典型文献
改进的混沌理论和BP神经网络化工产品需求预测模型设计
文献摘要：
随着化工产品的个性化定制需求越来越多,产品需求预测成为了企业调整生产的一种手段.针对目前化工行业上下游产品关联大、市场需求变化规律性不明显的特点,改进了一种基于混沌理论相空间重构算法的BP神经网络化工产品需求预测模型.使用自相关法和Cao氏法来确定相空间参数,构建混沌系统相空间对数据进行预处理;其次改进了构建基于BP神经网络的深度学习算法模型,通过实验确定BP神经网络隐藏层结点的个数,提高预测精度并构建单步测模型预测下一时期需求,进而构建多步预测模型.实验结果表明,该方法平均预测精度大于90％,优于其他类型的神经网络预测方法,对工厂及时调整生产具有一定的指导意义.
文献关键词：
混沌理论;相空间重构;BP神经网络;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
李永锋
作者机构：
西安航空职业技术学院 现代教育技术中心,陕西 西安 710089
文献出处：
引用格式：
[1]李永锋-.改进的混沌理论和BP神经网络化工产品需求预测模型设计)[J].粘接,2022(08):177-181
A类：
B类：
混沌理论,化工产品,产品需求,需求预测,模型设计,个性化定制,定制需求,化工行业,上下游,产品关联,联大,需求变化,相空间重构,重构算法,自相关法,Cao,混沌系统,深度学习算法,算法模型,结点,单步,步测,多步预测,神经网络预测
AB值：
0.340228
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