基于BP神经网络的电商企业库存需求预测

摘要：

随着电子商务的迅猛发展,市场需求的不稳定性日益凸显,这使得很多企业难以准确设定库存量,容易导致大量库存资金被占用.要想降低库存成本,必须准确预测市场需求,并据此设定合理的库存.文章以H公司为例,利用反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测方法预测其产成品需求,使企业保持合理的库存,减少不必要的库存资金.

关键词：反向传播(BP)神经网络、电商企业、库存需求预测

所属期刊栏目：36

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：福建省中青年教师教育科研项目JAT210958

在线出版日期：2024-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：20-24