【摘 要】
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针对传统BP神经网络算法在对预测问题中存在的网络具有易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷，引入附加动量法和自适应学习速率法改进BP神经网络预测模型．将改进后的预测方法应用于
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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针对传统BP神经网络算法在对预测问题中存在的网络具有易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷，引入附加动量法和自适应学习速率法改进BP神经网络预测模型．将改进后的预测方法应用于企业的市场需求预测问题，以某汽车制造企业过去12个月汽车销售量的实际数据为样本，分别采用基于时间序列和基于因素分析两种预测模型，对所提出的改进预测方法进行实证分析．结果表明：所提出的算法对销售量的预测精度较高，误差均小于8．8％，运算时间也有所降低，预测结果表明文中所提出的算法在处理网络易陷入局部极小、收敛速度慢的预测问题方面的有效性．
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