一種新型GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制冷壓縮機(jī)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)研究.pdf

1、隨著國(guó)內(nèi)食品冷凍行業(yè)的快速發(fā)展，制冷壓縮機(jī)的需求也隨之快速增加。如何快速有效的占領(lǐng)一個(gè)市場(chǎng)成為關(guān)鍵，但是對(duì)市場(chǎng)的占領(lǐng)不能單純的依靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來(lái)預(yù)測(cè)，而是要依靠科學(xué)有效的理論算法去預(yù)測(cè)。而有效的市場(chǎng)預(yù)測(cè)是建立在認(rèn)真研究各種市場(chǎng)因素的基礎(chǔ)上的。
　　本文首先介紹了制冷壓縮機(jī)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)的研究背景和研究意義，并分析了影響制冷壓縮機(jī)銷(xiāo)售的幾種因素。然后介紹了幾種常用的市場(chǎng)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)算法，線性回歸預(yù)測(cè)算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法等，并分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)。

2、
　　根據(jù)各種常見(jiàn)的預(yù)測(cè)算法的缺陷，本文提出了一種基于改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Generalized regression neural network，GRNN）預(yù)測(cè)算法，由于GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果只需要通過(guò)設(shè)置平滑因子來(lái)確定，因此該算法改進(jìn)遺傳優(yōu)化的方式，獲得性能最佳的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　最后通過(guò)MATLAB仿真分析可知，本文所提出的算法具有較優(yōu)的精度和收斂性，通過(guò)對(duì)制冷壓縮機(jī)歷年銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，得到