[1]吕健发.粒子群神经网络在手机物料库存预测中的应用[J].大众科技,2014,16(10):41-42.
　Particle swarm neural network application in the mobile phone materialinventory forecast[J].Popular Science & Technology,2014,16(10):41-42.
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粒子群神经网络在手机物料库存预测中的应用()
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
第16卷
期数:
2014年10期
页码:
41-42
栏目:
信息技术与通信
出版日期:
2014-12-30

文章信息/Info

Title:
Particle swarm neural network application in the mobile phone materialinventory forecast
文章编号:
1008-1151(2014)10-0041-02
作者:
吕健发
桂林电子科技大学商学院，广西 桂林 541004
关键词:
库存; 预测; 神经网络; 粒子群
Keywords:
Inventory;  forecasting;  neural network;  particle swarm optimization
分类号:
F273
文献标志码:
A
摘要:
物料库存预测是企业经营管理的重要方面，它直接影响企业的生产与销售以及企业经济效益的实现。开展物料安全库存预测研究对于合理地控制物料的进出，节约存货空间，降低库存成本，提高库存管理的科学性和企业经济效益具有重要的理论意义与实际应用价值。文章构建了基于粒子群优化的神经网络的手机物料库存预测模型，实验结果表明，手机物料库存的预测值与实际值吻合度较好，该方法可有效地提高预测准确度，对实际生产具有一定的指导作用。
Abstract:
Material stock prediction is an important aspect of enterprise management; it directly affects the enterprise productionand sales as well as the realization of the enterprise economic benefit. Research on material safety stock forecast to reasonably controlthe materials in and out, saving inventory space, reduce the inventory cost, and raise the scientific nature of the inventory managementand the enterprise economic benefit is of important theoretical significance and practical application value. In this paper, based onparticle swarm optimization is constructed of mobile phone material stock prediction model of neural network, and the experimentalresults show that the predicted values and the actual value of mobile phone material inventory better alignment, this method caneffectively improve the prediction accuracy, and is of certain guidance to the actual production.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2014-09-10【作者简介】吕健发（1989－）男，广西贵港人，桂林电子科技大学商学院研究生，研究方向为生产运作管理。
更新日期/Last Update: 2016-03-31