基于ＲＢＦ神經網絡的客戶需求預報

[摘要] 闡述了基于RBF神經網絡的客戶需求預報方法。以某公司的產品銷售數據為例，進行了需求預報仿真實驗，平均預報誤差小于4％，證明了此方法的可行性和有效性。

[關鍵詞] 客戶需求 預報 RBF神經網絡

一、引言

在經濟全球化的激烈競爭中，客戶需求預報在企業決策中發揮著重要的作用，客戶需求預報主要是預報未來一段時間內客戶對某產品的需求數量和發展趨勢。產品需求信息的提前準確獲取，可以縮短產品的上市時間并提高客戶滿意度。同時客戶需求預報也是解決不確定需求物流配送問題的一個重要方法，通過客戶需求預報可以將不確定需求問題轉化為確定需求問題。本文采用RBF神經網絡對客戶需求進行預報，以期得到有效結果。該研究有利于了解RBF神經網絡在客戶需求預報問題中的應用價值。

二、基于RBF神經網絡的客戶需求預報

RBF神經網絡是以徑向基函數作為隱含層神經元激活函數的三層前向型神經網絡，RBF網絡的優越性主要在于具有最佳逼近和全局逼近的性質，因此可以用于預測、識別、函數逼近和過程建模等問題。RBF神經網絡的拓撲結構如圖1所示。第一層為輸入層，由信號源節點組成，輸入層節點只傳遞信號到第二層；第二層為隱含層，隱含層采用徑向基函數作為網絡的傳遞函數，隱含層節點數視所描述問題而定，從輸入層空間到隱含層空間的變換是非線性的；第三層為輸出層，它對輸入模式的作用作出響應，輸出層節點計算由隱含層節點給出的基函數的線性組合。……