BP神经网络在笔记本电脑销量预测中的应用研究

"基于BP神经网络模型的笔记本电脑销售预测研究" 本文主要探讨了在当前市场环境下，如何利用BP神经网络模型对笔记本电脑的销售进行预测，以帮助商家更好地控制库存风险和制定销售策略。在2022年Q2季度，尽管笔记本电脑销量有所增长，但销售额却出现下滑，这表明市场竞争加剧，且消费者购物行为发生变化，电商平台的促销活动对销售产生了显著影响。 在这样的背景下，研究者们提出了多种销售预测方法。王辉等人采用Stacking集成策略，结合多个机器学习模型以降低预测误差；滕宁宇等人运用回归法对销售收入进行预测；张志新等人通过人工神经网络预测网络直播销量；杨庆斗则对比了线性回归、Lasso回归和BP神经网络，发现BP神经网络在预测长城汽车销售量时的误差最小；周博军利用BP神经网络模型预测彩票销售金额，模型精度较高。 文章的作者李向东、刘清华和陈静关注于BP神经网络的非线性映射能力和灵活的网络结构，他们使用MATLAB构建了BP神经网络模型，并对一个店铺2021年的笔记本电脑销售数据进行训练。通过Pearson相关系数分析，他们确定了访客数（UV）、收藏数、加购物车次数、客单价和支付转化率作为输入层节点，销售额作为输出层节点。实验结果显示，构建的模型预测值与实际值间的误差较小，预测精度高，可以为笔记本电脑的销售计划和库存管理提供有力的数据支持。 BP神经网络模型在笔记本电脑销售预测中表现出色，能够应对市场的复杂性和不确定性，为商家提供科学的决策依据。通过对历史销售数据的分析和建模，商家可以更准确地预估未来销售趋势，从而调整库存和营销策略，以适应快速变化的市场环境。