基于BP神经网络的销售预测分析系统.pdf

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1、试验研究现代制造工程(ModemManufacturingEngineering)2012年第2期基于BP神经网络的销售预测分析系统’雷华欢，刘丽兰，赵改平，栾少群(上海大学机电工程与ca动化学院上海市机械自动化及机器人重点实验室，上海200072)摘要：销售预测是企业预算管理的基础，对企业的发展和正常生产有着非常重要的作用。首先建立了一套销售预测分析模型系统，对销售历史数据进行统一管理，利用销售预测分析模型给出预测结果报表。同时，建立了基于BP神经网络的预测分析模型。最后，将该系统在某电器厂进行应用，并通过与传统预测方法指数平滑法的比较，验证了该系统的

2、实用性和预测模型的准确性。关键词：BP神经网络；销售预测；销售预测系统；销售预测分析中图分类号：THl66；TP399文献标志码：A文章编号：167l-3133(2012)02--0032----05SalesforecastanalyticalsystembasedonBPneuralnetworkLeiHuahuan，LiuLilan，ZhaoGaiping，LuanShaoqun(ShanghaiEnhancedLaboratoryofManufacturingAutomationandRobotics，CollegeofMechanicsEngi

3、neeringandAutomation，ShanghaiUniversity，Shanghai200072，China)Abstract：Salesfbrecastwhichisthebasisoftheenterprisebudgetmanagementisvitallyimportanttothedevelopmentandwell·balancedproductionofenterprise．Firstly，saleforecastanalyticalsystemwassetuptomanagethehistoricaldataandgiveou

4、taforecastingresultlistbyusingthesalesforecastanalyticalmodel．Inthemeantime，setupthesalesforecastanalyticalsystemwhichisbasedonBPneuralnetwork．Inthelast，applythesysteminsomeelectricalindustryofShanghai，andthroughtheeom—parewiththetraditionalforecastmethodexponentialsmoothing，thef

5、orecastcomparativeanalysisresultverifytheutilit)rofthesystem，theaccuracyoftheforecastmodel．Keywords：BPneuralnetwork；salesforecast；salesforecastsystem；salesforecastanalysis0引言现代企业管理的核心是市场。全球经济一体化的进程以及信息技术的发展，消除了许多流通壁垒。竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高的要求。在现代市场条件下，企业面临的市场环境复杂多变，如何把握好航向，积极有效地开

6、展工作，进行决策，是一个企业必须解决的问题。销售预测作为一种新兴的信息技术，能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案。企业的销售以研究综合性市场营销活动及其规律为目标，它不仅要发现顾客的需求，还要将其转化为对产品与服务的要求，最后达到满足顾客的需求。销售因受到企业外部环境多方面的影响，具有极大的随机性和不确定性⋯。本文选择的预测方法为BP神经网络预测法。因为商品销售额分析是一个不规则的、复杂的非线性系统，分析的重点主要是考虑影响商品销售的最基本因素。但基于多种原因，如新产品开发、季节变换以及市场政策改变等，传统分析方法的可靠性在很大程度上受到

7、质疑。因此，人们希望能够建立一个参数随着预测环境变化而变化的非线性系统。在这种情况下。人工神经网络方法就显示出其特有的优势。它具有分布处理、自组织、自适应、自学习和容错性的优良特性¨-。商品销售额预测就是从以往的销售数据中总结出商品销售的规律性，并用这个规律动态地预测未来的销售额。人工神经网络的诸多特性能较好地处理商品销售额预测问题。1销售预测系统设计在分析企业生产流程时发现销售数据的管理存·国家自然科学基金资助项目(50805089)；上海市科委资助项目(IOdzll22002)32雷华欢，等：基于BP神经网络的销售预测分析系统2012年第2期在相对的

8、混乱，没有一个完善的历史数据管理库，根据这个特点本系统引入了产品销售数据管理模块