【摘 要】
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补单预测问题是电商资金运转和库存处理的一大难题。本文根据电商自身的情况制定合理的补单模型和计划,以达到加快资金流转,降低库存压力,减少仓储成本的目的。通过货号、时
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院; 河北工业大学国际教育学院; 山东大学环境科学与工程学院;
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补单预测问题是电商资金运转和库存处理的一大难题。本文根据电商自身的情况制定合理的补单模型和计划,以达到加快资金流转,降低库存压力,减少仓储成本的目的。通过货号、时间和销售数量来预测未来几天的销量,采用四层BP神经网络模型,利用MATLAB神经网络工具箱,绘制训练误差曲线和相关系数曲线,经过网络训练使训练相关系数R达到95.823%,此时所得的预测值精度较高。
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