BP神经网络驱动的清仓库存投资预测策略综述

本文主要探讨了基于BP神经网络的清仓库存投资预测研究，由赵玉虹、黄理灿和徐欣三位作者共同撰写，发表在中国科技论文在线。他们首先回顾了传统的库存预测方法，如德尔菲法、移动平均法、指数平滑法和回归模型等，这些方法在处理线性问题和单一因素情况下表现良好，但在面对复杂非线性和多因素问题时存在局限性，如适用性不足、对问题理解的依赖性强等。 BP神经网络作为一种非线性预测模型，由于其强大的自我学习和适应能力，逐渐成为解决这些问题的新选择。BP（Back Propagation）算法通过反向传播机制优化网络权重，能够捕捉数据中的潜在模式，尤其适用于处理具有复杂关系的数据，如清仓库存投资中的多变量交互影响。然而，标准BP算法也存在梯度消失和局部最优解等问题，这限制了其预测性能。 鉴于此，文章作者建议在清仓库存投资预测中采用变步长的BP神经网络，这种方法可以根据数据特性动态调整学习率，进一步提高预测精度并降低投资风险。这种改进的BP神经网络算法能够更好地应对非线性关系，同时处理多个输入变量，减少对人为经验和问题理解的依赖。 本研究综述了传统预测方法的局限性，重点介绍了BP神经网络在清仓库存投资预测中的应用前景，以及如何通过优化算法提高预测效果。这对于相关企业的决策制定和风险管理具有实际指导意义，也是当前IT领域研究的一个热点话题。随着科技的发展，未来的研究可能会探索更多融合机器学习和其他先进技术的新型预测模型，以期在复杂商业环境中提供更精确的预测支持。