简介:【摘要】电商库存补单是电商资金运转的一大难题,科学的补充订单和解决库存深度问题能加强电商供应链体系建设,帮助电商加速资金流动,减少库存压力,降低存储成本。本文针对传统的农产品销量预测模型方法的难点和新时代背景下农产品预测市场的需求,根据气候、时间、价格和质量、销售区域五个因素,利用LM算法优化了bp神经网络,并对贵州省威宁县荞酥的未来几天农产品销量建立了相应的网络模型,进行预测实验。结果表明该模型的预测精度较为准确,可以进行预测实验。
简介:以2015年重庆市38个区县的债务数据作为研究样本,利用灰色关联方法(GM)与BP神经网络两种理论在非线性处理方面的优势,构建了基于GM-BP神经网络的地方政府债务风险预警系统,并运用该预警系统对重庆市各区县债务风险进行了实证分析。结果表明:2015年重庆市33个区县债务风险处于绿色可控区,4个区县(大渡口区、开县、南川区、潼南区)处于橙色预警区,1个区县(城口县)债务风险处于红色风险区,重庆市地方政府债务风险总体可控;并且,与未经约简的BP神经网络预警系统相比,GM-BP神经网络预警系统的训练时间更短,预警准确性更高,在结合预警地区的实际情况做出微调后,其更具有一定的普适性。