Elman神经网络在企业年度销售目标预测中的应用
销售预测的模型与方法
销售预测的模型与方法销售预测是企业营销战略的关键环节之一，通过准确预测未来销售情况，企业可以合理安排生产计划、优化库存管理、制定合理的销售目标以及有效调整营销策略。
因此，选择合适的模型与方法进行销售预测对企业的运营和发展具有重要意义。
本文将介绍几种常见的销售预测模型与方法，并探讨其优缺点。
1. 时间序列法时间序列法是一种常用的销售预测方法，它基于历史销售数据进行分析，根据过去的销售趋势和模式来预测未来的销售情况。
时间序列法主要包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
移动平均法是一种简单直观的方法，它通过计算过去一段时间内的销售均值来预测未来的销售。
然而，移动平均法对于销售波动较大的产品效果较差，无法准确反映销售的快速变化。
指数平滑法是一种考虑到较近期销售数据权重较高的方法，通过对历史销售数据进行加权平均来预测未来的销售。
指数平滑法适用于销售数据波动较大的情况，然而它往往对销售走势的突变反应较迟。
ARIMA模型是一种结合了自相关和移动平均的时间序列模型，通过建立销售量与时间的关系来预测未来的销售情况。
ARIMA模型的优点是可以考虑历史数据的长期趋势以及相关误差，但是需要较多的历史数据才能建模，并且对模型参数的选择较为敏感。
2. 实例法实例法是一种基于类似情况的推理方法，它通过寻找与当前情况相似的历史销售案例并进行类比，从而进行销售预测。
实例法适用于销售环境比较稳定，历史数据可靠且类似情况较多的情况下。
实例法的优势在于可以通过类比其他类似销售情况来进行预测，比较适用于特殊产品或者新产品的销售预测。
然而，实例法的局限性在于需要充分的历史销售数据和合理的类比方式，如果历史数据不足或者类比不准确，预测结果可能存在一定误差。
3. 基于机器学习的方法随着机器学习领域的发展，越来越多的企业开始应用机器学习算法进行销售预测。
机器学习方法一般包括回归模型、决策树、神经网络、支持向量机等。
回归模型是一种常用的机器学习方法，它通过建立销售量与其他相关因素之间的函数关系来进行预测。
基于VMD与Elman神经网络的电离层预报方法
基于VMD与Elman神经网络的电离层预报方法电离层预报是天文学、地球物理学等领域的重要研究课题，对于短波通信、导航系统和卫星通信等应用有着重要的意义。
本文将介绍基于VMD（Variational Mode Decomposition）与Elman神经网络的电离层预报方法，并讨论其在实际应用中的可行性和效果。
一、引言电离层是地球大气层中的一个带电层，其电子密度会随着地磁活动、太阳辐射和地球自转等因素而发生变化，从而对无线电通信和导航系统等造成影响。
因此，准确地预报电离层的变化对于无线电通信等应用具有重要意义。
二、基于VMD的电离层预报方法VMD是一种用于信号分析的方法，可以将复杂非线性信号分解为一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF）。
VMD方法可以帮助我们理解电离层信号的频谱特征，并提取有效的特征用于预报。
首先，收集一段时间内的电离层观测数据，包括电子密度、地磁活动等因素的监测数据。
然后，利用VMD方法对观测数据进行分解，得到一系列IMF。
IMF表示了不同频率范围内的振动模式，可以反映出电离层的特征。
接下来，根据历史观测数据和已知地磁、太阳活动的影响规律，建立VMD-Elman模型。
Elman神经网络是一种常用于时间序列预测的神经网络模型，可以学习输入数据的历史模式，并基于历史模式预测未来的趋势。
通过输入IMF和历史观测数据，基于Elman神经网络进行训练，并得到预测模型。
然后，利用该模型对未来一段时间内的电离层变化进行预测。
三、实验与结果分析为了评估基于VMD与Elman神经网络的电离层预报方法，我们收集了一段时间内的电离层观测数据，并将数据分为训练集和测试集。
利用训练集进行模型训练，并利用测试集验证模型的预测能力。
实验结果显示，基于VMD与Elman神经网络的电离层预报方法具有较好的预测精度。
预测结果与实际观测数据较为吻合，能够准确地捕捉到电离层变化的趋势和周期性。
elman预测matlab实例
elman预测matlab实例
Elman神经网络是一种反馈神经网络，适用于时间序列数据的建模和预测。
在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱来实现Elman 神经网络的建模和预测。
下面我将从多个角度来回答这个问题。
首先，我们需要准备时间序列数据，这些数据可以是任何具有时间顺序的数据，比如股票价格、气温变化等。
然后，我们可以使用MATLAB来创建Elman神经网络模型。
在MATLAB中，可以使用命令 `newelm` 来创建一个Elman神经网络对象。
这个函数需要指定网络的输入和输出的大小，以及隐藏层神经元的数量等参数。
接下来，我们需要对数据进行预处理，包括数据归一化、分割训练集和测试集等操作。
然后，我们可以使用 `train` 函数来训练Elman神经网络模型。
这个函数需要输入训练数据和对应的目标输出，以及一些训练参数，比如训练的最大周期数、训练误差等。
训练完成后，我们可以使用训练好的Elman神经网络模型来进行预测。
可以使用 `sim` 函数来对新的输入数据进行预测。
同时，我们可以使用一些评价指标来评估模型的预测性能，比如均方根误差（RMSE）、相关系数等。
此外，在MATLAB中还可以使用一些可视化工具来展示Elman神经网络模型的训练过程和预测结果，比如绘制训练误差曲线、实际值与预测值的对比图等。
总的来说，使用MATLAB实现Elman神经网络的建模和预测涉及到数据准备、模型构建、训练和评估等多个步骤。
通过合理的参数选择和模型调优，可以得到准确的预测结果。
希望这个回答能够帮助你理解如何在MATLAB中实现Elman神经网络的预测。
Elman神经网络
Elman网络的构建
NET = NEWELM(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)
PR - Rx2 维矩阵，表示R个输入的范围 Si -每层有几个神经元 TFi – 每层神经元的类型 BTF – 训练算法，默认为 'traingdx'. BLF – 学习算法，默认为 'learngdm'. PF - 表现函数，默认为 'mse'
意义：演示Elman网络如何进行时间模式 识别和分类（低通滤波）
实现方法
设置输入（两种振幅的正弦波）和期望输出 建立网络并根据输入和期望输出进行训练 用原输入信号对网络进行测试 用一组新的输入信的空调负荷预测
空调系统的逐时负荷是按时间顺序排列的 数字序列，它们之间有某种统计意义上的 关系，很难用函数描述
例一：构建一个Elman网络
构建一个单输入、单输出，隐藏层有5个 神经元的Elman网络
输入网络的IW，LW1和LW2进行观察分 析（维数）
随机产生一个输入向量，观察相应输出 为输入向量指定期望输出进行训练 观察训练后网络的输出
振幅检测
检波、低通滤波
例二：应用Elman网络进行振幅检测
空调负荷预测问题：多变量、强耦合、严 重非线性、动态性
要求：根据过去的N（N≥1）个数据预测 未来M（M ≥1 ）个时刻的值
预测方法的选取
神经网络方法的优势
并行、分布式、自组织
静态网络
BP网络：系统定阶困难、规模大、收敛慢
动态网络
Elman：适应时变特性
样本数据的分段方法
空调负荷数据
每天只选9~12四个小时的负荷
基于Elman网络的空调负荷预测步骤
神经网络在股票市场预测中的应用
神经网络在股票市场预测中的应用2021年初，全球疫情影响下的经济形势异常复杂，导致股票市场行情一波三折。
对于投资者来说，如何进行科学合理的股市预测显得尤为重要。
近年来，由人工智能技术驱动的神经网络技术在各领域取得了长足进展，股票市场预测领域自然也不例外。
本文将从理论基础、应用案例、局限性等方面为您介绍神经网络在股票市场预测中的应用。
一、理论基础神经网络是一种基于生物学神经网络，利用计算机模拟人脑工作方式的技术。
它可以通过对数据的学习和训练，建立数据与结果之间的映射模型，从而实现对未知数据的分类和预测能力。
在股票市场预测中，神经网络可通过对大量历史数据的学习，建立股票价格与市场因素（政策、经济指标等）之间的关系，从而对未来市场走势进行预测。
二、应用案例神经网络在股票市场预测中的应用已经有了不少成功案例。
例如，金融机构利用神经网络对美国股票市场进行预测，根据历史交易数据和新闻报道等信息，预测未来市场走势，提供投资策略。
此外，某些人工智能公司也通过自研算法，搭建AI交易系统，通过神经网络对股票市场进行预测，实现了稳定的高收益。
三、局限性然而，神经网络在股票市场预测中并非完美无缺，也存在一些局限性。
首先，神经网络需要大量数据进行训练，若数据量不足或数据拟合不够精确，很容易导致预测偏差。
其次，虽然神经网络具备自主学习能力，但是若网络结构设计不合理或训练方式不当，也会导致失效。
最后，股票市场受多种因素影响，如政策、波动性、信息发布等，还有大量无法精确定量的因素影响市场走势，这些都是神经网络预测的难点。
四、结语总的来说，神经网络技术在股票市场预测中具备重要价值，但是对于从业者来说，如何科学合理地利用神经网络进行预测仍需考量。
因此，不仅需要深入理解其理论基础，更需要结合实际场景进行灵活运用，并注意其局限性，不盲目追求数据拟合度，保持数据模型的透明度和可解释性，才能做到真正科学合理地利用神经网络进行股市预测。
基于改进Elman神经网络的目标威胁度预测评估
第39卷第3期2017年6月探测与控制学报Journal of Detection &ControlVol. 39 No. 3Jun. 2017基于改进Elm an神经网络的目标威胁度预测评估徐公国，段修生(解放军军械工程学院，河北石家庄0S0003)主商要：针对地面防空作战中目标威胁度难以准确评估的问题，提出了基于改进Elman神经网络的目标威胁 度动态预测评估方法。
该方法利用量子粒子群智能优化(QPSO)算法对Elman神经网络进行了改进,提出了 QPSO-Elman神经网络,并基于优化的QPSO-Elman神经网络构建了目标威胁度的动态预测评估模型。
仿真 分析表明，该方法有效解决了目标威胁度的动态评估问题，预测结果更加准确且实用性强，增强了防空系统的 作战能力。
关键词：目标威胁度;Elman神经网络;量子粒子群优化算法;防空作战中图分类号：TP183 文献标识码：A文章编号=1008-1194(2017)03-0101-06 Target Threat Prediction Assessment Based on ImprovedElman Neural NetworkXU Gongguo,DU A N Xiusheng(Ordnance Engineering College of PLA，Shijiazhuang 050003，China) Abstract：Aiming at the problem that target threat is hard to assess in ground air defense operation, a method of target threat assessment was proposed based on the improved Elman neural network The Elman neural network was improved based on the quantum particle swarm optimization (QPSQ) , and the QPSO-Elman neural network was proposed. Besides，a assessment model was proposed based on QPSO-Elman neural network The simulation results showed that this method could effectively solved the problem, the prediction results were more accurate and practicable, and it could enhance the operational capability of the air defense system.Key words：target threat assessment；Elman neural network；quantum particle swarm optimization；air defense operation〇引言在地面防空武器系统中，特别是防空c3i系统中，目标威胁度评估是武器-目标配对问题中的关键技术。
神经网络模型在预测领域的应用
神经网络模型在预测领域的应用随着科技的发展和人们认识的深入，预测已经成为日常生活中必不可少的一部分。
从天气预报、股市预测到疾病预测等等，预测对人们的生活产生了深远的影响。
神经网络模型在预测领域的应用，成为了目前越来越多的机器学习领域的研究热点。
神经网络是一种类似于人类大脑的计算模型，具有学习和自适应能力。
它被广泛应用于预测领域中的各种问题。
神经网络模型可以通过分析预测数据并建立模型，预测某个事件的概率，进而实现预测目的。
下面分别从天气预测、股票预测和疾病预测三个方面探讨神经网络模型的应用。
一、天气预测领域在天气预测领域，神经网络模型可以根据历史天气数据，结合天气预报模型，预测未来的气象变化。
神经网络模型除了能够处理数值数据外，还能够处理非数值数据，如天气预测中的文本数据。
通过学习大量的历史数据，神经网络模型可以学习到各类气象因素之间的关系，从而实现准确预测。
二、股票预测领域在股票预测领域，神经网络模型可以根据历史股票收盘数据，结合市场走势和其他经济指标，预测未来股票收盘价的可能性。
神经网络模型的优点在于可以学习到复杂的股票市场规律和因素，比如股票价格和市场趋势、GDP和收益率等关系。
基于得到的预测结果，投资者可以采取更贴切的投资策略，实现更优秀的收益。
三、疾病预测领域在疾病预测领域，神经网络模型可以根据相关病症患者的病历资料，预测某些疾病的有效治疗方式，或者预测未来可能得到的疾病。
神经网络模型能够学习到疾病和相关病症之间的关系，通过预测，医生和患者可以采取更合理和更有效的治疗方式，从而达到更好的治疗效果。
总结神经网络模型在预测领域中的应用，是目前机器学习领域中的研究热点。
无论是天气预测、股票预测还是疾病预测，神经网络模型都可以通过学习历史数据，建立有效的预测模型，从而实现预测的目的。
当然，神经网络模型也面临着各种各样的困难和挑战，如数据质量、噪音影响等。
但随着科技的不断发展和人们对机器学习技术的不断了解，相信神经网络模型在预测领域中的作用和意义会越来越重要。
改进Elman神经网络在径流预测中的应用
作者简介 ：崔东文（ １ ９ ７ ８ 一 ） ， 男， 云南玉溪人 ， 高级工程师 ， 学士， 主要从事水资源水环境研究及水资源保护等工作
Ｅ— ｍａ ｉ ｌ ：ｃ ｄ ｗｇ ｒ ＠ １ ６３． ｃ ｏ ｍ
７ ２
水 利 水 运 工 程 学 报
预报 中的应用 提供 参考 ．
１ Ｇ Ａ — Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ径 流预 测模 型
１ ． １ Ｅ ｌ ｍａ ｎ神 经 网络
动 态递归 神 经 网络 是 一种极 具潜 力 系统 预测工 具 ， 而Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ网络 是动 态递 归神 经 网络 中结 构最 为简单 、 运算 量小 、 适合 实 时系统 辨识 的动态 递归 网络 ． Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ神经 网络 是 Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ于 １ ９ ９ ０年提 出 的 ， 该 模 型是 在 前馈
和泛 化 能 力 有 了 较 大 提 高 ．
关
键
词： Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ 神经网络； Ｂ Ｐ神经网络； 遗传算法； 径流预测
中 图分类 号 ： Ｐ ３ ３ ２
文献 标 志码 ： Ａ
文章 编号 ： １ ０ ０ ９ － ６ ４ ０ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ 一 Ｉ Ｘ ） ７ １ — ０ ７
接权值 的 Ｇ Ａ— Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ多元变量年径流预测模型． 以新疆伊 犁河雅马 渡站径流预测 为例进行实 例分析 ， 并构建 传 统 Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ ， 传统 Ｂ Ｐ和 Ｇ Ａ． Ｂ Ｐ多元变量年径流 预测模 型作 为对 比模 型 ， 预测结果与文献 ｌ Ｅ Ａ — Ｂ Ｐ网络模型 预测 结 果进行对 比． 结果表 明： ①Ｇ Ａ ． Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ模型 的拟合及预测效果 略优 于文献 Ｉ Ｅ Ａ ・ Ｂ Ｐ模 型 ， 该模型用于多元变量年径 流预测是合理 可行 的 ， 具有较好 的预测精度 和泛化 能力． ② 在相 同网络结构及传 递函数 等条件下 ， Ｇ Ａ ・ Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ模
改进的Elman神经网络在WSNs距离预测中的应用
为了提高定位的精度 ， 对测距精度 的提高进行 了研究 。根 据实验获取 的 Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ 值 与对应 的距离值 ， 先对 实
验数据进行滤波处理 ， 以滤波后的数 据作为样 本 ， 建立改 进 的 Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ神 经 网络 预测模 型 ， 利用改 进 的 Ｅ ｌ —
ｍ ａ ｎ神经 网络 的稳定性高 和预测 精度高等 特性 ， 对样本 进行训 练 ， 得 出预测 的距 离值 ， 距离精 度达 到 １ ｍ
ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎｃ ｅ ｏｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ０ ｆ Ｗ Ｓ Ｎｓ
ＣＨＥＮ Ｌｏ ｎｇ ，ＺＨＡＮＧ Ｋｅ ，ＬＵＯ Ｐ ｅ ｉ ． ｕｉ ｒ ｎｇ 。
（ １ ． Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｕ ｉｖ ｎ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ
陈 龙 ，张 可 ，罗配 明
（ １ ． 电子科 技大 学 电子科学技术研究院 ， 四川 成 都 ６ １ １ ７ ３ １ ２ ． 电子科技大 学 自动化 工程学院 ， 四川 成都 ６ １ １ ７ ３ １ ）
摘
要 ：节点定位是无线传感器 网络应 用 的关键 技术 之一 ， 而测 距 的精 度很 大程度 决定 了定 位 的精度 。
以内。
关键词 ：无线传感器 网络 ； 距离预测 ； 滤 波处 理 ； 改进 的 Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ神经 网络 中图分类号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ ０ － ９ ７ ８ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ － ０ １ ４ ９ － ０ ４
神经网络在财务的应用
神经网络在财务方向的应用
神经网络模型从本质上来说, 是通过所给出的一系 列输入变量( 独立变量) 对输出变量的系统的模式 识别方法, 该方法独立于数据的生成过程。进一步 来说, 神经网络模型能够处理大量的输入变量, 即 使这些数据是有噪声的( noisy) 或是具有强相关性 的。神经网络模型的这些优势是经典线性统计方法( 以多元线性回归模型为代表) 所不具备的。因此， 现在也逐渐应用到财务数据的分析和挖掘上。
神经网络在财务方向的应用
《基于BP 神经网络的公允价值有用性评 价》——中国管理信息化
公允价值在上市公司的财务报表开始启用， 文章利用问卷调查，选取样本对公允价值的 相关性和可靠性进行评价。借助BP 神经网 络工具对搜集的公允价值的相关性和可靠性 评分进行训练，得到各样本的综合结果
神经网络在财务方向的应用
神经网络(Neural network，NNet)
是人工智能中研究比较成熟的技术。
神经网络最早是由心理学家和神经生物学家提出的， 旨在寻求和测试神经的计算模拟。
神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个 连接都与一个权值相连。在学习阶段，通过不断调 整神经网络的相连权值，使得能够正确预测输入样 本的正确类标号。
能需要数十万个周期）
神经网络在财务方向的应用
在财务管理理论方面,应用神经网络的典型例子 有: IPOs( Jain 和Nag, 1995) 以及IPO 定价 、衍生证券的定价与保值(Hutchinson, Lo 和 Poggio, 1994) , 预测银行破产( Tam 和 Kiang, 1992) , 证券评级(Dudda 和Shekhar , 1988) , 对人工神经网络绩效进行比较判别分 析(Yoon, Swales 和 Margavio, 1993) , 破产 预测(Fletcher 和Goss, 1993) 等等[9] 。简 而言之, 该方法逐渐产生的普遍适应性归结于 其模式识别( patternr ecognition) 的基本技 术。
OIF Elman神经网络在股市综合指数预测中的应用
第 ２ ７卷 第 ２ 期
长 春 工 业 大 学 学 报（ 自然科学 版）
Ｖ １２ ・ ｏ ２ ｏ． ７ Ｎ ．
２０ 年 ６ ０６ 月
Ｊｕｎｌ ｆ ｈｎｃｕ ｎ ｅｓｙ ｆ ｃｈｎｌ ｙ ｎ ！ ！ ！ ！ 璺 ｏｒａｏ Ｃ ａｇｈ ｎ ｉ ｒｉ ｃｏｏ ｇ Ｉ 墨 ！ Ｕ ｖ ｔｏＴ ｏ ｔ ！
票投资者提供买或卖的信号 ， 是股票预测领域 中
的一种 有效 参考 工具 。
许 多方法 ， 但采用 传统 的方 法对 股市 进行预 测 ， 其
效果 不尽 如人意 ［ ］ １ 。
１ ＯＩ ｌ ｎ网 络 简 介 ＦＥｍａ
１ １ ０ ＦＥ ｍａ ． Ｉ ｌ ｎ网络的 结构
人工神 经 网络 的迅猛 发展 为股票 市场 的建模
中国分类号 ： Ｐ ８ ； ８ ０ ９ Ｔ １３ Ｆ ３ 。 １
文献标识码 ：Ａ
０ 引 言
股票 市场具 有 高 风 险 与 高 收益 并 存 的特 性 ，
极小值 、 广能力 差 等［ 。鉴 于 以上不足 ， 中采 推 日 ］ 文 用具 有 动 态 反 馈 机 制 的 神 经 网络 模 型 ， Ｉ １ Ｏ Ｆ Ｅ－ ｍａ ｎ神经 网络对 股 市 的 综合 指 数 进行 预 测 ， 有效
３ 长春工业大学 工商管理学院 ． ． 吉林 长春 １ ０ ２ ） ３０２
摘
要： 利用具有 动态 反馈 机制 的 ＯＩ ｌ ｎ（ ｔｕ－ ｐ ｔ ｅｄ ａｋＥｍａ） ＦＥｍａ Ｏｕｐ ｔ ｎ ｕ ｅｂ ｃ ｌ ｎ 人工神经网络模型对股市 的综 Ｉ Ｆ
合指数进行 预测 ． 为股票市场的建模及预测提供 了一种新的技术和方 法．实验模 拟结果 表明． Ｆ Ｅｍ ｎ网 Ｏｌ ｌ ａ
神经网络在需求预测中的应用
神经网络在需求预测中的应用随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，人们所面临的信息量愈来愈大，接连不断的信息群体，多维度的数据存在方式、变化的内容意义等问题出现在人们的面前。
而这一系列复杂的信息背后都蕴含着无穷的商机。
在这种情况下，需要一个高效而准确地方法，即需求预测，这也成为了各领域研究和市场分析的重要手段。
而神经网络的诞生和发展，为需求预测带来了全新的应用，并且取得了许多成功的实践。
一、神经网络的定义和分类神经网络是模仿人脑组织结构与功能的数学模型，它由许多简单的元素（神经元）相互连接建立而成，这些神经元用于执行非线性函数的计算，具有很强的适应性和自适应学习能力，是一种复杂的逼近函数。
神经网络可大致分为单层神经网络、多层神经网络和循环神经网络等。
单层神经网络是指只有一层节点的网络，也称感知器。
多层神经网络是指多个神经元排列而成的结构。
而循环神经网络是在多层神经网络基础上加入循环链的网络，可用于对时间序列数据的处理。
二、神经网络在需求预测中的应用需求预测是指根据历史数据，预测未来某一时间段内的产品或服务的需求量。
在实践中，需求预测是生产计划、库存管理和销售预测等方面的重要应用。
而神经网络在需求预测中的应用主要有以下几个方面：1、神经网络具有强大的非线性拟合能力，能够更好地逼近原始数据及其变化趋势，从而可以更准确地预测未来的需求情况。
2、神经网络具有强大的自适应学习能力，可以根据不断变化的情况及时自我调整和学习，从而更好地适应市场需求的变化。
3、神经网络具有较长的时效性，可以根据历史数据预测未来需求趋势，在不断学习和更新的过程中，提高预测的准确性。
4、神经网络可以对多个因素进行复杂的统计分析，从而更好地解决市场需求预测中的多维度问题，且与其他模型相比，所需要的参数较少，更便于实际应用还原。
三、神经网络在网络营销中的应用随着互联网的快速普及和电商平台的兴起，网络营销成为了各行各业中不可忽视的一部分。
llama模型的基本原理,应用场景及其特点
文章标题：探究llama模型：原理、应用与特点一、概述在当今信息爆炸的时代，数据分析和机器学习已经成为许多行业的核心竞争力。
作为机器学习领域的一个重要分支，llama模型因其独特的原理、广泛的应用场景和突出的特点备受关注。
本文将从llama模型的基本原理、应用场景和特点等方面进行全面评估，以帮助读者更好地理解和应用这一模型。
二、llama模型的基本原理1. 定义：llama模型是一种基于深度学习的神经网络模型，其核心思想是利用多层感知器来模拟人脑的神经元网络，从而实现对复杂数据的分类和预测。
2. 结构：llama模型的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，隐藏层通过多层的非线性变换实现特征的抽取和表示，从而提高模型对数据的理解和表达能力。
3. 训练方法：llama模型的训练主要依赖于反向传播算法和梯度下降优化器，通过不断迭代调整模型参数，使模型的预测结果尽可能地接近真实值。
三、llama模型的应用场景1. 图像识别：llama模型在图像识别领域具有广泛的应用，能够准确识别图像中的物体、文字和人脸等信息，为安防监控、自动驾驶等领域提供强大支持。
2. 自然语言处理：llama模型在自然语言处理方面表现突出，能够进行语义分析、情感识别和文本生成，广泛应用于智能掌柜、机器翻译等场景。
3. 金融风控：llama模型在金融领域的风险控制中发挥重要作用，通过对客户信用、交易行为等数据进行分析，实现对风险事件的预测和防范。
四、llama模型的特点1. 高复杂性：llama模型具有多层、大规模的网络结构，能够处理高度复杂的非线性问题，适用于各种复杂数据的建模和预测。
2. 学习能力强：llama模型通过大量数据的训练，能够不断提高自身的识别和预测能力，具有较强的自适应性和泛化能力。
3. 资源消耗高：由于llama模型的复杂性和训练需求，其模型训练和推理时对计算资源的要求较高，需要较强的硬件支持。
五、个人观点和总结llama模型作为深度学习领域中的重要模型，具有广泛的应用前景和重要的理论价值。
利用Keras高级神经网络实现商品销量的预测
及营销计划。
本文以python为主要工具进行数据分析，从单方面构建数据挖掘模型。
基于已有的数据分析模型，以及我们拥有的训练所需要的商店商品近5年销量和各方面的数据，本文决定使用高级神经网络模型对数据进行测定和分析，构建合适的预测模型。
本文通过对数据的大规模分析，进行了开创性的探究，实现了对商品销量预测的模型的高完成度构建，便于店铺及时对进货量进行调整，有利于减少通货膨胀和通货紧缩等状况出现的可能性，从而减少金融市场的波动，此外，更可减少货物滞销导致的资源浪费，对现代及未来商业的发展有着重要的意义。
1 国内外研究现状计算机科学技术的高速发展的结果是计算机在各个行业都被有效的应用。
而传统的销售、购物渠道也受到了极大的冲击。
大数据时代到来．全球数据量级逐步增加，而互联网上信息的急剧增长，一方面使人们获取的信息来源愈来愈丰富，给人们生活带来极大的便利;另一方面，面对海量的信息资源，人们不得不花费更多的时间和精力去搜寻对其有用的信息，导致信息超载现象愈发严重，如何高效地利用数据也成为一个热点话题。
■1.1 国外状况针对国外状况，我们对美国、欧洲两个地区进行详细分析，从发展速度、规模、跨境电商、全渠道以及目前遇到的问题等几个方面来分析国外的情况。
（1）美国线上商店发展现状与趋势美国在2015年的全球零售电子商务市场以2380亿美元高居全球榜首，排名超过中国。
近几年来美国电子商务市场发展速度有所放缓，但是规模稳步扩大，每年的电商零售市场的交易额仍然平稳提高，社会零售总和交易额中的占比2015年美国零售电子商务交易额占到美国社会零售总额的10%左右，达到2 380美元，仍是消费者最青睐的购物渠道可见，线下实体店依然创造着巨大价值。
（2）欧洲线上商店发展现状与趋势在欧洲电商市场所占比例快速增长，欧洲的跨境电商发展更成熟，西欧和北欧是欧洲电子商务发展最好的地区，其次是中欧地区，网络购物用户众多，市场规模已占到全球跨境电商市场规模的35%，成为全球最大的跨境电子商务市场区域。
基于Elman反馈型神经网络、蒙特卡罗模拟与核估计的经济增长预测研究
序列将所有变量换算到以 １７ ８年价格水平计价。然后对 ９
Ｇ Ｐ序列取 自然对数 后进行 一阶差分处 理 ， Ｄ 如下式 （主要包括 ：胡晓龙 等 （０ ８ ２ ０ ）研究 了 Ｅｍ ｎ 经 网络 在房地 产价格 预测 中的应 ｌａ 神
［ 收稿 日期］０ ９ ０ — ６ ２０—４ １ ［ 作者简介］ 黎鹏（ ７－ ， 南民族大学经济学院 １ ９ ）中 ９ 讲师， 硕士， 主要研
究方 向 ： 应用统计 学与精算 学。
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用嘲林 春燕 等 （０ ６研究 了 Ｅｍ ｎ神经 网络在 股票 价格 ； ２０） ｌａ
ｄ Ｐｎ ） ／ ，（ Ｇ ＝器 ＤＩ
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预测中的应用［吴德胜 等（０ ４研究了 Ｅｍ ｎ神经网络 ６ １ ： ２０） ｌａ
ＦＩ Ｄ 和国内投资对经济的拉动效应 刘晓霞 、 ］ ； 周庄（０ ７ 会 固定资产 投资总额 、 ２０ ） 社会消 费品零 售 总额 Ｇ、 国家财政 采用协整研究了我国经济增长、 消费和投资的关系 ： 郭健 支 出 Ｇ、 出口额 Ｅ Ｘ、 居民消费品价格指数 Ｃ Ｉ Ｐ 序列； 数据 （０ ６采用协整研究了税收、 ２０） 政府支 出和我国经济增长的 来 自于各年 的《 中国统 计年鉴 》 国家 统计局 的统计公报 。 和 关 系 嘲康 赞 亮 、 必松 （０ ６采 用 协 整 和误 差 修 正模 型 ； 张 ２０） 为 了剔除 价格 因素对所 有变量 的影 响 ， 首先利 用 Ｃ Ｉ Ｐ，
计方法光滑蒙特卡罗模拟的输出。 近年来 ， 投资、 消费 、 财政支出和出 口与 Ｇ Ｐ Ｄ 增长关
神经网络在商业领域中的应用
神经网络在商业领域中的应用神经网络是一种人工智能技术，它被广泛应用于商业领域中的各种应用。
神经网络的强大功能让商业企业能够更好地分析数据、预测趋势和优化业务。
本文将探讨神经网络在商业领域中的应用及其在商业实践中的优势和挑战。
一、基本原理神经网络本质上是一组数学模型，它的灵感来源于神经元。
神经元是人类的基本神经单元，能够处理、储存和传输信息。
神经网络的设计基于这种生物学原理，将大量神经元和它们之间的连接模拟出来。
每个神经元都有自己的权重和阈值，当输入数据通过一系列计算后，神经元将产生一个输出，进而被传递到下一个神经元。
整个神经网络通过反复迭代的训练，不断优化权重和阈值的设定，以提高预测精度。
二、商业领域中的应用神经网络广泛应用于商业领域中的各种应用，如物流、金融、医疗、广告和电子商务等。
下面列举几个例子。
1、智能客服智能客服通过将神经网络与自然语言处理技术结合，让机器能够理解人类的语言和意图。
这种技术被广泛应用于客户服务中，能够大大提高客户满意度。
智能客服可以自动回答常见问题、为客户提供技术支持、预测客户需求等。
2、预测销售趋势神经网络能够帮助企业预测销售趋势，以帮助企业做出更好的商业决策。
神经网络能够分析历史销售数据、促销活动、市场趋势等各种信息，以预测未来的销售趋势。
这种技术被广泛应用于零售、电商和制造业等行业。
3、欺诈检测神经网络被广泛用于欺诈检测，能够分析大量交易记录，以预测哪些交易可能会涉及欺诈。
神经网络能够学习欺诈行为的模式，并预测新的欺诈行为。
这种技术被广泛应用于银行、信用卡、电商等领域。
三、优势和挑战神经网络在商业实践中有很多优点，主要包括以下几点：1、自适应性神经网络具有自适应性，能够根据数据自动调整权重和阈值，以提高预测精度。
这种能力使神经网络能够适应不同的环境和数据。
2、高准确率神经网络能够分析大量数据，并预测未来的趋势和行为。
在商业领域中，准确率是非常重要的因素，神经网络在这方面非常出色。
人工智能算法在销售预测中的应用
人工智能算法在销售预测中的应用随着科技的不断发展和创新，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术得到了广泛的应用。
其中，人工智能算法在销售预测中的应用正逐渐成为各行各业的重要工具。
通过利用人工智能算法进行销售预测，企业可以更加准确地预测销售趋势、优化经营决策，提高市场竞争力。
本文将探讨人工智能算法在销售预测中的具体应用及其带来的优势。
首先，人工智能算法能够对海量的数据进行分析和处理。
在销售预测中，企业需要综合考虑各种因素对销售业绩的影响，如市场需求、竞争状况、宏观经济环境等。
传统的销售预测往往基于经验和人工的判断，但难以全面而准确地预测市场变动。
而人工智能算法具有处理大数据的能力，能够从海量数据中提取特征，发现隐藏的规律，准确预测未来的销售趋势。
通过利用人工智能算法进行销售预测，企业可以更好地把握市场变化，及时调整营销策略，提高销售业绩。
其次，人工智能算法能够实现个性化的销售预测。
不同的用户对产品的需求和偏好往往存在差异，传统的销售预测往往无法满足个性化需求。
而借助人工智能算法，企业可以根据用户的购买记录、行为特征进行分析，精确预测用户的购买意愿和行为路径。
通过个性化的销售预测，企业可以为不同的用户提供定制化的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
同时，个性化的销售预测也可以帮助企业精确定位目标用户，提高营销推广的精准度和效果。
此外，人工智能算法还可以进行销售渠道的优化预测。
在传统的销售预测中，企业往往只考虑市场需求和产品销售情况，而忽略了销售渠道的影响。
然而，销售渠道的选择和运营对销售业绩有着重要的影响。
人工智能算法可以分析和预测不同渠道的销售数据和效果，帮助企业优化渠道结构、调整渠道策略。
通过合理的销售渠道优化，企业可以降低销售成本，提高销售效率，实现销售预测的精确性和可操作性。
另外，人工智能算法在销售预测中还有助于提高预测的即时性和灵活性。
传统的销售预测一般是基于历史数据和统计模型进行的，预测结果往往需要一段时间的计算和分析。
机器学习在销售预测中的应用
机器学习在销售预测中的应用随着数据的日益增长，销售预测成为了企业管理和战略规划中日益重要的内容。
而机器学习作为一种新兴的数据处理和分析方法，受到越来越多企业的青睐。
在销售预测中，机器学习的应用价值逐渐得到认可，已经成为了解决一系列商业问题的关键技术之一。
本文将探讨机器学习在销售预测中的应用。
一、机器学习在销售预测中的意义销售预测是企业管理和营销策略的重要组成部分。
通过对过去销售数据的分析和预测，企业可以更好地制定销售计划、预算和价格策略。
同时，销售预测也能够帮助企业避免库存积压、生产缺料等问题，降低企业经营风险。
然而，传统的销售预测方法存在一些问题，例如：1. 统计方法预测的精度低：传统统计方法基于假设和猜测，无法准确捕捉数据的本质。
因此，预测结果的精度有限。
2. 人工操作效率低下：传统销售预测需要人工处理大量数据，效率低下。
而且，人工处理容易出现遗漏和错误，导致预测结果不准确。
以上问题难以解决，因此吸引了机器学习在销售预测中的应用。
机器学习算法通过处理大量数据，自动从数据中学习规律，并预测未来的销售趋势。
机器学习不仅能够提高预测的精度，还可以节省很多人工操作的时间和精力。
二、机器学习在销售预测中的具体应用1. 时间序列分析时间序列分析是机器学习中最常用的销售预测方法之一。
它基于历史销售数据，通过建立ARIMA模型等方法，预测未来的销售趋势。
时间序列分析不仅能够预测销售量，还能够预测销售额、销售品类等指标。
2. 回归分析回归分析是一种基于统计学的机器学习方法，在销售预测中也被广泛使用。
通过建立销售量和其他因素（如时间、价格、促销活动等）之间的关系模型，预测未来的销售量。
回归分析能够综合考虑多种因素，因此预测精度相对较高。
3. 神经网络算法神经网络算法是一种类似于人脑神经系统的计算机算法。
在销售预测中，神经网络算法能够通过学习历史销售数据，模拟出销售数据中的非线性规律，并预测未来的销售趋势。
与传统的统计方法和回归分析相比，神经网络算法具有更高的预测精度。
人工智能在销售预测中的应用案例分析
人工智能在销售预测中的应用案例分析随着科技的不断发展，人工智能技术已经在多个领域得到广泛应用，其中包括销售领域。
人工智能技术的应用为企业提供了更加准确的销售预测，帮助企业优化销售策略，提高销售业绩。
本文将以几个实际案例作为例子，探讨人工智能在销售预测中的应用。
1.亚马逊的销售预测系统亚马逊是全球最大的电子商务公司之一，每天处理数以百万计的订单。
为了准确地预测销售情况，亚马逊利用了人工智能技术。
亚马逊的销售预测系统通过分析多个因素，如产品特性、市场需求、用户购买历史等，来预测产品的销售量和需求量。
这些预测结果被用于制定采购计划、优化物流和库存管理，从而提高销售效率和减少成本。
2.美国零售商 Nordstrom 的需求预测Nordstrom 是美国一家知名的高端时尚零售商，他们利用人工智能技术来预测不同产品的需求量。
Nordstrom 的销售预测系统结合了历史销售数据、市场趋势、季节性因素和其他相关数据，通过机器学习算法来预测每个产品的销售量。
这些预测结果使得 Nordstrom 能够更好地管理库存，避免库存过量或不足的问题，提高销售效益。
3.中国电商巨头阿里巴巴的销售预测阿里巴巴是世界上最大的电子商务公司之一，他们也积极利用人工智能技术来进行销售预测。
阿里巴巴的销售预测系统通过分析客户的购买历史、行为模式、购买偏好等数据，来预测客户未来的购买意向。
这样，阿里巴巴可以根据预测结果制定精准的营销策略，满足客户的需求，提高销售额。
4.美国跨国公司 IBM 的预测解决方案IBM 是一家跨国科技公司，他们推出了一种基于人工智能的销售预测解决方案，名为Watson Commerce Insights。
该解决方案利用人工智能技术，对大量的销售数据进行分析，从而提供准确的销售预测结果。
通过使用Watson Commerce Insights，商家可以更好地了解客户需求、预测市场变化，并制定相应的销售策略。
以上这些案例只是人工智能在销售预测中的一部分应用，同时也展示了人工智能技术在销售领域的巨大潜力。
elm模型在健康广告中的运用
ELM 模型（Elaboration Likelihood Model）是一种信息处理模型，常用于解释和预测个体对信息的接受和态度改变。
在健康广告中，可以运用ELM 模型来提高广告的效果和影响力，以下是一些运用方式：1.引起注意和兴趣：通过吸引人的标题、图像或故事引起受众的注
意，并激发他们对健康问题的兴趣。
2.提供信息：清晰、简洁地传达有关健康问题、产品或服务的关键
信息。
确保信息具有可信度和可靠性。
3.引发思考：通过提问、引用科学研究或提供案例，引发受众对健
康问题的思考，促使他们更加深入地处理信息。
4.增强信念：提供证据和论据，支持广告中的主张，增强受众对健
康建议或产品的信念。
5.激发情感：利用情感诉求，如恐惧、希望或社会认同，来增强受
众对健康问题的关注，并促使他们采取行动。
6.引导行为：明确指出具体的行动步骤或建议，引导受众采取有利
于健康的行为。
7.调整信息处理方式：根据受众的认知需求和处理能力，调整信息
的呈现方式。
对于低卷入者，可以使用简单直接的信息和情感诉求；对于高卷入者，可以提供更多详细的科学证据和理性论证。
8.重复和强化：通过重复关键信息、展示实际效果或用户见证，强
化受众对健康信息的记忆和接受程度。
需要注意的是，在运用ELM 模型时，应确保广告内容的合法性、道德性和真实性，以建立受众的信任和提高广告的有效性。
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率变化 曲线对 比来 看， 产品销售数 量与成 品率之 间确实 存
在一定的正比变化关 系： 因此本 文确定改进模 型的输入参 数为 以下３ 个 ：（ １ ） 商品的成 品率 ；（ ２ ） 商品的价格 ；（ ３ ） 商 品销售的时间。 在数据准备 阶段 产生的数据立方体中选 取 时间、 价格 、 成 品率和当月的销量作为 改进后Ｅ ｌ ｍａ ｎ 模型的 输入 向量。
均 方误 差 。
的精度与收敛速度之间的平衡。 本章计算出该神经网络模型中不 同隐含层数的预测误 差， 误差 最小 的隐含层数作为公司销售Ｅ ｌ ｍａ ｎ 模 型隐含层 数。 之后， 利用预测集和训练集对Ｅ ｌ ｍａ ｎ 模型的预测 结果进 行训练， 得 出该模 型能自动适应并使用最优 的节点数 ， 通过 这种方法来对公司销售状况 进行估计， 有利 于公司战略、 决 策的制定。 ４ 输入参数选取 假定公司产 品的销售 市场波动不是很大 ， 并且竞争对 象 的能力和数 量在一段时 间内不发生变化 ， 产 品需求稳定 ， 因 此决定公司某种商品是否具有 良好 销售情况 的关 键要素就 是判定该商品是否具有良好的性价比。 如果上述几个假定条 件不变， 公司该商品性价 比的改善将会刺激该商品的销量。 也就是说， 当市场上该商品的所有生产厂家具有相 同的生产 质量时， 公司商品价格 的降低会刺激 公司商品的销量 ， 增加 该 商品的市场竞争力， 接 到更 多的订单 ， 因此本论文研究中 将 公司产 品价格 的变化作为影响公司未来销售状况 的主要 变量。
Ｅ ｌ ｍａ ｎ 网络 模 型 。
Ｅ ｌ ｍａ ｎ 网络属于反馈 网络 的一种， 其结构有４ 层： 第一层 为输入层， 该层的主要作用就是传递神经元信号； 第二次为 隐含层， 第三层为 承接层， 该层的主要作用就是储存上一层 的输出， 并且对反馈信号进行储存， 第四层为输 出层， 输 出层 的结果依靠于承接层的反馈信号。 承接层将存储的上一阶段 隐含层的输 出和存储 结果再反馈给隐含层， 因此该模型可以 对历史数 据进行存储 ， 能够进行动态建模 ， 具有 自处理信息 的能力。 用Ｕ 表示 该模 型的输 入参 数 ， 用 表示 该模 型隐含层 的 结果 ； 用 表示 该模型中承接 层的计算结果， 用ｙ 表示 该模 型最 终的输出结果。 输出层 、 隐含层、 输入层 以及 承接层之 间的连接权 重 用 表 示。 神经 网络模 型 的激 励函数 用ｇ 表 示， 其实质为隐含层计算结果的线性组合， 通常为ｐ ｕ ｒ ｅ ｌ ｉ ｎ （ １ 函数。 该层神经的激励函数用厂 表示， 通常为ｔ ａ ｎ ｓ ｉ ｇ Ｏ函数。 ２ 模型评价指标 根据模 型评 价 的相 关方法和惯例 ， 从整 体上 对预测模 型的效果进行评价， 判断该模 型是否具有 良好的精度 ， 通常 我们选择 的评价 指标 为模型的绝对百分 比误 差 以及模 型的
Ｅ Ｍ ｓ Ｅ ＝ ： １ （ Ｙ ｉ ） ２ ／
通常在实验数据维数较 多的情况下， 为了避免其 中一维 或 者几 维对结果的影 响过大， 同时也为了避开模型隐含层的
作者简介： 张果 （ １ ９ ７ ６ 一 ） ， 男， 河南南阳， 硕士， 主任科员； 研究方向： 人工智能， 大数据预测。
第１ ５ 期 ２ Ｏ ｌ ７ 年８ 月 无 线 互 联 科 技
Ｉ ｎｔｅ ｒＢ ． ｅｔ Ｔｅｃｈｎｏｌ０
Ｎ０． １ ５ ＡｕｇｕＳｔ，２０１ ７
Ｅ Ｉ ｍａ ｎ 神经网络在企业年度销售 目标预测中的应用
张 果
（ 乐凯华光印刷科技有限公 司， 河南 南阳 ４ ７ ３ ０ ０ ０ ）
５ 数 据 预 处 理
用符号Ｅ ＭＳ Ｅ ， 表示模型均方误差， 其计算公式为：
饱和 区， 增加对模型的灵敏度 ， 缩减模型训练时间， 我们 首 该式子各 个符号的含义为： 表示 选取预测集合 中元素 先进行归一化处理 ， 最后再进行反归一化输出数据。 的数 目； 用ｉ 为序号； 表示预测值； 用符号 表示真值 。 通 过归一化处理之后， 得到的输出数据表 示为 。 因此 ３ 改进的 自适应Ｅ ｌ ｍａ ｎ 网络预 测模 型 整个归一化过 程就是： 首先对输入数据进行正归一化， 之后 神经 网络结 构优化的主要 内容 是确定 隐含层数量 和其 反归一输 出数据。
１ Ｅ ｌ ｍａ ｎ 神经网络预测模型 节点数 。 因为研究对 象的差异， 我们无法建立一种通用的网 络结构， 一般来说通过实验， 结合部分经验来达到网络算法
Ｅ ｌ ｍａ ｎ 网络建立在Ｂ Ｐ 网络 的基本 构架之 上， 通 过对 内 部存储状态进行存储从而具备一定的映射动态特征功用。 所 以Ｅ ｌ ｍａ ｎ 网络具有更强的适应时变特征的能力， 也从而更适 合应对时间序列 的预测 问题 。 由于公司产 品的销售数据也是 随着时间发生连续改变的， 并且销量 数据和时间之间的关系 为非线性 的， 销量 的变化往往同时受多个因素 的影响， 所 以 在对公司今后几个月份产品销售情况的评估时， 我们选择 了
摘 要： 文章主要 探 讨 了 一种 能够对公 司未 来销 售状况 进行准确 、 快 速预 测的方法。 文章４ ｆ Ｅ ｌ ｍａ ｎ ￣ 网络法 引入到对 公 司未 来销 售状 况的预测 中， 并且 通 过ＭＡＴ Ｌ ＡＢ 程 序对Ｅ ｌ ｍａ ｎ ￣ 网络 进行 了 编程， 实现 了 对 某公 司未 来销售情况的 估 计， 形成了 公 司未 来销 售量 统计图， 企业可以通过 对该 统计 图的分析 制定切 实可行战略。 关键 词： Ｅ ｌ ｍａ ｎ ￣ ＿ 网络 ； 年度销售 目标 ； 预测