基于多模型融合的BP神经网络组合预测模型的研究
随着大数据互联网等产业的高速发展,企业比以往更需要精准的预测销售数据来制定企业未来的规划.然而传统单一的预测模型如三次指数平滑预测模型、灰色预测模型和多变量LSTM预测模型都因各自的局限性难以得到精准预测的结果.本文提出建立一种基于多模型融合的BP神经网络组合预测模型,即将三次指数平滑预测、灰色预测和多变量LSTM预测的预测结果作为BP神经网络预测模型的输入,从而得到精准预测结果.该模型通过在医疗销售行业的应用,符合预期成果,并得到好的评价.
预测模型、三次指数平滑预测、BP神经网络组合预测、灰色预测、多变量LSTM预测
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TP181(自动化基础理论)
2023-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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