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基于优化BP神经网络的销售预测算法研究

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已知国内房屋售价具有一定的不完整的规律性,其会因季节变换、人群流动、国家相关政策等一系列因素而呈现一定的规律.与此同时,该规律性并没有确定的单一因子可以直接影响,故其售价与全部因素之间的关系也是非线性的.针对这一问题,利用神经网络输入量的非线性、冗杂性和可不完整性,对一段时期内的房屋售价进行预测是一种合理的预测方法.基于BP神经网络传输阈值的不确定性,利用时间序列方法对因子数据进行平行预测,再利用遗传算法和BP神经网络对所得结果进行二次优化,以达到接近实际的精准预测的目的.经过使用某房地产企业的历史销售数据进行反复仿真实验,其结果表明所提出的优化算法模型预测精度逼近于实际销售结果,达到了精准预测的目标.
Research on Sales Forecasting Based on Improved BP Neural Network

孙艳文、詹天明

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南京审计大学 信息工程学院,江苏 南京 211200

时间序列 优化BP神经网络 遗传算法 销售预测 BP神经网络

江苏省自然科学基金面上项目

BK20191409

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.01.007

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(1)
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