一種新型GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡的制冷壓縮機銷售預測研究.pdf

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一個市場成為關鍵，但是對市場的占領不能單純的依靠個人經(jīng)驗來預測，而是要依靠科學有效的理論算法去預測。而有效的市場預測是建立在認真研究各種市場因素的基礎上的。
　　本文首先介紹了制冷壓縮機銷售預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測算法，線性回歸預測算法，神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法等，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（Generalized regression neural network，GRNN）預測算法，由于GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡的預測效果只需要通過設置平滑因子來確定，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。
　　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)的訓練，得到