基于神经网络的自动售货机销量预测_钱永渭1

【基于神经网络的自动售货机销量预测】 自动售货机的销售管理是一个涉及运营效率和资源优化的重要问题。在动态变化的市场需求下，如何准确预测自动售货机的销量，以便合理安排补货和维护周期，对于降低运营成本、提高服务质量具有显著意义。文章《基于神经网络的自动售货机销量预测》提出了使用神经网络模型解决这一问题。 神经网络模型，特别是BP（Back Propagation）神经网络，是预测问题中常用的一种工具。BP神经网络是一种多层前馈网络，其学习过程通过反向传播算法调整权重来优化网络性能。在自动售货机销量预测的应用中，输入层的x1、x2、xm代表历史销售数据，输出层的y1、y2、yn则对应待预测的未来销量。该网络建立了输入历史数据到输出预测销量之间的映射关系，实现从m维历史数据到n维预测值的转换。 在实际应用中，首先需要收集并处理数据。文章中提到的数据来源于校企合作的自动售货机在一段时间内的销售记录，通过对这些数据进行归一化处理，确保所有数值落在[0,1]范围内，便于网络内部S型激活函数的计算。归一化处理可以消除不同变量间的量纲差异，提高网络训练的稳定性和准确性。 验证预测模型的性能通常依赖于误差指标。文章采用了均方误差（MSE）作为评估标准，它衡量了预测值与实际值之间的平均误差。MSE的计算公式是所有预测误差平方和的平均值，反映了每个预测点的平均偏离程度。较低的MSE值表明模型预测更准确。 通过对不同神经网络结构和训练算法的对比，可以确定最佳模型参数，进一步验证模型的可行性和有效性。这样的研究为自动售货机的运营管理提供了科学的预测工具，有助于决策者根据预测结果制定更合理的补货计划和维护策略，从而降低成本、提高效率。 总的来说，基于神经网络的自动售货机销量预测方法利用了机器学习的力量，通过对历史销售数据的学习，建立了一个能够捕捉销售趋势和季节性变化的模型。这种方法不仅可以帮助管理者预测未来的销售情况，还能辅助他们更好地理解消费者行为，进一步优化运营策略。