一、基于改进BP算法的商品销售量的预测（论文文献综述）
谢良才[1]（2021）在《基于BP神经网络的数据挖掘技术探究及其在煤热转化数据规律分析中的应用》文中指出近十几年来,随着人们利用信息技术采集和分析数据能力的大幅提升以及人工智能技术的快速发展,极大的推动了数据挖掘技术在各类基础科学研究中的快速兴起,尤其是以人工神经网络智能算法为基础的数据挖掘技术应用更为广泛。鉴于此,本文以非线性映射能力、并行处理能力以及容错性能优异且广泛使用的BP神经网络数据挖掘技术为基础,将数据挖掘的方法和思想引入到煤热转化领域的数据规律挖掘之中,以期在煤质基础数据与其热转化特性之间探寻出有价值的内在规律或关系。本文的研究内容主要包括高性能数据挖掘技术的设计和在煤热转化领域实际应用两个方面的研究工作。首先,本文全面阐述了数据挖掘的基本理论与方法。在了解并分析了多种数据挖掘技术的基础上,重点对基于BP神经网络的数据挖掘技术进行了深入的分析与阐述。进一步的,本文针对BP神经网络算法中存在的收敛速度慢、网络初值随机性、易陷入局部极小等不足,提出了一种多算法优势集成、联合优化的改进型算法（HA-BP）,并在非线性函数仿真中得到了充分论证。此外,本文基于HA-BP算法分别设计了HA-BP-3δ异常数据检测模型、HA-BP-MIV变量因素分析模型,它们的可靠性与实用性同样在非线性函数仿真中得到了充分论证。而后,本文将该数据挖掘技术应用于煤质基础数据（工业分析、元素分析、灰成分分析）对煤燃烧发热量、煤热解特性、煤气化灰流动温度的数据规律挖掘（预测目标）研究中。（1）煤工业分析、元素分析与燃烧发热量之间的数据规律挖掘本节以104组我国不同地域（涵盖了华东、华中、华北、华南以及西北地区）的煤质基础分析数据（工业分析、元素分析）以及发热量（Qnet,ad）数据样本为研究基础。首先,采用HA-BP-3δ模型剔除了6组原始训练数据样本。清洗后的样本（原始数据使用率达到93%）,经HA-BP计算的总数据集的平均绝对误差为0.22 MJ/Kg。在此基础上,提取出挖掘到的内在关系,使用HA-BP-MIV对变量因素进行了分析,分析结果显示,FCad、Cad、Had、Nad以及Sad与煤的发热量呈正相关性,Mad、Aad与煤的发热量呈负相关性。此外,7个因素对煤发热量的影响大小为:Cad>Aad>FCad>Mad>Nad>Sad>Had;其中,Aad、Cad、FCad对煤发热量的累计影响值达到了总贡献率的90.31%。进一步的,基于三个主要因素计算的平均绝对误差为0.47 MJ/Kg。此外,鉴于部分企业缺乏煤质元素分析的数据,进而难以使用该算法挖掘到的内在关系,为此,本文进一步的使用煤质工业分析的Mad、Aad、FCad作为输入变量,借助HA-BP模型对发热量进行了研究。计算结果发现,仅通过工业分析数据计算的发热量总样本集的平均绝对误差为0.36MJ/Kg。（2）煤热解失重特性与工业分析、元素分析数据之间的数据规律挖掘本节以10组不同产地的煤为研究样本,借助HA-BP模型考察了煤（加氢）热解失重特性曲线与其工业分析、元素分析之间的内在关联。为了实现对煤热解失重特性曲线“线”预测的目标,本文首先基于煤热解失重的典型特征,有针对性的提取了部分数据点。经HA-BP计算后,发现训练样本、检验样本的计算值与实验值数据点的相关性R2分别为0.9966、0.9943。在此基础上,提取出挖掘到的内在关系,使用HA-BP-MIV对变量因素进行了分析,分析结果显示,T、Ad、Vd、Hd、Sd对煤热解失重呈现正相关性;Cd、Nd对煤热解失重呈现负相关性。此外,7个因素对煤热解失重结果的影响大小为T>Vd>Cd>Hd>Nd>Sd>Ad;其中,T、Vd、Cd、Hd这4个因素对煤热解失重的累计影响达到了总贡献率的98.26%。进一步的,我们发现基于4个主要因素预测的精度与7因素下的预测精度几乎相当。最后,基于简化后的4个主要因素成功的预测出了未知煤样的热解失重特性曲线（精度为每隔1 ℃）,且整条失重曲线（200～1100 ℃）的绝对误差不超过2.25%。同样的方式,基于4个主要因素也成功的预测出了未知煤样的加氢热解失重特性曲线。（3）气化环境下的煤灰流动温度（FT）与其灰成分之间的数据规律挖掘本节以321组不同类型的煤灰组成以及FT数据样本作为研究基础。首先,采用HA-BP-3δ模型剔除了27组原始训练数据样本。清洗后的样本（原始数据使用率达到92%）,经HA-BP计算的总数据集的平均绝对误差为25 ℃。在此基础上,借助HA-BP-MIV算法分析了各个化学组成对FT的影响。分析结果显示,SiO2、Al2O3、TiO2与FT之间表现出正相关性;CaO、Fe2O3、MgO、K2O+Na2O与FT之间表现出负相关性。此外,7个因素对FT的影响大小为:Al2O3>SiO2>CaO>Fe2O3>K2O+Na2O>TiO2>MgO,进一步的,基于变量因素的分析结果选取了3类典型的煤灰样本,在模拟高温、气化的环境下进行了结渣机理分析,并总结了不同煤灰的结晶特征。基于此,本文将煤灰分为酸性灰、中性灰、碱性灰三个类型,其中酸性灰的FT绝大多数都高于1400 ℃。而后,借助HA-BP-MIV分别对中性灰、碱性灰进行了关键特征参量的分析,并发现探寻到的关键特征参量与FT之间存在着显着的线性相关性。最后,通过实际测试值对基于关键特征参量提出的关系式进行了验证,并取得了良好的效果。这为调控FT助剂类型的选择、添加量的确定以及不同煤种的配煤和配煤比例提供了更为直接、有效的指导。本节提出的单因素、易调控的FT计算模型如下:1:酸性灰,A/B≧6.72,FT>1400℃;2:中性灰,0.96≦A/B<6.72,FT=136x1+1143.9;3:碱性灰,A/B<0.96,FT=116.81x2+1122.3.经本文的研究发现,煤质基础数据与其发热量、热解特性、FT之间确实存在着紧密的内在联系,通过数据挖掘的思想和方法,不仅实现了对煤热转化数据的异常数据诊断以及高效预测,而且实现了基础数据样本的有效增值,更为煤热转化过程中的数理分析、影响因素分析甚至后续的研究主攻方向等提供了新的研究方法和思路。
林英霞[2]（2020）在《基于改进BP神经网络的外卖订单预测研究》文中认为随着互联网行业的蓬勃发展,外卖行业也越发成熟,随之带来外卖行业间的竞争愈发激烈。对于外卖商家,特别是品牌连锁店铺来说,要增强自身品牌竞争力,就要根据分店的具体需求对各个分店科学调控,来提升服务质量,因此需要对各个分店的消费需求有准确的预测。对外卖订单数量的预测可以为品牌、为店铺、为外卖平台提供决策支持,使资源配置更加合理,达到提高消费者满意度的同时,合理节约生产成本。而BP神经网络可以自行学习输入和输出之间的关系,特别是在解决非线性问题方面具有突出的优势。为此,本文针对连锁商铺的外卖订单数量预测,建立了一种改进的BP神经网络模型,以此提升外卖订单数量预测的准确性,同时将BP神经网络和遗传算法结合,解决BP神经网络在收敛速度慢、容易陷入局部收敛的缺陷,具体工作如下:（1）结合连锁商铺运营模式和外卖订单影响因素相关的研究成果,对实际实验数据进行相关性分析,选取了影响连锁商铺外卖订单数量的主要影响因素。为了降低实验误差,加快训练速度,体现不同影响指标对外卖订单数量的影响程度,使用熵权法和灰色关联分析法,依据数据中蕴含的信息量和相关影响程度对指标数据进行组合加权。对各个店铺的订单数量使用ARIMA时间序列模型进行预测,将预测结果与其他影响因素共同作为BP神经网络的输入,使建立的模型能够结合店铺本身的发展趋势做出预测。（2）BP神经网络存在依赖初始权值和阀值,容易陷入局部极小值的问题,而遗传算法具有较强的全局搜索能力,将BP神经网络作为遗传算法的适应度函数,预测值和实际值之间的误差矩阵范数作为个体适应度,全面搜索最优权值和阀值作为BP神经网络的初始权值和阀值。针对传统遗传算法中根据经验采用固定交叉算子和变异算子所引起的缺陷,将遗传算子改进。使遗传算法在进化过程中,能够根据不同个体的适应度采用不同的交叉和变异概率,避免产生优势不明显的子代个体,减慢进化效率。通过对比实验,建立的模型进化过程加快,达到的误差更小,提高了连锁商铺外卖订单数量的预测精度,更加贴合订单变化的波动情况。
孙桐[3]（2020）在《基于BAYES-BP预测算法的电商平台商品采购计划研究》文中认为随着电子商务的不断发展以及消费者需求向个性化、多元化方向发展,对电子商务平台运营商以及商家来说,提高运营效率和获取更高利润,需要在提升产品多样性、服务能力、降低成本等方面进行深入的探讨。本文以一个企业自营型电商平台为背景,鉴于该企业在自营平台服务水平有待提高,商品库存亟待降低以提升运营收益等实际情况,考虑某些商品采购周期长、库存占用大等因素,开展基于BAYES-BP预测算法的采购预测和采购计划制定方面的研究。精准的采购预测可以为企业缩减库存规模、增加企业的资金流转和减少采购的次数,降低库存,提升客户服务品质,进而可以提高企业的竞争力,具有非常重要的现实意义。本文在对国内外相关研究中所采用的理论与方法进行研究的基础上,首先对自营型电商平台中影响销量的因素进行分析,发现商品收藏数、商品评论数、商品好评分等自营电商平台所特有的因素,这些因素对后期商品销售和采购有重要的影响,根据Granger因果分析法,对影响因素进行筛选,最后选取包括商品单价、商品好评分等级、商品收藏数、商品评论数、商品库存是否充足、商品类型、商品加入购物车次数、是否满足一周无理由退货、是否有优惠券等9个影响因素。其次,构建一个贝叶斯方法与BP神经网络相结合的预测模型,在预测模型中利用BP神经网络构建初始模型,运用贝叶斯方法对BP神经网络进行优化,在求得网络超参数,确定网络的最优权值阈值的同时进行了优化学习率的方法。在模型构建的基础上,将9个影响因素作为模型的输入参数,将采购需求预测量作为输出参数,进行某种（类）商品的采购需求量预测,最后将采购需求预测量与安全库存、在库量参数相结合,制定商品采购计划。运用本文所提出的采购预测模型和商品采购计划的制定方法应用于自营电商平台进行实证分析,选择2019年6月的350种商品数据进行分析与预测,并将预测结果与传统方法预测结果进行对比得出优化后的模型的平均误差与方差都小于传统的方法。依据该模型产生的采购预测值制定采购计划发现精准的采购预测可以有效地减少了库存和多余资金的占用,对于企业有着较高实用价值。本文所提出的预测模型和采购计划制定方法还可推广到其它电子商务平台的应用中,并具有一定的借鉴作用。
杨光[4]（2020）在《基于神经网络的企业供应链牛鞭效应问题研究》文中进行了进一步梳理技术的发展和客户需求的多样化促使企业必须面对缩短产品生产周期、加快产品开发速度来快速响应客户需求的问题,由此产生了供应链。由三个或更多上游、核心企业、下游所形成的供应链可以更加快速地将产品和信息从供应方传送至最终的消费者,同时也使得供应链每个节点上的企业专注于自身的核心业务,提升竞争力。牛鞭效应是供应链中存在的客观现象。供应链中的各节点企业为了减少由实际需求和计划数量的偏差造成的生产计划的不稳定,往往需要主动选择提高安全库存数量来保证正常的生产活动,这种情况会使需求被逐级放大而引发牛鞭效应。解决供应链中的牛鞭效应问题成为提升整个供应链效益的核心问题。在供应链管理中,需求预测是推动业务流程的基础,企业对安全库存的设置正是基于需求预测的偏差值,偏差值越小,安全库存量就越小。而安全库存的存在是导致牛鞭效应产生的直接原因,节点企业通过主动增加安全库存来规避缺货风险,导致牛鞭效应在供应链上逐级放大。因此,可以通过需求预测的精准度降低安全库存数量进而削弱牛鞭效应的影响,以此提高各节点企业及时应对市场需求波动的能力,对实现供应链整体效益的最大化具有重要的现实意义。基于上述背景,本文首先基于以制造商为核心的供应链中业务流程,分析了牛鞭效应的产生原因和具体表现,通过对安全库存、需求预测和牛鞭效应之间的量化分析,确定了提高需求预测精度可减弱企业受到牛鞭效应的影响,并证明了此种方法对于供应链上各节点企业都具有适用性。考虑到以往企业常用的一些传统时序预测方法存在局限性,对于非线性的数据特征无法捕获,在实际应用中精准度有限,而近年来人工智能技术的应用,尤其是神经网络算法被广泛应用在各个领域,所以本文采用基于神经网络的模型进行需求预测,为供应链管理提供了新思路和方法。由于复杂市场环境下的供应链中影响需求预测因素繁多,本文采用了灰色关联度分析法选取价格、季节性、促销力度等主要特征因素。其次,考虑到传统预测模型的缺陷,本文在研究了神经网络核心思想与方法基础上,提出LSTM-BP组合模型,运用该模型实现未来一段时间内的需求预测。在模型应用中,针对某制造企业当前生产管理紊乱等现状,以企业近两年的产品订单为研究对象进行实证分析。结果证明,在该模型下的产品预测偏差大幅度降低,并且节点企业受到牛鞭效应的影响程度得到有效缓解。因此,本文提出的LSTM-BP组合模型对削弱供应链中的牛鞭效应具有良好的应用价值。
王雪辉[5]（2020）在《基于数据挖掘技术的股票预测研究与应用》文中研究表明近些年国家日新月异的发展,股票市场经历着巨大变化。现在股票市场的数据规模已非常庞大、复杂,且容易受市场行情、国内政策和投资者情绪等因素的影响,随机性较强,给股票的预测研究带来了难度。数据挖掘结合了统计学、计算机学和机器学习等多门学科,可以从庞大的数据中搜索挖掘出有效信息,用于支持投资者的决策,为股票数据分析提供了有效途径,因此采用数据挖掘技术研究股票预测非常有意义。论文首先搜集了股票的27个技术指标数据并进行了指标挖掘,然后建立BP网络、RBF网络模型对个股罗牛山、海南高速和大盘深证成指进行了预测研究与分析,再针对所建立的网络模型的不足采用了遗传算法进行了优化。数据挖掘技术研究股票预测非常有应用价值,其创新性研究成果如下所述:（1）针对神经网络预测模型的输入变量是否合理的问题,提出采用Apriori算法来分析股票技术指标间的关联,确定了与股票次日收盘价相关联的指标。预测个股罗牛山和海南高速时神经网络模型的输入变量为前一日的最高价、最低价、开盘价、收盘价、成交量、成交额、换手率、MA1、MA2、MA3和BOLL,共11个指标。预测大盘深证成指时输入变量为前一日的最高价、最低价、开盘价、收盘价、成交额、MA1、MA2、MA3、BOLL、OBV和RSI3,共11个指标。并且与大部分文献所选的输入变量（前一日的最高价、最低价、开盘价、收盘价和成交量）进行了仿真试验对比研究,仿真结果验证了通过Apriori算法所选指标的可行性与有效性。（2）针对采用试凑法确定BP、RBF网络参数存在的随机性和盲目性问题,提出采用正交试验方法确定了预测罗牛山、海南高速和深证成指的BP网络参数（训练样本、隐含层神经元数目、学习速率、学习次数和期望误差）和RBF网络参数（训练样本、spread和期望误差）的较优组合,并分别与试凑法进行了仿真试验对比研究,仿真结果验证了通过正交试验方法确定BP、RBF网络参数的可行性与有效性。（3）针对正交-BP网络易陷入局部最优的问题,提出采用遗传算法优化正交-BP网络。并与正交-BP网络进行了仿真试验对比研究,仿真结果验证了GA-正交-BP网络的可行性与有效性。本文提出的上述三种方法和试验结果表明了提高个股、大盘走势的预测精度是有效的,具有应用价值,可以为投资者提供有意义的技术支持。
杨思锐[6]（2020）在《基于GA-MIV-BP算法的二手车估价模型研究》文中提出二手车交易量的不断增大迫切需要建立公正有序的二手车评估市场,规范的评估平台以及合理有效的评估方法有助于二手车评估行业的健康发展。我国在二手车评估方面的研究还处于探索阶段,传统评估方法评估步骤复杂、评估结果过程主观性较强、评估结果准确性不足,已经不能满足市场的需求。二手车评估的特点决定了在实际工作中只能“一人一车”,而不能进行批量评估,这大大降低了评估效率。因此,寻找一种高效、准确的评估方法对于促进二手车评估行业发展具有重大意义。本文首先分析了国内外二手车评估市场背景,研究了传统评估方法及其优势和弊端,确定了全文的研究路线。其次研究了影响二手车价值的众多因素,并选取了其中12个因素作为模型指标。针对现有方法的不足,提出利用人工神经网络自学能力和非线性映射能力较强的特点建立模型,与二手车评估相结合。同时,利用遗传算法和变量筛选对模型进行优化改进,保证了评估结果的准确性,由此确定了本文的研究方法。最后,根据所收集的重庆市巴南区九公里二手车交易市场数据作为模型样本,利用MATLAB软件对模型进行训练和测试,通过选取实际案例,将GA-MIV-BP神经网络模型与现行市价法和重置成本法进行对比分析,验证了该模型在二手车价格评估中的有效性、可行性和便捷性。
刘楚辉[7]（2019）在《基于BP网络的连锁超市供应链库存预测与控制研究》文中研究指明当今是一个经济和信息技术发展迅猛的时代,市场参与者之间的竞争日益激烈,特别是企业的相互竞争渐渐地朝着供应链间的竞争转变,促使供应链管理思想广泛传播,其中最为重要的库存预测与控制已成为了各行业在经营管理中必须关注的焦点,故从供应链末端进行库存预测与控制的研究具有重要的意义。在人工智能技术受到各行各业追捧,人工神经网络被运用到供应链库存预测与控制领域的研究已成为一种必然趋势。本文将运用企业运营中的供应链库存控制理论,并结合市场经济学、运筹学与控制论、计算机科学等学科领域内容对连锁超市供应链末端的库存需求预测与控制进行研究,旨在为零售超市企业库存预测与控制提供理论支持,进一步丰富和发展供应链环境下零售企业库存控制理论与方法。本文研究从以下几个方面展开:（1）国内外文献综述及相关理论研究。从供应链库存管理、库存需求预测方法、连锁超市库存模型等方面进行文献研究,确定了本文连锁超市供应链末端的研究视角。同时,通过对连锁超市库存预测与控制的理论依据展开研究,需求预测方法及库存控制模型的分析,最终选择了可行性的BP网络预测方法以构建适应性较强的库存预测模型。（2）构建模型。在分析连锁超市库存预测现状、库存控制流程和产品需求特性基础上,通过对超市库存预测与控制管理进行理论分析与实地访谈调查,找寻出了影响超市库存需求的因素,使得构建出的超市供应链库存预测BP网络模型的输入层指标可靠而全面、精简且具有代表性。（3）企业应用研究。本文选取A连锁超市有限公司下的a大卖场超市门店作为案例分析对象,运用所构建的连锁超市供应链库存预测BP网络模型,利用MATLAB软件中神经网络工具对超市生鲜部类商品历史需求数据进行处理和分析,预测超市门店生鲜商品库存需求量并根据灵敏度分析结果能较好的制定库存控制策略,以期减小供应链末端发出的需求源误差,使超市供应链整体库存得到有效的控制。
李冰珂[8]（2019）在《改进BP神经网络在机票销售量预测中的研究》文中进行了进一步梳理随着民航业的飞速发展,乘飞机出行已成为我国众多居民远途旅行的首选,机票代售点的数量以及机票的销售量都在不断增多。机票销售量的准确预测更有利于机票销售市场的规划。如何提升机票销售量的预测准确率具有重要的社会意义。国内外学者对销售领域的销售量预测研究已经较为深入。在前人研究的基础上,寻找更加稳定且预测准确率更高的算法成为近些年来许多专家关注的重点。BP神经网络是应用十分广泛的数据挖掘预测算法。传统BP神经网络的初始权值和阈值是随机产生的,再利用梯度下降法对其进行反向调整,直至训练结束。若这两个初始参数选择不当,则容易造成网络出现局部最优、收敛速度慢等问题。为了有效地提升BP神经网络的预测性能,文章提出自适应和声算法（HS）与遗传算法（GA）的混合优化算法（GAHS）对BP神经网络的初始权值和阈值这两个参数进行优化。建立预测模型对比改进前和改进后的BP神经网络的预测准确率,以此证明改进算法的可行性。实验结果表明,GAHS算法优化BP神经网络建立的GAHSBP模型的预测准确率更高,但GAHS算法的适应度函数值在90次时才迅速减小,其收敛速度慢。为了进一步提高改进算法的收敛速度从而更好地优化BP神经网络,进而提出细菌觅食算法（BFA）与自适应花授粉算法（FPA）的混合算法（BFAFPA）同样对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立BFAFPABP模型,完成预测对比实验。最终实验结果表明,BFAFPA算法优化的BP神经网络在预测准确率和搜索速度上都有了更进一步的提升,证明了该改进算法的有效性。最后利用预测性能相对较好的BFA FPA BP模型完成机票销售量的预测。
喻杨[9]（2019）在《S公司产品需求预测模型研究》文中提出随着时代发展,人们对于食品的消费已经由过去为了满足生存向基本保障营养健康、享受多样化选择转变。而且,随着消费需求的转变,个性化、定制化的产品也大量涌现。为满足人们的个性化需求,面向订单的多品种、小批量生产方式已逐步取代大规模生产成为市场主流。但是,对于传统的中小型食品制造商来说,由于企业场地硬件设备受限、管理人才相对缺失、管理相对不完善且对市场终端把控不够,给企业需求管理带来了巨大挑战。牛鞭效应增加了需求的波动性和不确定性,增大了需求计划、生产计划、采购计划的不稳定性,从而导致为了提高客户订单满足率,增强客户服务水平,企业会提前生产大量成品作为备货或者通过加人加班的方式增加产量。一方面,成品放置在仓库里产生了库存持有成本,周转率降低,占用流动资金;另一方面,成品放置时间过长可能会引发安全问题,造成库存积压和销售损失。公司的利润空间被不断压缩。因此,产品需求预测的精准性变得越来越重要。鉴于此,本文基于SARIMA（季节性差分自回归滑动平均模型）、SVR（支持向量机回归模型）、BPNN（BP神经网络模型）以及Stacking集成算法,以S企业某品项需求为例,构建产品短期需求预测模型。通过实验对比分析,选取出预测误差较小的预测模型。首先,构建产品需求的影响因素。根据企业现有数据,通过初步探索和可视化分析,介绍企业的销售现状,最终选取前期销售量、购买客户数、促销量为主要影响因素;其次,选择预测方法。根据历史文献的查阅,同时选取了传统的时间序列模型和机器学习的算法,并从机器学习算法中选择了较为常用的SVR和BP神经网络两种预测模型;然后,构建预测模型。本文先运用三个单项模型进行销量预测,之后考虑到SVR和BP神经网络各自的优缺点和适用情况,如SVM在小样本预测上有很大优势,可以避免局部极小化问题,提高泛化性能,而BP神经网络具有良好的学习记忆能力但容易陷入局部最小值,引入Stacking集成算法融合SVR和BPNN,进一步增加模型的鲁棒性。对于实验结果,本文采用RMSE、MAE、MAPE三个误差指标进行评价。本文基于S企业2014年4月至2018年12月的月销售量数据,对销售情况进行预测,选取前54个月的数据作为训练集,后3个月的数据为测试集,结果表明:在单项模型预测效果上,采用SARIMA时间序列回归模型得到的误差评价指标最大,因为它没有考虑其他因素影响,在需求波动较大,需求明显受多因素影响时,预测效果很差,SVR（支持向量机回归模型）预测误差较好,BP神经网络模型的预测结果比SVR略好;进一步,在集成学习上,Stacking的方法的预测效果优于单一预测模型,是因为stacking融合模型增强了模型的鲁棒性。它对该企业销量预测具有指导意义,可以为经营决策提供支持。
唐敬文[10]（2019）在《基于马尔科夫与BP神经网络的电商店铺信用预测方法及其应用》文中进行了进一步梳理全球经济发展进入信息经济时代,近几年崛起的电子商务已成为推动社会经济发展的重要力量。由于网络的开放性和虚拟性等特点,电子商务信用缺失问题越来越严重,导致了消费者对店铺信用的错误认知,制约了电子商务的发展。同时,掌握电子商务网站中店铺信用水平及店铺信用发展趋势对于监管部门有着重要意义。因此,本文研究了电商店铺的信用预测方法。本文主要研究内容包括三方面:（1）店铺信用评价模型的建立。分析了我国C2C电子商务网站-淘宝网的信用评价模型,找出了其模型存在的问题和不足。采集淘宝网店铺的交易信息,运用基于LM算法的BP神经网络构建了信用评价指标体系,考虑了买家信用、售后率、执照信息等因素,并加入了评论真实度这一评价指标,建立了改进的店铺信用评价模型。（2）基于马尔科夫与BP神经网络建立店铺信用预测模型。提出马尔科夫与BP神经网络结合的店铺信用预测模型方法。首先将店铺信用评价模型得到的结果用于店铺信用预测模型中BP神经网络的学习,得到店铺信用预测值;然后用黄金分割法对店铺信用预测值的相对残差进行状态划分,求得状态转移概率;最后运用马尔科夫过程修正店铺信用预测值。（3）信用预测模型的应用。将店铺信用预测模型应用到电商店铺的信用预测中,可以证明本模型预测精度较高,能有效预测出店铺未来信用等级,从而了解店铺未来月份的信誉高低,可以为电子商务的监管部门提供监管依据。本文构建了基于马尔科夫与BP神经网络的店铺信用预测模型,能够反映出店铺未来信用等级,对店铺非诚信行为进行约束,为有关部门提供监管依据,有助于电商信用体系的建设。
二、基于改进BP算法的商品销售量的预测（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于改进BP算法的商品销售量的预测（论文提纲范文）
（1）基于BP神经网络的数据挖掘技术探究及其在煤热转化数据规律分析中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 常见的煤热转化方式 |
| 1.3 国内、外数据挖掘的研究及应用现状 |
| 1.4 数据挖掘的由来 |
| 1.5 数据挖掘的任务及基本过程 |
| 1.5.1 数据挖掘的任务 |
| 1.5.2 数据挖掘的基本过程 |
| 1.6 常用的数据挖掘的方法 |
| 1.7 人工神经网络 |
| 1.7.1 主要的人工神经网络模型 |
| 1.8 本文的组织框架及研究内容 |
| 第二章 BP神经网络的算法理论及其算法优化探究 |
| 2.1 BP神经网络概述 |
| 2.2 BP神经网络的运行机制 |
| 2.2.1 BP神经网络的理论推理过程 |
| 2.3 BP神经网络的优缺点 |
| 2.3.1 BP神经网络的优点 |
| 2.3.2 BP神经网络的缺点 |
| 2.4 BP神经网络算法的优化分析 |
| 2.4.1 自身算法的直接改进 |
| 2.4.2 与其它智能算法的联用 |
| 2.4.3 多算法优势集成的设计与实现(HA-BP) |
| 2.5 BP神经网络算法优化的检验 |
| 2.5.1 建模与分析 |
| 2.5.2 BP神经网络的计算效果分析 |
| 2.5.3 A-BP神经网络的计算效果分析 |
| 2.5.4 GA-BP神经网络的计算效果分析 |
| 2.5.5 PSO-BP神经网络的计算效果分析 |
| 2.5.6 HA-BP神经网络的计算效果分析 |
| 2.5.7 各模型计算效果对比 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 异常数据检测(剔除)及变量因素分析(选择) |
| 3.1 异常数据检测(剔除) |
| 3.1.1 异常数据检测方法 |
| 3.1.2 非线性函数仿真验证 |
| 3.1.3 检测效果分析 |
| 3.2 变量因素的分析与选择 |
| 3.2.1 特征参量的选取方法 |
| 3.2.2 HA-BP-MIV算法的实现过程 |
| 3.2.3 HA-BP-MIV算法的仿真验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 煤燃烧发热量的预测探究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 样本情况 |
| 4.3 基于工业分析、元素分析数据预测发热量的建模与探究 |
| 4.3.1 发热量计算的建模与分析 |
| 4.3.2 发热量的预测以及异常数据检测 |
| 4.3.3 影响发热量的变量因素分析 |
| 4.3.4 主要因素提取与计算效果分析 |
| 4.4 基于工业分析数据计算发热量的探究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 煤(加氢)热解失重特性曲线的预测探究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 煤样情况 |
| 5.3 基于工业分析、元素分析的煤热解失重特性预测模型 |
| 5.3.1 热解失重实验 |
| 5.3.2 特征数据点的选择与模型建立 |
| 5.3.3 变量分析与筛选 |
| 5.3.4 主要因素的计算效果分析 |
| 5.3.5 热解失重曲线的预测 |
| 5.4 基于工业分析、元素分析的煤加氢热解失重特性预测模型 |
| 5.4.1 加氢热解失重实验 |
| 5.4.2 特征数据点的选择与模型建立 |
| 5.4.3 变量分析与筛选 |
| 5.4.4 主要因素的计算效果分析 |
| 5.4.5 加氢热解失重曲线的预测 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 煤灰流动温度(FT)的预测探究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 样本情况 |
| 6.3 基于煤灰组成数据预测FT的建模与探究 |
| 6.3.1 预测FT的建模与分析 |
| 6.3.2 FT的预测以及异常数据检测 |
| 6.3.3 影响FT的变量因素分析 |
| 6.3.4 主要因素提取与计算效果分析 |
| 6.4 典型灰样的结渣机理探究及结渣晶相的特征总结 |
| 6.4.1 典型灰样的基础数据测试 |
| 6.4.2 AFTs的测试与分析 |
| 6.4.3 典型灰样的XRD分析 |
| 6.4.4 混合样的灰渣XRD分析 |
| 6.4.5 反应机理的热力学分析 |
| 6.4.6 灰渣样的SEM-EDS分析 |
| 6.4.7 灰样的相图分析 |
| 6.4.8 新生成的矿物对共混灰FT的影响 |
| 6.5 煤灰的分类预测研究 |
| 6.5.1 结渣晶相的特征总结与煤灰的分类 |
| 6.5.2 影响FT的关键因素探究 |
| 6.5.3 “关键特征参量”对FT的影响与关系式的提出 |
| 6.5.4 关系式的验证 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 特色与创新 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（2）基于改进BP神经网络的外卖订单预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 外卖行业近年相关研究 |
| 1.2.2 BP神经网络优化相关研究 |
| 1.3 主要研究内容与章节安排 |
| 2 相关理论与方法 |
| 2.1 订单预测方法分析 |
| 2.2 人工神经网络 |
| 2.2.1 人工神经网络模型 |
| 2.2.2 神经网络的激励函数 |
| 2.2.3 分类和学习规则 |
| 2.3 BP神经网络 |
| 2.3.1 BP神经网络的结构与原理 |
| 2.3.2 BP神经网络的训练 |
| 2.3.3 BP神经网络的缺陷 |
| 2.4 遗传算法 |
| 2.4.1 遗传算法步骤 |
| 2.4.2 适应度函数 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 连锁商铺外卖订单影响因素分析 |
| 3.1 O2O外卖模式综述 |
| 3.1.1 O2O外卖商务模式 |
| 3.1.2 连锁商铺的运营模式 |
| 3.2 订单量影响因素分析 |
| 3.2.1 订单影响因素相关研究 |
| 3.2.2 关键影响因素分析 |
| 3.3 影响因素的选取 |
| 3.3.1 相关分析法 |
| 3.3.2 影响因素的相关性分析 |
| 3.3.3 指标赋权 |
| 3.4 ARIMA模型线性预测 |
| 3.4.1 ARIMA模型 |
| 3.4.2 ARIMA模型实证预测 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 BP神经网络模型的改进 |
| 4.1 总体设计思想 |
| 4.2 BP神经网络的设计 |
| 4.3 遗传算法的优化 |
| 4.4 遗传算法优化神经网络 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验验证与结果分析 |
| 5.1 数据处理 |
| 5.1.1 数据处理 |
| 5.1.2 样本数据的选取和加权 |
| 5.2 实验参数的确定 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.3.1 品牌预测结果分析 |
| 5.3.2 店铺预测结果分析 |
| 5.4 对外卖平台和连锁外卖商家的建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结论文的研究结果 |
| 6.2 展望下一步的研究内容 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（3）基于BAYES-BP预测算法的电商平台商品采购计划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文的研究内容和组织结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 理论基础与相关技术 |
| 2.1 电子商务及平台 |
| 2.1.1 电子商务 |
| 2.1.2 电子商务平台分类 |
| 2.2 采购理论 |
| 2.2.1 采购的定义 |
| 2.2.2 采购需求预测 |
| 2.2.3 采购计划 |
| 2.3 Granger因果检验 |
| 2.3.1 时间序列的定义 |
| 2.3.2 Granger因果关系检验 |
| 2.3.3 ADF检验 |
| 2.4 常见需求预测方法 |
| 2.4.1 传统预测方法 |
| 2.4.2 智能预测方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 需求影响因素分析与总体框架构建 |
| 3.1 电商平台背景概述 |
| 3.2 需求影响因素分析 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 影响因素选取 |
| 3.2.3 影响因素筛选 |
| 3.3 总体框架构建 |
| 3.3.1 设计原理 |
| 3.3.2 总体思路 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 采购需求预测模型 |
| 4.1 BP网络模型 |
| 4.1.1 BP网络层数设定 |
| 4.1.2 BP网络参数设定 |
| 4.2 贝叶斯优化BP网络模型 |
| 4.2.1 贝叶斯优化BP模型方案设计 |
| 4.2.2 神经网络模型概率分布 |
| 4.2.3 权值阈值最优解及调整 |
| 4.3 L-M优化BAYES-BP网络模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 需求预测模型在采购计划的应用分析 |
| 5.1 案例分析 |
| 5.1.1 数据预处理 |
| 5.1.2 电商平台商品信息表 |
| 5.1.3 实验对比分析 |
| 5.2 采购计划 |
| 5.2.1 采购业务流程分析 |
| 5.2.2 采购计划影响因素 |
| 5.2.3 采购计划制定 |
| 5.3 预测模型在采购计划的应用 |
| 5.3.1 传统方法与预测模型预测采购需求量 |
| 5.3.2 采购需求预测量在采购计划的应用 |
| 5.3.3 采购计划制定 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（4）基于神经网络的企业供应链牛鞭效应问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外对于牛鞭效应的研究现状 |
| 1.2.2 国内对于牛鞭效应的研究现状 |
| 1.3 本文研究的目的和意义 |
| 1.3.1 本文的研究目的 |
| 1.3.2 本文的研究意义 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 2 相关理论研究 |
| 2.1 牛鞭效应基本概念 |
| 2.1.1 牛鞭效应的成因分析 |
| 2.1.2 经济学角度的牛鞭效应 |
| 2.1.3 牛鞭效应的危害 |
| 2.2 供应链需求预测 |
| 2.2.1 需求预测方法分类 |
| 2.2.2 定量预测方法 |
| 2.3 库存原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于组合预测的牛鞭效应研究 |
| 3.1 行业背景介绍 |
| 3.2 牛鞭效应分析 |
| 3.2.1 需求信息处理 |
| 3.2.2 安全库存水平 |
| 3.3 需求预测对牛鞭效应的影响 |
| 3.4 影响因素的选取 |
| 3.5 预测模型的构建 |
| 3.5.1 组合模型的搭建 |
| 3.5.2 LSTM BP模型 |
| 3.5.3 预测精度检验 |
| 3.6 制定采购计划 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 实证研究 |
| 4.1 T企业生产现状分析 |
| 4.1.1 牛鞭效应具体表现 |
| 4.1.2 历史数据分析 |
| 4.2 构建需求预测优化模型 |
| 4.2.1 传统时序模型下的预测 |
| 4.2.2 LSTM-BP组合模型 |
| 4.2.3 结果比较 |
| 4.3 抑制牛鞭效应的具体措施 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（5）基于数据挖掘技术的股票预测研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 关联规则 |
| 1.2.2 BP神经网络 |
| 1.2.3 RBF神经网络 |
| 1.2.4 遗传算法 |
| 1.2.5 正交试验 |
| 1.3 主要创新点 |
| 1.4 研究内容与章节 |
| 2 数据挖掘与股票分析 |
| 2.1 数据挖掘 |
| 2.1.1 基本知识 |
| 2.1.2 常用方法 |
| 2.1.3 挖掘过程 |
| 2.2 股票分析 |
| 2.2.1 基本知识 |
| 2.2.2 常用指标 |
| 2.2.3 常用方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于关联规则的股票指标选取 |
| 3.1 关联规则 |
| 3.1.1 基本知识 |
| 3.1.2 规则分类 |
| 3.2 基于Apriori算法的股票指标选取 |
| 3.2.1 Apriori算法 |
| 3.2.2 数据准备 |
| 3.2.3 数据预处理 |
| 3.2.4 关联分析 |
| 3.2.5 仿真结果与分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于人工神经网络的股票预测研究与分析 |
| 4.1 正交试验 |
| 4.2 人工神经网络 |
| 4.2.1 网络模型 |
| 4.2.2 激活函数 |
| 4.3 基于正交-BP网络的股票预测研究与分析 |
| 4.3.1 BP网络结构 |
| 4.3.2 BP算法 |
| 4.3.3 BP网络优缺点分析 |
| 4.3.4 正交-BP网络模型设计 |
| 4.3.5 仿真结果与分析 |
| 4.4 基于正交-RBF网络的股票预测研究与分析 |
| 4.4.1 RBF网络结构 |
| 4.4.2 RBF算法 |
| 4.4.3 RBF网络优缺点分析 |
| 4.4.4 正交-RBF网络模型设计 |
| 4.4.5 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于遗传算法优化的正交-BP网络的股票预测研究与分析 |
| 5.1 遗传算法 |
| 5.1.1 基本原理 |
| 5.1.2 算法特征 |
| 5.2 基于GA-正交-BP网络的股票预测研究与分析 |
| 5.2.1 GA-正交-BP网络模型设计 |
| 5.2.2 仿真结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
（6）基于GA-MIV-BP算法的二手车估价模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 技术路线 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 可能的创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 关于BP、GA、MIV的相关研究 |
| 2.2 国内二手车评估研究现状 |
| 2.3 国外二手车评估研究现状 |
| 2.4 简要述评 |
| 3 国内二手车评估现状 |
| 3.1 二手车评估前提条件 |
| 3.2 二手车评估方法 |
| 3.2.1 现行市价法 |
| 3.2.2 重置成本法 |
| 3.3 小结 |
| 4 二手车价格影响因素 |
| 4.1 车型参数 |
| 4.2 车况因素 |
| 4.3 交易因素 |
| 5 二手车评估模型GA-MIV-BP理论基础 |
| 5.1 BP神经网络 |
| 5.1.1 模型基本概念 |
| 5.1.2 模型结构及算法 |
| 5.1.3 模型缺陷 |
| 5.2 遗传算法(GA) |
| 5.2.1 遗传算法介绍 |
| 5.2.2 遗传算法优化BP神经网络原理 |
| 5.3 平均影响值(MIV) |
| 5.3.1 平均影响值算法介绍 |
| 5.3.2 平均影响值操作方法 |
| 5.4 小结 |
| 6 GA-MIV-BP模型在二手车评估中的应用 |
| 6.1 GA-MIV-BP模型用于二手车价值评估的可行性分析 |
| 6.2 二手车价格评估指标选取 |
| 6.3 模型设计 |
| 6.3.1 样本数据收集与处理 |
| 6.3.2 神经网络结构及各参数的确定 |
| 6.4 实证分析 |
| 6.4.1 BP神经网络的初步建立 |
| 6.4.2 遗传算法优化BP神经网络 |
| 6.4.3 基于MIV变量筛选的BP神经网络的改进 |
| 6.5 比较分析 |
| 6.5.1 GA-MIV-BP模型与改进前模型的对比 |
| 6.5.2 案例分析 |
| 6.6 小结 |
| 7 结论与不足 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 Ⅰ 样本量化值 |
| 附录 Ⅱ 车辆图片及基本信息 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（7）基于BP网络的连锁超市供应链库存预测与控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景及意义 |
| 一、选题背景 |
| 二、选题意义 |
| 第二节 研究内容与研究方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 第三节 国内外研究综述 |
| 一、国外研究综述 |
| 二、国内研究综述 |
| 三、研究述评 |
| 第四节 研究创新点 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 第一节 库存控制理论 |
| 一、库存与库存控制概念 |
| 二、库存控制模型概述 |
| 第二节 供应链库存控制 |
| 一、供应链与供应链管理 |
| 二、超市供应链库存控制方法 |
| 第三节 需求预测理论 |
| 一、预测的概念与意义 |
| 二、需求预测的分类 |
| 第四节 BP神经网络方法 |
| 一、BP神经网络基本原理 |
| 二、BP神经网络学习算法 |
| 三、BP神经网络训练步骤 |
| 本章小结 |
| 第三章 连锁超市供应链库存预测BP网络模型过程分析与构建 |
| 第一节 连锁超市供应链库存预测现状及控制流程分析 |
| 一、连锁超市供应链库存预测现状 |
| 二、连锁超市供应链库存控制流程分析 |
| 第二节 BP网络运用于超市库存预测可行性分析 |
| 一、超市商品需求特性 |
| 二、BP网络运用于连锁超市库存预测的可行性 |
| 第三节 连锁超市供应链库存预测BP网络模型的建立 |
| 一、选取影响连锁超市库存需求的因素及样本 |
| 二、确定网络各层参数 |
| 三、设计网络结构 |
| 本章小结 |
| 第四章 实例仿真优化及应用研究 |
| 第一节 A连锁大卖场超市概况 |
| 一、公司基本情况 |
| 二、A连锁大卖场超市门店库存管理现状 |
| 第二节 库存预测BP网络模型仿真与优化 |
| 一、库存预测BP网络模型的MATLAB仿真 |
| 二、库存需求预测BP网络模型的优化 |
| 三、基于库存需求预测BP网络模型灵敏度分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（8）改进BP神经网络在机票销售量预测中的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容和组织架构 |
| 1.3.1 本文解决的问题 |
| 1.3.2 本文的主要工作 |
| 1.3.3 章节安排 |
| 2 预测算法概述 |
| 2.1 预测的概念及流程 |
| 2.2 常用预测算法概述 |
| 2.2.1 决策树 |
| 2.2.2 支持向量机 |
| 2.2.3 贝叶斯网络 |
| 2.2.4 ARIMA模型 |
| 2.2.5 BP神经网络 |
| 2.2.6 选出合适的预测算法BP神经网络 |
| 2.3 传统BP神经网络算法 |
| 2.3.1 传统BP神经网络算法内容及流程 |
| 2.3.2 传统BP神经网络局限性 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于BP神经网络的改进算法 |
| 3.1 改进的和声算法优化BP神经网络 |
| 3.1.1 传统的和声算法流程 |
| 3.1.2 传统的遗传算法 |
| 3.1.3 自适应和声算法和遗传算法的混合算法 |
| 3.1.4 GA_HS算法优化BP神经网络 |
| 3.2 改进的花授粉算法优化BP神经网络 |
| 3.2.1 传统的花授粉算法流程 |
| 3.2.2 传统的细菌觅食算法 |
| 3.2.3 自适应花授粉算法与细菌觅食算法的混合算法 |
| 3.2.4 BFA_FPA优化BP神经网络 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于改进BP神经网络的机票销售量预测模型建立 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.2 BP神经网络建立及初始化 |
| 4.3 模型参数和适应度函数设置 |
| 4.3.1 算法模型参数设置 |
| 4.3.2 适应度函数选取 |
| 4.4 改进的BP神经网络的对比模型建立 |
| 4.4.1 GA_HS优化BP神经网络对比模型建立 |
| 4.4.2 BFA_FPA优化BP神经网络对比模型建立 |
| 4.5 模型评价标准 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 预测实验结果分析 |
| 5.1 改进和声算法优化的BP神经网络对机票销售量的预测 |
| 5.2 改进花授粉算法优化的BP神经网络对机票销售量的预测 |
| 5.3 实验结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）S公司产品需求预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 需求预测方法理论概述 |
| 1.3.2 快速消费品预测现状概述 |
| 1.4 主要研究内容与框架 |
| 2 相关理论综述 |
| 2.1 SARIMA时间序列模型 |
| 2.1.1 平稳性 |
| 2.1.2 纯随机性 |
| 2.1.3 SARIMA模型的理论表述 |
| 2.1.4 SARIMA建模步骤 |
| 2.2 SVR模型 |
| 2.3 BP神经网络 |
| 2.3.1 神经元模型 |
| 2.3.2 感知机与多层网络 |
| 2.3.3 BP神经网络 |
| 2.3.4 BP算法工作流程 |
| 2.3.5 BP算法的优点与不足 |
| 2.4 Stacking集成 |
| 2.4.1 算法集成学习 |
| 2.4.2 Stacking算法的基本思想 |
| 2.5 模型评估标准 |
| 3 数据预处理 |
| 3.1 数据源分析 |
| 3.2 数据清洗 |
| 3.2.1 空值处理 |
| 3.2.2 异常值处理 |
| 3.3 影响因素构建 |
| 4 需求预测例证分析 |
| 4.1 SARIMA模型 |
| 4.1.1 数据预处理 |
| 4.1.2 SARIMA模型与评估 |
| 4.1.3 模型的预测 |
| 4.2 SVR模型 |
| 4.3 BP神经网络 |
| 4.4 Stacking集成算法 |
| 4.5 模型预测结果对比 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（10）基于马尔科夫与BP神经网络的电商店铺信用预测方法及其应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电商信用研究现状 |
| 1.2.2 预测问题研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容、研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法及技术路线 |
| 1.4 论文的创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 店铺信用相关理论及技术 |
| 2.1 数据挖掘 |
| 2.1.1 数据挖掘概述 |
| 2.1.2 网络爬虫技术 |
| 2.2 电商店铺信用评价 |
| 2.2.1 店铺信用概念 |
| 2.2.2 信用评价方法 |
| 2.3 电商店铺信用预测 |
| 2.3.1 店铺预测概念 |
| 2.3.2 信用预测方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 马尔科夫和BP神经网络模型的研究 |
| 3.1 马尔科夫模型 |
| 3.2 BP神经网络模型 |
| 3.2.1 神经网络概念 |
| 3.2.2 BP神经网络算法 |
| 3.2.3 基于LM算法的BP神经网络 |
| 3.3 马尔科夫修正BP神经网络模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 电商店铺信用评价模型 |
| 4.1 现有的店铺信用评价模型 |
| 4.1.1 目前淘宝网的信用评价模型 |
| 4.1.2 现有信用评价模型存在的问题 |
| 4.2 改进后店铺信用评价模型 |
| 4.2.1 建立信用评价指标体系 |
| 4.2.2 信用评价模型的参数设计 |
| 4.2.3 数据的采集与预处理 |
| 4.2.4 BP神经网络结构的设计 |
| 4.2.5 基于Matlab的信用评价模型的构建 |
| 4.3 信用评价模型的实验验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 电商店铺信用预测模型 |
| 5.1 基于马尔科夫的店铺信用预测模型 |
| 5.2 基于BP神经网络的店铺信用预测模型 |
| 5.3 基于马尔科夫修正的BP神经网络的店铺信用预测 |
| 5.4 模型预测性能评价与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、基于改进BP算法的商品销售量的预测（论文参考文献）
- [1]基于BP神经网络的数据挖掘技术探究及其在煤热转化数据规律分析中的应用[D]. 谢良才. 西北大学, 2021(12)
- [2]基于改进BP神经网络的外卖订单预测研究[D]. 林英霞. 大连海事大学, 2020(01)
- [3]基于BAYES-BP预测算法的电商平台商品采购计划研究[D]. 孙桐. 大连海事大学, 2020(01)
- [4]基于神经网络的企业供应链牛鞭效应问题研究[D]. 杨光. 大连海事大学, 2020(01)
- [5]基于数据挖掘技术的股票预测研究与应用[D]. 王雪辉. 海南大学, 2020(07)
- [6]基于GA-MIV-BP算法的二手车估价模型研究[D]. 杨思锐. 重庆理工大学, 2020(08)
- [7]基于BP网络的连锁超市供应链库存预测与控制研究[D]. 刘楚辉. 甘肃政法学院, 2019(01)
- [8]改进BP神经网络在机票销售量预测中的研究[D]. 李冰珂. 东北林业大学, 2019(02)
- [9]S公司产品需求预测模型研究[D]. 喻杨. 东北财经大学, 2019(07)
- [10]基于马尔科夫与BP神经网络的电商店铺信用预测方法及其应用[D]. 唐敬文. 中国计量大学, 2019(02)