【摘 要】
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针对笔记本电脑销售的不确定性，利用BP神经网络算法构建模型，采用MATLAB对某店铺的2021年笔记本电脑的销售数据进行了网络训练，通过Pearson相关系数来分析输入层各节点和输出层销售额之间的相关性，确定了访客数UV、收藏数、加购物车次数、客单价和支付转化率等5个输入层节点,销售额为输出层节点。实验证明了构建的BP神经网络模型预测值和实际值误差小，预测准确度高，可为笔记本电脑销售计划安排及库存
【基金项目】
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浙江省2021年度高校国内访问工程师校企合作项目（FG2021242）；
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针对笔记本电脑销售的不确定性，利用BP神经网络算法构建模型，采用MATLAB对某店铺的2021年笔记本电脑的销售数据进行了网络训练，通过Pearson相关系数来分析输入层各节点和输出层销售额之间的相关性，确定了访客数UV、收藏数、加购物车次数、客单价和支付转化率等5个输入层节点,销售额为输出层节点。实验证明了构建的BP神经网络模型预测值和实际值误差小，预测准确度高，可为笔记本电脑销售计划安排及库存管理提供依据。
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