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申请/专利权人：山东浪潮智能生产技术有限公司
摘要：本发明属于智能数据处理的技术领域，更具体地，涉及一种用于安全库存调拨量的预测方法及系统。包括获取企业仓库库存数据；影响因素分析；对安全库存量的影响因素数据进行预处理；搭建BP神经网络模型，并进行训练；使用改进的BP算法确定学习步长η，完成BP神经网络模型的建立。本发明解决了现有技术中企业在库存管理中存在的实际需求超标或供应不足、仓库之间调度效率低、管理成本高、物流信息不通畅等问题。
主权项：1.一种用于安全库存调拨量的预测方法，其特征在于，包括下述步骤：S1：获取企业仓库库存数据，所述仓库库存数据包括但不限于商品出入库清单、商品库存清单、价格调整记录、销售账单、商品调拨记录、仓库的具体地址信息；S2：对企业仓库库存数据进行影响因素分析，得到安全库存量的影响因素数据，所述安全库存量的影响因素数据包括供应的不确定和需求的不确定两方面；其中，供应的不确定包括但不限于供应商的信用程度、质量等级、运输方式、物资紧缺度和次品率；需求的不确定包括但不限于缺货成本和储存成本；S3：对安全库存量的影响因素数据进行预处理，并转化为能被BP神经网络识别的输入数据；S4：搭建BP神经网络模型，并进行训练；所述BP神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，所述输入层、隐含层和输出层中，相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接；S5：确定学习步长η，完成变步长BP神经网络模型的建立。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮智能生产技术有限公司 一种用于安全库存调拨量的预测方法及系统
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