题名
基于PCA主成分分析和BP神经网络企业库存预测的研究
DOI
作者
腾杨刚 陈劲杰 葛桂林
作者单位
上海理工大学机械工程学院
摘要
近年来,人力资源和物流及仓储成本的不断攀升,导致零件制造成本不断上升,而准确的库存预测有助于企业据此调整生产计划,降低制造成本,有助于实现企业利润最大化。本文通过PCA主成分分析方法确定影响企业库存的因素,编写python代码分析出影响库存的主要因素,包括订单、当月销量等因素,提出JIT即零库存作为企业库存管理的发展方向。随后选取影响库存的因素,分析并计算相关网络参数,建立BP神经网络,用MATLAB编写预测算法,预测9月的库存,确认预测的合理性,验证了算法的有效性。
关键词
​PCA主成分分析；BP神经网络；库存预测；Python；机器学习
刊名
软件工程研究
ISSN
3078-980X
年、卷(期)
201812
所属期刊栏目
工程技术
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