【摘 要】
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本文通过研究数据挖掘算法,来寻求一种能够用于商品销售量的预测技术.人工神经网络是一个比较新的研究领域,而且能够解决非线性问题,并有广泛的适用性,所以本文选用人工神经
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本文通过研究数据挖掘算法,来寻求一种能够用于商品销售量的预测技术.人工神经网络是一个比较新的研究领域,而且能够解决非线性问题,并有广泛的适用性,所以本文选用人工神经网络中的即算法作为预测模型.本文分析了商贸公司仓库管理的需求,设计出适用于商贸公司仓库管理的系统,使用技术及开发平台是现在较为先进的J2EE技术.并把预测模型应用于仓库管理系统中,形成一个集管理与预测于一体的信息系统,为企业的决策提供了较好的依据.BP算法总是沿着极小化能量函数的方向来调整联接权值,所以它的速度是比较快的,但存在易陷入局部极小点、网络瘫痪等问题.在实际应用中为解决这些问题,本文提出了一种改进的即算法,该方法通过结合Cauchy训练来改进传统即算法,避免传统BP算法容易陷入局部极小点问题,提高了Cauchy训练的训练速度和解决了不收敛的问题,并运用该方法于商品销售量的预测,实例表明该方法能使网络具有较快的收敛速度和较高的准确度.
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