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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價的問題，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。