基于神经网络模型“拍照赚钱”的定价方案研究

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基于拍照赚钱的定价问题,先预处理获得的数据信息,进行坐标与距离的换算。基于处理后的信息数据,分析会员信息和任务数据,优选出任务与会员最短距离、任务与任务最短距离、会员密度、平均预定限额、平均预定时间5个因素指标,以此为基础建立5×24×1的任务定价的BP神经网络模型,并随机选取800个任务数据进行训练,平均拟合误差为1.65%.同时,运用训练后的神经网络预测定价,预测值与实际定价误差为6.42%.这说明,通过模型能够设计出较好的定价方案。
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