基于BP神经网络的卷烟配送中心销售预测
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第11页 |
| ·预测方法的理论研究与应用现状 | 第11-14页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 销售预测理论和方法 | 第15-25页 |
| ·销售预测的基本方法 | 第15-21页 |
| ·定性预测 | 第15-16页 |
| ·定量预测 | 第16-21页 |
| ·时间序列分析方法 | 第16-17页 |
| ·回归和相关分析法 | 第17-20页 |
| ·灰色预测模型 | 第20-21页 |
| ·销售预测预测精度的衡量 | 第21页 |
| ·销售预测的影响因素 | 第21-22页 |
| ·销售预测的基本步骤 | 第22-25页 |
| 第3章 BP神经网络 | 第25-33页 |
| ·神经网络 | 第25-28页 |
| ·神经元模型 | 第25-26页 |
| ·神经网络结构和分类 | 第26-27页 |
| ·神经网络在销售预测中的应用 | 第27-28页 |
| ·BP神经网络 | 第28-33页 |
| ·BP网络的网络结构 | 第28-29页 |
| ·BP网络的学习规则 | 第29-30页 |
| ·BP网络的泛化能力 | 第30-31页 |
| ·BP网络存在的问题 | 第31页 |
| ·BP网络模型的改进 | 第31-33页 |
| 第4章 销售预测的改进及实例分析 | 第33-59页 |
| ·年销售量的预测 | 第33-39页 |
| ·年销售量数据 | 第33-34页 |
| ·神经网络模型年预测 | 第34-35页 |
| ·传统模型年预测 | 第35-38页 |
| ·预测结果分析 | 第38-39页 |
| ·月销售量的预测 | 第39-53页 |
| ·神经网络模型月预测 | 第39-52页 |
| ·月预测的影响因素确定 | 第39-42页 |
| ·网络的层数的选择 | 第42页 |
| ·样本数据的预处理 | 第42-45页 |
| ·隐层节点数的设计 | 第45-47页 |
| ·学习速率和动量因子的选择 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络模型训练过程 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络模型预测程序的实现 | 第49-50页 |
| ·预测结果及改进 | 第50-52页 |
| ·传统模型的月预测 | 第52-53页 |
| ·周销售量的预测 | 第53-59页 |
| ·周销售量数据 | 第53-54页 |
| ·神经网络模型周预测 | 第54-59页 |
| 第5章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·论文的工作总结 | 第59页 |
| ·不足及展望 | 第59-61页 |
| 附录 | 第61-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第71页 |
