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國立屏東科技大學 工業管理系 李祥林所指導 紀瑞傅的 多種少量產品銷售預測之探討 (2004),提出大井泵浦股票關鍵因素是什麼,來自於預測、銷售預測、類神經網路。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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多種少量產品銷售預測之探討

為了解決大井泵浦股票的問題,作者紀瑞傅 這樣論述:

因為類神經網路具有高容記憶能力、計算能力、學習力及容錯力,較適合解決非線性問題。本研究利用類神經網路在預測上的優點,建構多種少量產品的銷售預測。以某家沉水泵浦公司為例,運用倒傳遞類神經網路建構預測模型。輸入層共八個神經元,分別為降雨量、水稻插秧期、促銷、春節及數項歷史銷售量記錄等八個影響因素,隱藏層神經元數目為9個。實測數據顯示,以倒傳遞類神經網路建構的模式優於廠商原來預測,而且如果將出貨量改成二期平均,則預測效果更佳,誤差率由36.344%降至11.568%。另外以指數平滑法進行預測比對,結果顯示,倒傳遞類神經所預測誤差率最小,確實可為多種少量產品提供更好預測模式。