基于循环神经网络的物料采购需求智能化挖掘方法

摘要：

为了最大程度保留有价值信息,提升企业对物料采购价格需求挖掘能力,降低挖掘误差,提出基于循环神经网络的物料采购需求智能化挖掘方法.利用小波分析方法预处理初始需求序列,多尺度分解初始序列,获取若干高、低频序列;利用相空间重构多尺度序列高、低频序列,将重构序列引入循环神经网络模型;经模型训练重构数据后,构建物料采购需求智能化挖掘模型,实现物料采购需求智能化挖掘.试验结果表明,该方法能够有效保留初始序列中的价值信息,训练误差和测试误差平均值为3.02％和2.61％,绝对误差和相对误差平均值为0.58％和3.82％,具有较好的实际应用价值.

关键词：循环神经网络、物料采购、采购需求、智能化挖掘、小波分解

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：111-114