基于BP神经网络对蔬菜类商品自动定价与补货决策问题的研究-中国期刊网

摘要摘要：本文在研究蔬菜类商品自动定价与补货决策问题中，对附件2中的流水数据进行处理，并选取了2023年6月份的数据来预测未来一周的数据。按照每日的数据以品类为单位计算出日均销售量及日均销售单价。分析出了各蔬菜品类销售总量与成本加成定价的关系。最后通过附件二所选取的数据建立BP神经网络预测模型预测出了在收益尽可能大的情况下各蔬菜品类未来一周的日补货总量及定价最优决策，使得商超在正常运转的同时收益尽可能最大，并对其进行了模型检验。

1孙玥,马红蕊,吴育豪,指导老师,刘梦雪. 蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题的研究.建筑技术科学,2023-11.
2赵家龙,,刘慧敏,,于文帅,,指导老师：朱得康. 基于优化蔬菜类商品的自动定价与补货决策模型.建筑技术科学,2023-11.
3冀兆鹏,,汪世民,,周德才,指导老师：刘林丽. 基于多元优化模型对蔬菜类商品自动定价与补货决策研究.建筑技术科学,2023-11.
4王鑫彤,牛奕敏,梁明家,指导老师：宋雪. 基于数据挖掘的蔬菜类商品自动定价与补货决策的研究.建筑技术科学,2023-11.
5赵岩敏,,王宁,,吴迪,指导教师：安乐. 基于时间序列模型对蔬菜类商品的自动定价与补货决策的研究.建筑技术科学,2023-11.
6刘志杰,许晓栋,邱立邦. 基于 RF 和 ARIMA 模型的蔬菜类商品的自动定价与补货决策.建筑技术科学,2023-11.
7孔德智1 曹学峰2 吴文江2么子洲1 Kong De-zhi Cao Xue-feng Ma Xv-jie Yao Zi-zhou. 基于粒子群优化算法的蔬菜类商品定价与补货预测模型的建立.建筑技术科学,2024-03.
8张子默,,杜欣瑞,赵心怡,指导教师：李董潞. 基于评价预测模型的蔬菜商品定价与补货计划研究.建筑技术科学,2023-11.
9. BP神经网络.计算机应用技术,2005-05.
10. BP神经网络.计算机应用技术,2005-03.

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