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文檔簡介
1、隨著國內(nèi)食品冷凍行業(yè)的快速發(fā)展，制冷壓縮機的需求也隨之快速增加。如何快速有效的占領(lǐng)一個市場成為關(guān)鍵，但是對市場的占領(lǐng)不能單純的依靠個人經(jīng)驗來預(yù)測，而是要依靠科學(xué)有效的理論算法去預(yù)測。而有效的市場預(yù)測是建立在認(rèn)真研究各種市場因素的基礎(chǔ)上的。
本文首先介紹了制冷壓縮機銷售預(yù)測的研究背景和研究意義，并分析了影響制冷壓縮機銷售的幾種因素。然后介紹了幾種常用的市場銷售預(yù)測算法，線性回歸預(yù)測算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法等，并分析了各自的優(yōu)缺點。
2、
根據(jù)各種常見的預(yù)測算法的缺陷，本文提出了一種基于改進遺傳算法優(yōu)化的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Generalized regression neural network，GRNN）預(yù)測算法，由于GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果只需要通過設(shè)置平滑因子來確定，因此該算法改進遺傳優(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，通過對制冷壓縮機歷年銷售數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，得到
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