【摘 要】
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随着市场竞争的日益激烈,消费者的心里越来越复杂,这样导致了产品的需求的波动性大大增加。这种强波动性的产品需求序列中除了随机性外还存在混沌性,根据混沌理论可知,混沌的
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随着市场竞争的日益激烈,消费者的心里越来越复杂,这样导致了产品的需求的波动性大大增加。这种强波动性的产品需求序列中除了随机性外还存在混沌性,根据混沌理论可知,混沌的短期预测是可行的。为了有效的对这些混沌性进行预测,选择了神经网络作为预测模型,因为神经网络对非线性具有较好逼近能力。在网络结构选择中考虑了混沌序列的嵌入维数,并在隐层中加入了径向基以更好的拟合数据。在针对目前很多企业具有数据库和数据仓库的背景,给出了基于数据挖掘的具体预测方法,并通过实例演示了预测的有效性。
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