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典型文献
基于遗传算法和灰色神经网络的电力机车产品需求预测方法
文献摘要:
目的 应对快速多变的市场,提前预知市场发展,制定相应的排产计划,使企业在竞争中占据先发优势.方法 目前基于灰色神经网络的预测算法,准确地预测产品需求通常需要连续且大量的样本数据,对小数据非线性系统的预测结果精确度低、可靠性差,针对这一问题,提出一种耦合遗传算法的灰色神经网络预测方法,综合灰色模型和神经网络理论,构建了面向产品订单量需求预测的灰色神经网络模型;通过电力机车产品实例分析了模型的预测性能;为解决预测过程中模型早熟收敛的问题,利用遗传算法对训练网络的权重和阈值进行了迭代优化.结论 研究结果表明,优化后产品预测模型的精确性和鲁棒性得到提高,验证了所设计方法的可行性.
文献关键词:
需求预测;灰色模型;神经网络;遗传算法
作者姓名:
魏巍;贺雷永;李垂辉
作者机构:
北京航空航天大学 机械工程及自动化学院,北京 100191;襄阳博亚精工装备股份有限公司,湖北 襄阳 441004
文献出处:
引用格式:
[1]魏巍;贺雷永;李垂辉-.基于遗传算法和灰色神经网络的电力机车产品需求预测方法)[J].包装工程,2022(12):37-44
A类:
B类:
电力机车,机车产品,产品需求,需求预测,预知,市场发展,排产,先发优势,预测算法,测产,小数据,非线性系统,神经网络预测,灰色模型,网络理论,订单量,灰色神经网络模型,预测性能,早熟,迭代优化,产品预测,精确性
AB值:
0.320337
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