GRNN神经网络在K公司销售木浆预测中的应用.pdf

GRNN神经网络是一种广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network），由Donald F. Specht在1991年提出，特别适用于非线性映射和小样本数据集的预测问题。K公司在销售木浆的预测中应用GRNN，旨在解决传统预测方法如移动平均法、指数平滑法等无法应对复杂非线性关系的问题。 GRNN网络结构包括输入层、模式层、求和层和输出层。输入层接收影响销售量的多个因素（例如8个关键因素），模式层通过径向基函数（Radial Basis Function, RBF）对输入数据进行处理，求和层将所有模式层的输出加权求和，最后输出层得出预测结果。GRNN的理论基础是非线性回归分析，采用概率论的思想，网络的输出可以视为输入的回归函数或类别的后验概率。 在K公司的案例中，由于进口木浆销售量受到多种因素影响，包括市场动态、客户需求等，传统的预测方法可能难以捕捉这些复杂关系。GRNN的优势在于其快速的收敛速度和强大的非线性逼近能力，即使在样本量有限的情况下，也能构建出高精度的预测模型。通过对6年来销售数据和海关统计数据的分析，选取了8个关键影响因素，进行GRNN网络训练。为了验证模型的稳定性和选择最优网络结构，采用了交叉验证方法，即将原始数据分为若干组进行多次训练和测试，从而减少过拟合的风险。 在实际应用中，GRNN模型预测了2015年下半年各区域的销售量，并与实际销售量进行了对比。结果显示，平均误差百分比较小，只有个别点的误差较大，但整体预测精度较高，证明GRNN神经网络在销售预测中的实用价值。通过准确的预测，K公司可以更好地规划生产和库存管理，降低运营成本，提高现金流和服务质量，从而增强市场竞争力。 相较于其他神经网络模型，如BP网络，GRNN在逼近能力和学习速度上有显著优势，而且需要调整的参数较少，仅有一个阈值，减少了人为因素对预测结果的影响。这使得GRNN在处理小样本数据时表现出更好的性能，尤其适合K公司这样的业务场景。 总结来说，GRNN神经网络在K公司销售木浆预测中的应用展示了其在处理非线性关系和小样本数据预测上的高效性和准确性，为造纸行业的供应链管理和决策提供了一种有效的工具。通过引入这种先进的预测技术，企业能够更好地适应市场变化，提升业务效率。