论文部分内容阅读
针对订单数据的非线性特性，以及受市场动态波动影响，且常常会存在训练样本有限的情况，提出采用ANN定性预测法，即神经网络与定性预测结合的方法预测订单。在传统BP神经网络的基础上引入牛顿法与竞争学习算法，以提高收敛速度并改善传统BP神经网络容易陷入局部极小值的情况。根据订单预测的实际情况列出三种定性预测与神经网络的结合形式，以及各形式的适用情况，最后通过实例分析表明该方法可行，并能有效地提高订单预测的精度。