零件库存用量的预测方法比较

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阐述了时间序列模型和BP神经网络模型预测的原理和方法.以某企业零件库存用量的实测数据为例,详细介绍了建模的一般过程及参数的确定方法,同时利用前63天的库存用量数据,建立了两种方法对应的预测模型,并对后7天的库存用量数据进行向前一步预测,经过比较,ARI模型的预测精度最高,一步预测的平均相对误差仅为5.16%,预测效果良好.
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