由于不受时间、位置等因素的制约,自动售货机成为商业自动化的一种常见设备,不仅节省人力,降低了人工费用成本,补充了人力资源的不足,而且交易更便利、更省力、运营资本少、占地面积小本文从顾客及经营者的角度出发,分析了自动售货机需要达到的功能和性能要求,并在此基础上介绍了本课题自主研发的自动售货机的概况。以此售货机为依托,对老化测试系统进行了设计,分别为螺旋出货模块测试,升降载物模块测试,制冷模块测试及模拟销售测试,并对测试的结果进行了分析得到了相应的测试结论。罐装饮料自动售货机虽然可以实现自动售货功能,但其货物补充、收入货款回收、找零货币装入等步骤仍需要人工参与,为此需要针对罐装饮料自动售货机销售的不稳定等特点,对一定时期的罐装饮料自动售货机在学校的销量进行预测,合理安排工作人员打开饮料自动售货机操作的周期和间隔。由于神经网络不需要建立参数化的解析模型,也显示了比传统方法更多的优势。本文研究了周、月等周期中罐装饮料自动售货机在学校的销量的变化情况,总结了变化规律,并选用BP神经网络模型建立了罐装饮料自动售货机销量的预测模型。通过BP神经网络算法、网络结构等方面的研究和实验,包括网络层数结构、各层神经元个数、训练算法等各种情况的对比,最终确定了较为合适的网络模型和训练算法。通过实验和分析,验证了本文采用神经网络预测提出的预测模型的有效性。基于神经网络的罐装饮料自动售货机销量的预测模型构建及仿真具有一定的应用价值,随着罐装饮料自动售货机的不断推广,这项技术将发挥越来越大的作用。