)行了
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