基于BP神经网络的商品条码注册量预测研究

摘要

商品条码注册量是衡量一个国家或地区经济状况的重要指标,对其进行预测,可以对该地区的经济发展趋势进行大致研判并可以据此制定各项管理和控制政策,具有重要的指导意义.基于商品条码注册量数据的非线性特性,本文运用BP神经网络建立预测模型.本文首先介绍了BP神经网络的结构和算法,然后通过自相关分析对数据进行分组形成输入样本,采用构造法对预测模型的输入层、隐含层和输出层进行设计,并且采用学习速率自适应调节和增加动量项的方法对BP算法进行改进,最后运用该预测模型对样本数据进行了拟合与预测.通过对预测数据的误差进行分析,结果表明BP神经网络预测模型具有较理想的预测精度.