文献

J-GLOBAL ID：201802252972710578   整理番号：18A1256209

BPニューラルネットワークに基づく在庫予測に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on inventory forecasting based on BP neural network

著者 (6件)： Gu Lichuan (School of Computer and Information, Anhui Agricultural University, No.130 ChangJiang Road, Hefei, Anhui, 230036 China) ,  Han Yueyue (School of Computer and Information, Anhui Agricultural University, No.130 ChangJiang Road, Hefei, Anhui, 230036 China) ,  Wang Chengji (School of Computer and Information, Anhui Agricultural University, No.130 ChangJiang Road, Hefei, Anhui, 230036 China) ,  Shu Guiyang (School of Computer and Information, Anhui Agricultural University, No.130 ChangJiang Road, Hefei, Anhui, 230036 China) ,  Feng Juanjuan (School of Computer and Information, Anhui Agricultural University, No.130 ChangJiang Road, Hefei, Anhui, 230036 China) ,  Wang Chao (School of Computer and Information, Anhui Agricultural University, No.130 ChangJiang Road, Hefei, Anhui, 230036 China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 在庫の正確な予測は,在庫値を改善することができて,資本ターンオーバーを速めて,企業の収益性を改良することができた。それは近年,ホットな研究トピックになった。研究背景として農業企業のビジネスプロセスを取り上げた。BP(バックプロパゲーション)ニューラルネットワーク在庫予測モデルを最適化し,在庫ビジネス要員と機能ユニットの需要を組み合わせた複数の不正確な方法を用いて,BPニューラルネットワークに基づく新しい在庫予測法を提案した。本方法は,入力層サンプルの在庫要件を予測するために,BPニューラルネットワークとして,従来の,政策,薬剤耐性および市場の4つの因子を取り上げた。サンプルデータの入力層が不足するとき,本方法は,より良い値を見つけるために組合せの下で予測誤差傾向の代わりに各々の値を調査することによって,収集をフェッチングする代わりに各々の値のために複数の不正確な方法を使用した。データフィルタリングと欠落データ内挿の後,サンプルデータをBPニューラルネットワーク予測モデルに入力した。シミュレーション結果は,提案方法がより少ない誤差を有して,既存の方法より利点と利点を有することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  逆伝搬法 ,  内挿法 ,  予測誤差 ,  予測モデル ,  薬物耐性 ,  *予測 ,  *ニューラルネットワーク ,  農業 ,  シミュレーション ,  最適化 ,  ターンオーバー
準シソーラス用語： 採算性 ,  *在庫 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 在庫管理  (KB05030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： BPニューラルネットワーク ,  在庫 ,  予測 ,  研究