基于非对称权重的模糊神经网络的销售预测

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在商业战略中，销售预测占有一个很重要的地位。很多调研方法应用传统的统计方法来解决这个问题，例如回归分析或者自动回归移动平均模型。尽管如此，由于内外环境的影响销售预测都相当复杂。最近，人工神经网络已经应用到销售预测中由于它在控制和模式识别方面的优异表现。尽管如此，由于特殊的环境可能导致销售模式的突然改变仍然需要进一步改进，譬如促销。因此，这篇论文利用模糊逻辑提出一个模糊神经网络为了学习从市场专家根据促销情况做出的模糊IF-THEN规则。由模糊神经网络得到的结果同人工神经网络的预测结果通过利用时间系列数据和促销长短进一步整合。模型评价结果指出这个提出的系统能够比传统的统计方法和单独人工神经网络表现得更为精确。
作者：LiuLieli 刘列励 LiuYihang 刘祎航
作者单位：SchoolofEconomicsandManagement,BeihangUniversity,Beijing北京航空航天大学经济管理学院,北京
母体文献：第15届海峡两岸信息管理发展与策略学术研讨会(2009)论文集
会议名称：第15届海峡两岸信息管理发展与策略学术研讨会(2009)  
会议时间：2009年8月20日
会议地点：上海
主办单位：同济大学
语种：chi
分类号：
关键词：企业管理  模糊神经网络  模糊德尔菲方法  销售模式
在线出版日期：2013年5月28日
基金项目：
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2024-12-1 15:04 上传 基于非对称权重的模糊神经网络的销售预测.pdf

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