BP神经网络预测制造企业安全库存
库存管理中安全库存的预测与优化
库存管理中安全库存的预测与优化作者：王菲来源：《进出口经理人》2017年第10期摘要：库存是企业的一项巨大投资，控制库存成本对于企业具有重要的意义。
尤其是生产企业库存，对其安全库存进行预测与优化，能够使企业资源得到合理地调配与应用，提高企业的经营效益。
基于此，文章主要对安全库存进行了分析，并对其预测及优化进行了探讨。
关键词：企业；库存管理；安全库存；预测；优化工业企业在运营过程中，为了满足企业自身发展需求，其大都会定制相应的库存管理计划，以此来避免因库存不足而导致生产断线或供货不足等问题，安全库存也是由此提出的。
在库存管理过程中，通过对企业实际经营情况进行分析，确定其安全库存管理计划，并依据当前及未来的经营计划，对安全库存进行实时优化是非常有必要的。
一、安全库存概述安全库存（又称保险库存）是指为了防止由于不确定因素（如突发性大量订货或供应商延期交货）影响订货需求而准备的缓冲库存，安全库存用于满足提前期需求。
安全库存的计算，一般需要借助于统计学方面的知识，对顾客需求量的变化和提前期的变化作为一些基本的假设，从而在顾客需求发生变化、提前期发生变化以及两者同时发生变化的情况下，分别求出各自的安全库存量。
即假设顾客的需求服从正态分布，通过设定的显著性水平来估算需求的最大值，从而确定合理的库存。
二、安全库存的预测在库存管理过程中，安全库存预测的科学性直接影响着库存管理水平。
文章主要以BP神经网络模型为理论基础，对安全库存进行了预测分析。
（一）BP神经网络算法BP神经网络的名称来自于BP算法，BP算法属于算法，该由两部分组成信息的正向传递和误差的反向传播。
在正向传递过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层计算传到输出层。
根据输出层的输出与期望输出作比较，计算出输出层的误差变化值，然后通过反向传播算法将误差信号延原来的连接通路反传回隐含层，在根据这个误差修改各层权值直到达到期望目的。
（二）训练方法的选取在BP标准算法中，每个样本作用时都会对权矩阵进行修改。
基于BP神经网络的中国制造业生产率预测模型
基于ＢＰ神经网络的中国制造业生产率预测模型作者：于向光赵树宽来源：《中国市场》2008年第19期摘要：BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
因此采用三层BP网络实现制造业工业增加值、制造业全社会固定资产投资和工资向全要素生产率的转换，借助MATLAB神经网络工具箱编写了训练程序、测试程序、预测程序，最终神经网络隐层含有13个节点，传递函数采用tansig函数；输出层传递函数选用purelin函数，得到的训练误差为8.44272×10-6，结果满意，可以认为该神经网络可以用来实现这个关系映射，并对2007年全要素生产率进行了预测。
关键词：神经网络；全要素生产率；预测；生产物流中图分类号：F513.2 文献标识码：A未来经济发展状况一直是人们探讨的问题。
经济预测是在一定的经济理论指导下，以经济发展的历史和现状为出发点，以调研资料和统计数据为依据，在对经济发展过程进行定性分析和定量分析的基础上，对经济发展的未来情况所作出的推测。
由于经济现象纷繁复杂，能获取的统计资料有限，现有的经济预测理论与方法还不能对此给予完全合理的解释和有效的预测，经济预测的实效往往不佳，为此本文引入神经网络方法对中国制造业生产率进行短期预测，获取促进制造业生产率发展的具体途径，同时，也为经济领域同类短期预测准确性的解决提供一种可行的思路和方法。
一、BP神经网络的基本原理BP（Back Propagation）网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小[1，2]。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input layer）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)（如图1所示）。
二、BP神经网络训练程序的编制借助于MATLAB神经网络工具箱[3]来实现多层前馈BP网络的转换，免去了许多编写计算机程序的烦恼。
基于BP神经网络的库存需求预测应用
相关 系数分析 图及差分后的序列趋势 ， 并检查差分 后的均值约为零 ， 可得 出序列已基本平稳 ， 因此可用
于 预测 。
存所满足 ， 那么该数据就可正确反映企业每月 的库
存需求水平 。 分别应用 Ａ Ｍ Ｒ Ａ模型 、Ｐ模型以及加 Ｂ 入影响因素的 Ｂ 模型 ， １９ ２０ 年的数据预 Ｐ 以 ９８ ０ ２
（） ２ 加入影 响因素 的 Ｂ Ｐ网络 。 销售决定生产
规模 ， 在模 型 中加入 市场 因素 ， 故 而该 市场存 在淡 季
和旺季两种情况 ， 因此加入季节 因子。 网络输入为 ４ 维， Ｂ 在 Ｐ网络基础上加入一个季节因子 ， 分为淡季 （ ０表示 ） 用 与旺 季 （ ｌ 用 表示 ） 输 出为 ３维 。 ，
各行业领域 的企业都很重视库存管理 ， 即库存 数量 的有效控制 ， 但如何确定和预测库存需求 ， 是亟
待研究解决 的问题 。本文采用 Ｂ Ｐ网络模型对库存
型来预测原纸使用量。 原始数据的趋势如图 １ 所示。 该组数据存在一定 的指数趋势 ， 为非平稳序列 ，
而Ａ Ｍ Ｒ Ａ模型建模要求序列为平稳序列 ， 因此先对
２ ３ ． ８ ５２
一
； ；９３２５ ７％ ２４ ２ ％ ｏ＿ ８． －Ａ％ ２７４ ・ ． ２７ ８０８ ７．６ ９． ２ １ ０ ４ ｍ ２ ４ －７ ２ ５１ ８ ６ ３３ ７ ． ０ ８ ４ ． ９５
１５ ％ ．５
．
１ ．０ １ ９０ ￣ ９
： ４－ ８－ ５％ ２４ ２％ ３０８２４１１１７ ３９－ ．… ２６ ２９９６ ３．． ３８ ７ ５ ４０． ９ ４３ ６３－ ７ ５％ ４ ５ ２ ３ ０ ０
个 月 的原 纸用 量 。 增加 网络 权 重对 输 入 数值 变 化 为 的灵 敏 度 ， 将 各项 指标 数据进 行 归一化 。 还需 （ ） Ｐ网络 。 １Ｂ 网络 输入 为 ３维 ， 为前 一年 ３个 月 的原 纸用量 ， 出也 为 ３维 ， 输 为下一 年相对 应 ３个
BP神经网络预测制造企业安全库存
BP神经网络预测制造企业安全库存作者：谷冰来源：《科技与企业》2013年第19期【摘要】在企业中一般凭经验来设定安全库存，但实际效果不佳。
应用人工神经网络，建立BP神经网络模型，用多个影响安全库存的指标及安全库存对网络进行训练，以达到对安全库存量预测的目的。
经验证和预测效果十分理想。
【关键字】人工神经网络；BP模型；安全库存一、引言随着ERP系统应用的深入，其分析、预测的功能就突现了出来。
库存关系到一个企业资金的流动，如何能保持一个安全的库存量是企业现在比较重视的问题。
要根据企业实际的生产和销售情况来不断地调整库存，这样才能做到既不影响生产和销售，又避免过多的存货。
从过去的凭经验和通过简单的统计来确定库存量的方法来看，由于影响库存有较多的因素，很难通过简单的公式来建立一个合适的数学模型，所以实际的效果往往很差。
现在的一个解决方案就是通过用神经网络来解决这一问题。
二、人工神经网络介绍人工神经网络理论是20世纪80年代在国际上迅速发展起来的一个前沿研究领域，近年来更是掀起了一股人工神经网络研究、开发应用的热潮，其应用已渗透到各个领域，并在智能控制、模式识别、计算机视觉、故障检测、适时语言翻译、神经生理学和生物医学工程等方面取得了显著成效。
人工神经网络在国民经济和国防科技现代化建设中具有广阔的应用前景。
由Rumelhart提出的BP神经网络，即多层神经网络模型（如图1所示），通常由输入层、输出层和若干隐含层构成，每层由若干个结点组成，每一个结点表示一个神经元，上层结点与下层结点之间通过权联接，同一层结点之间没有联系。
由于采用误差反传的学习算法，被称为BP网络，因其高度非线性映射能力，BP网络的应用极广。
图1 BP神经网络的拓扑结构企业自身方面主要是有使用频率、人为原因造成的破损率、储存成本。
使用频率是指在某段时间内调用物资的次数，次数越多，安全库存就越高。
人为原因造成的破损率是指工人在生产的过程中人为的造成原料的破损的次数，同样的次数越多就需要更多的安全库存。
基于BP神经网络的我国制造业产业安全预警研究
上作 出 预警 和 防范 。 制造业产 业 安全评 价指标 预测
（） 劳动 生产率 Ｘ４ 元 ／ ） 体 现产 业或企 业 ４ （ 人 ： 在生 产 中劳动 推 动其 他要 素发 挥作 用 的 能力 以及 其他要 素 ， 特别是 技术 要素 在产 品价值 创造 中的贡 献。 劳动 生产 率 （ ／ ＝工 业增 加值 ／ 业人 员 元 人） 从
第 １Ｇ 第 ｌ ０ 期 ２ ｌ￣ ２ ＯＯ ｌ ｆ
北 京 工 业 大 学 学 报 （ 会科学版） 社 Ｊ Ｕ Ｎ Ｌ Ｏ Ｅ Ｊ Ｇ Ｕ Ｉ Ｅ ＳＴ Ｆ Ｔ Ｃ Ｎ Ｏ Ｙ （ Ｏ Ｉ Ｌ Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ Ｄ Ｔ Ｏ ） Ｏ Ｒ Ａ Ｆ Ｂ Ｉ Ｎ Ｎ Ｖ Ｒ Ｉ Ｙ Ｏ Ｅ Ｈ ＯＬ Ｇ Ｉ Ｓ Ｃ Ａ Ｃ Ｅ Ｃ Ｓ Ｅ ＩＩ Ｎ
相 结合 ， 立 三 层 Ｂ 建 Ｐ神 经 网 络 。在此 基 础 上 ， 我 国制 造 业 产 业 安 全 未 来 状 况 进行 了 系 统预 警 。结 果 表 明 ， 来 对 未
我国制造 业产业安全状况 良好， 只需做轻度防范。
关键 词：制造业产业安全；评价指标；灰色预测 ；Ｂ Ｐ神经网络；系统预警 中圈分类号 ：Ｆ２ ４０ ２． 文献标志码 ：Ａ 文章编号：１ ７—０ ９ （０ ０ ０—０ ０ —０ ６ １ ３８２１）１ ０８ ９
一
级指标
二级指标
三级指标 国际市场 占有率
产业市场竞争力
国内市场 占有率
显 示 性 比较 优 势 指 数 产 业 贸 易 竞 争力 指数 劳 动 生 产 率
根 据 数据 的可 获 得性 ， 择 表 １ 以下 １ 选 中 ４个
AC公司基于BP神经网络预测的安全库存优化分析
AC公司基于BP神经网络预测的安全库存优化分析中国工程机械行业不断扩大的产品线及业务规模，使企业面临一个存在较多不确定因素且无法准确预测客户需求的买方市场。
在这种背景下，如何更好的满足客户的需求，同时能有效降低企业库存成本，成为许多工程机械企业面临的最大难题。
本文运用BP神经网络预测方法，通过Matlab工具箱仿真实现企业对于售后服务配件安全库存的预测及优化，保证客户满意度的同时，优化企业库存成本，提升企业产品服务的竞争力。
标签：工程机械安全库存BP神经网络预测MATLAB仿真模型一、引言AC公司作为全球最大的气体压缩机及工程机械产品专业制造商，是世界上最大的工业集团之一。
集团在四大洲15个国家生产3000多种产品。
通过渗透于150个国家的销售网络，采取多品牌策略，专业营销麾下各产品，其中半数产品由集团全权拥有或控制的销售公司统一销售。
集团主要由四大部门组成，即压缩机技术部、工业技术部、建筑及矿山技术部和租机服务部。
其中，移动式空气压缩机、液压破碎锤、移动式发电机、手持式气动工具等机械工程产品，是AC公司建筑及矿山技术部的主打产品。
为适应日趋激烈的市场竞争，公司产品线覆盖面的不断扩大。
随着公司业务不断增长的同时，各类工程机械产品售后服务配件的种类和数量也越来越多，客户对售后服务配件的要求不断提高。
面对客户与市场复杂的需求，企业为提升市场反应能力，保证销售及业务的连续性，库存金额逐月上升。
如何更好地满足客户的需求，同时能有效降低企业库存成本；不断提高企业的竞争力，成为许多工程机械企业面临的最大难题。
在这种背景下，在保证客户满意度的同时，优化企业库存成本，成为AC公司售后服务部重要目标。
本文运用BP神经网络预测方法，通过Matlab工具箱仿真实现企业对于售后服务配件安全库存的预测及优化。
二、BP 神经网络需求预测模型反向传播网络（Back-Propagation Network，简称为BP 网络）是将W-H 学习规则一般化，对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络。
BP神经网络在预测制造业安全库存中的应用
ｎ ｌ ｅａ ａｉ ｔ ｓｔｂｌ ｈ ｈ Ｃ ｒ ｓ ｎ ｎ ８Ｐ ｅｕ ａ ｎ ｗｏｒ ｏｒｃａ ｔ ｏｎｉ ｒ ｑｕ ｌｙ ｏ ｅ ａ ｉ ｔｅ Ｏｔｅ ｐｏ ｄｉｇ ｎ ｔ ｓ ｎ ｒ ｌ ｅｔ ｋ ｆ ｅ ｓ ｍｏ ｄｅｌ Ａｃｃ ｄｉｇ ｏ ｈ ｔａｌ ｎｖ ｔ ｙ ｔａｎ ｔｅ ｏｒ ｎ ｔ ｔｅ ａｃｕ ｉ ｅｎｏｒ ｒ ｉ ｈ
越 高 ， 全 库存 就 越 高 。 一 般地 ， 货 短 缺 成本 的发 生 概 率 或 可 安 存
造 成 的 ， 供 应 链 的 角度 出发 ． 主铿 体 现 供 商 、 家 、 从 则 厂 分销 企业 、 零售 企 业 和 物 流企 业 等 方 丽 Ｈ 中供 啦 的 不确 定 ｔ 要包 括 供 应 商 的信 用 程 度 、 量 等 级 、 输 式 、 资 紧 缺 度 、 品 率 质 运 物 次
Ｌ
ｍｏｄｅ ｏ ｃｈｅ ａ ｕ ａｅ ｄｉｉ ｎ ｏｒｓ ｆ ｔ ｔ ｋ ａ ｄ ｅ ｃ ｅ ｔ ｐ ｉｅ ｔ ｒ ｇｅ ｃ ｔ。 ｃ ｅ ｅ ｃ ｏ ｉ ｅ ｉｉｎｃ ． ｌｔ ａ ｉｖｅ ｃｃ ｒ ｔ Ｄｉ ｃ ｆ ａ ｅｙ ｓｏｃ ｓ ｎ ｒ ｄｕ ｅ ｎｅｒ ｒ ｓｏ ａ ｏｓｓｉ ｒ ａｓ ｅ ｏｎ ｍ ｃ ｆｃｅ ｙ ｅ ｏ ｓ ｎ
用 实 际安 全 库 存 量 对 网络 进 行 训练 ， 达到 对 安全 库 夸量 的精 确 预 测 ， 小企 业存 储 成 本 ， 高经 济 效 益 。 以 减 提
关 键 词 ： Ｐ神 经 网络 ， 造 业 ， Ｂ 制 安全 库存 ， 测 预
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒｃ
Ｔ 州 下 ＃ 、
前 期 的 不 确定 性 越 大 ， 预 计 订 货 间 隔期 越 长 ， 存 货 的 中断 风 或 则
AC公司基于BP神经网络预测的安全库存优化分析
一
、
引言
Ｂ Ｐ网络算 法 的 基本 思想 ， 是 在 学 习过程 中 ， 由信 号 的 正
Ａ Ｃ公 司作 为 全球 最 大 的气 体压 缩 机及 工 程 机械 产 品专 向传播 以及误 差的反 向传播这 两个 过程 组成 。 正向传播 时 ， 输
ＡＣ公司基于 Ｂ Ｐ神经网络预测的安全库存优化分析
●宋志浩 ■郑永前
摘
阿特拉斯 ・ 科普柯上海 贸易有限公司 同济大学机械与能源工程学院
要： 中国工程机械行 业不断扩 大的产品 线及 业务规模 ， 使企 业面临一个存 在较 多不确定 因素且无 法准确预 测客 户需求的 买
方市场 。在这种 背景 下， 如何更好的满足客 户的需求 ， 同时能有效 降低企业库存成本， 成为许 多工程机械 企业面临的最 大难题。本文 运用Ｂ Ｐ神 经网络预测方法 ， 通过 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ工具箱仿真 实现企业对于售后服务配件 安全库存 的预测及优化 ， 保证客 户满 意度 的同时， 优
络， 采 取 多品 牌策 略 ， 专业 营 销麾 下各 产 品 ， 其 中半数 产 品 由 反 向传播 阶段 。误差 反传 将输 出误差 以某 种形式 由隐含 层 向
集 团全 权拥 有或控 制 的销售公 司统一 销售 。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
输 入层逐 层 反传 ， 并将输 出误 差反摊 给 各层 的所 有单 元 ， 从而
业制 造商 ，是 世界 上最 大的工业 集 团之一 。集 团在 四大洲 １ ５ 入 样本 由输入 层传人 ， 经过各 隐层 逐层处 理 完毕后 ， 传 向输 出 个 国家生产 ３ ０ ０ ０多种产 品 。通 过渗透 于 １ ５ ０个 国家 的销售 网 层 。 若输 出层 的实际输 出与期望 的输 出不相符 ， 即转入 误差 的
基于BP神经网络的清仓库存投资预测研究综述
基于BP神经网络的清仓库存投资预测研究综述1赵玉虹，黄理灿，徐欣浙江理工大学信息电子学院，杭州 (310018)E-mail：sdzhaoyuhong@摘要：本文综述了传统预测方法以及其存在的瓶颈问题，介绍了BP神经网络在投资预测方面的应用前景。
分析了标准BP算法自身的局限性以及目前常用的BP改进算法。
建议在清仓库存的投资预测研究中使用变步长的BP算法，以提高预测精度，减小投资风险。
关键词：BP神经网络清仓库存投资预测综述中图分类号：TP1831 引言企业库存是商务市场供应链上非常重要的一个环节，而库存清仓是指在市场形势看坏时，投资者将产品全部卖出来规避风险的一种商务行为。
在现代商务市场中，清仓多为企业因破产、货物积压和风险规避等原因而批量处理货物的交易行为。
与相对安全但收入稳定的一些商务投资活动相比，供应链上的其他企业收购清仓的货物具有很大的风险性，这是一种为了获得较高收益而主动承受风险的投资活动。
清仓库存的投资受货物成本、市场需求、地理位置等多种因素影响，具有复杂的非线性特征，使得对其预测异常困难。
因此，运用现代科技的方法，通过一定的技术手段对清仓库存的投资前景进行准确而及时的预测，是该类投资企业亟待解决的问题。
随着人们对经济数据关系研究的逐步深入，能用于预测的统计学方法先后被创立并完善起来，并且经过多年的不断发展，对预测方法的研究已经趋向于成熟[1]。
如Haper提出的德尔菲法、Richard B.Chase提出的移动平均法、R.G Brown提出的指数平滑法、John Neter提出的回归模型，另外还有时间序列预测法，趁势线预测法，季节周期预测法等。
虽然这些方法已在各种场合得到了应用，但它们或多或少存在着以下欠缺：首先，模型大多只能应用于线性场合，对于非线性场合不能很好的应用；其次，难以应用于多因素场合；还有，模型的建立依赖于人员对具体问题的了解程度和他个人在预测方面的经验。
近年来，科学技术得到了极大发展，如何把最新的科学技术引入到现代商务投资预测中，提高预测的精度，成为众多学者所关注的课题[2]。
改进BP算法在预测安全库存中的应用
库存 是企 业 生 存 至关 重 要 的 一 部 分 ， 果 库 存 量过 大 ， 动 如 流
资 金 占用 量 过 多 ， 会 影 响 企 业 的 经 济 效 益 ； 存 量 过 小 ， 就 库 又难
以 保 证 生产 持 续 正 常进 行 。 安全 库 存 是 一种 额 外 持 有 的库 存 ， 而
ｆ ．５ｒ ｆ ； ｓ （ 十７ ＜ ｅ ｋ ０ １ （ ｒ ｅ ｆ ） ｍｓ （ ） ７ （ ）ｏ （
问题 变 为一 个 非 线性 优 化 问 题 ，使用 优 化 中最 普 通 的梯 度下 降 算 法对 问题 加 以识 别 ， 有 很 强 的 自适 应 和 学 习功 能 。 时也 存 具 同 在 一 些 自身 的 缺 陷 ： 收敛 速 度 慢 或 不 收 敛 ； 部 极 小 值 问题 ； 如 局 网 络结 构 选 择具 有 随 机 性 等 。 对 以上 问题 ， 文 在 前人 研 究 的 针 本 基 础上 ，在 安全 库 存 量 的 预测 中使 用 附 加 动 量 项 和变 步 长 思 想
数 ， 表 示 动量 因 子 （ 般取 ０９ ｍｃ 一 ． ５左 右 的数 ） Ｉ表示 学 习速 率 ， ， ｒ Ｅ
望 需求 或 实 际 提前 期 超 过 期 望 提前 期 所 产 生 的 需 求 。 在 现代 商
务 市场 中 ， 全 库 存 量 的确 定 受 存 货 需求 量 的变 化 、 货 间 隔期 安 订 的 变化 、交 货 延误 期 的 长 短 及存 货 的短 缺 成 本 和 储存 成本 等 多 种 因素 影 响 ， 有 复杂 的非 线 性 特征 ， 得 对 其 预测 异 常 困难 。 具 使
ＢＰ算 法 是 根 据 Ｗｉｒｗ—Ｈｏｆ 则 把 一 组 样 本 的输 入 输 出 ｄｏ ｆ规
库存管理中安全库存的预测与优化
库存管理中安全库存的预测与优化作者：史晓兰来源：《现代经济信息》2014年第19期摘要：库存是生产制造企业的一项巨大投资，科学合理的控制库存成本对实现企业最大化经济效益、提高企业核心竞争力、促进企业健康、长效发展具有不可或缺的意义。
由于传统库存成本控制方法多数以高库存量为基础，不能满足现代社会经济发展与进步的需求，难以实现对库存成本的有效控制。
因此在企业库存管理中，为尽量使库存最小化，避免应紧急供货时库存不足带来的经济损失，企业必须根据自身发展情况设定一定的安全库存，并对其进行一定的预测与优化，从而准确、及时的控制库存成本，实现企业最大化经济效益和社会效益。
关键词：库存管理；安全库存；预测；优化中图分类号：TE624 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）010-00-01一、引言为实现企业最大化经济效益，企业在库存管理中，往往会根据不同时期、不同环境、不同经营与发展情况设定一定的安全库存，将其作为缓冲器来弥补订货提前期间实际需求超标的现象，以防应供货不足带来的各种损失。
但目前多数企业紧靠历史数据和经验来设定安全库存，其实际运用效果并不好，那么如何采用合适的方式来对安全库存进行设定，以及对安全库存成本进行控制是目前众多企业关注的问题。
本文就库存管理中安全库存的预测与优化进行了分析，为企业安全库存的管理提供了强有力的理论依据。
二、库存成本控制的结构分析库存成本控制作为企业管理系统中重要的组成部分，具有独特的系统结构。
（一）相关概念。
1.库存划分：库存成本控制最基本的概念是库存，库存是用于确保生产顺利或者最大程度满足用户需求而设定的物资储备空间。
根据生产转换过程所处的状态，可以将库存分为原材料库存、在制品库存以及成品库存等。
在制品库存作为企业暂时闲置的资源，归属于使生产管理系统。
本文所研究的库存是原材料库存与成品库存。
2.库存成本划分：库存可以说是一项巨大的投资，持有库存者需要付出很高的成本与经济代价，这就使得库存对企业生产与经营管理工作有着十分重要的作用。
基于BP神经网络的企业安全指标预测模型
基于BP神经网络的企业安全指标预测模型安全预测与安全分析能有效的揭示企业面临的安全风险，对企业实现安全生产，提高安全意识，增加安全投入有着重要的意义。
本文建立了一个基于BP神经网络的企业安全指标预测模型，以某省安监系统披露数据为样本，预测了该地区未来发生安全生产事故的概率。
标签：BP网络；安全指标；预测安全是一个企业赖以生存和发展的基石，在经济发展的任何一个时期，安全工作都是企业不容忽视的一个方面。
恶性安全事故不仅会带来巨大的经济损失，对人民群众的生命财产造成维修，也会产生隐患，影响社会的安定团结。
据国家安监局的统计显示，2016年，全国共发生各类安全生产事故63205起，死亡人数为43062人。
近年来，随着我国工业化和现代化进程的不断加快，带来了一线企业员工的工作环境和工作过程的改变，他们的工作模式不断规模化、机械化和智能化，使安全生产管理的难度愈加增大。
在这一形势下，通过科学发分析和可靠的预测，客观系统的为企业呈现事故风险，有针对性的对企业提出建议，能够引起企业的重视，加大对安全法规的认识和理解，增加安全经费的投入，采取必要的措施，提前掌握或改善将来的安全状态，进而达到降低事故风险，增加企业综合竞争力的目的。
出于此目的，本文建立了一个基于BP神经网络的企业安全指标预测模型对某地级市未来的安全生产事故发生概率进行预测。
1 BP神经网络模型概述1.1 神经元模型及前馈型神经网络结构BP算法最早由P.Werbos博士在1974年提出，是迄今最为著名的多层网络学习算法。
由BP算法训练的神经网络，称为BP神经网络。
单个的神经元模型共有R个输入，其中每个输入都能通过一个恰当的权值和下一层相连，在网络中使用可微的单调递增函数来进行训练。
在由多个神经元构成的前馈型神经网络中通常有一个或多个隐层，一个典型的BP网络结构里隐层的神经元数目为S，则隐层采用S型神经元函数logsig，具有R个输入。
隐含层里的非线性传递函数神经元可以用来学习输入/输出之间的线性和非线性关系，输出层神经元的传递函数为purelin。
BP神经网络法在产品质量预测中的应用
目录
01 引言
03 方法与材料
02 文献综述 04 参考内容
引言
在制造业中，产品质量预测一直是一个重要的研究领域。准确预测产品的质量 不仅有助于企业提前发现潜在问题，还可以为生产过程中的决策提供有力支持。 近年来，BP神经网络法在产品质量预测中崭露头角，成为一种颇具潜力的解决 方案。本次演示将介绍BP神经网络法在产品质量预测中的应用，并对其优势和 未来研究方向进行分析。
七、结论和展望
通过本研究，我们发现BP神经网络在股票预测中具有显著的优势，能够有效地 处理复杂和非线性数据，并具有较高的预测精度。然而，BP神经网络在应用过 程中仍存在一些不足，如过拟合、欠拟合等问题。未来研究可以针对这些问题 进行优化和完善，以提高BP神经网络在股票预测中的性能。此外，本研究仅针 对单一公司的股票价格进行了预测，未来可以拓展到更多公司和股票品种的预 测，以推动B络模型对新产品质量进行预测。
参考内容
一、引言
随着金融市场的日益发展，股票预测已成为学术界和业界的焦点。传统的股票 预测方法通常基于统计模型或时间序列分析，但这些方法在处理复杂和非线性 数据时存在一定的局限性。近年来，BP神经网络作为一种强大的机器学习技术， 在股票预测领域取得了显著的成果。本次演示旨在探讨BP神经网络在股票预测 中的应用，并对其进行实验研究。
然而，BP神经网络在股票预测中的应用仍存在一些不足，如过拟合、欠拟合等 问题。本节将对相关研究成果进行综述，并探讨这些研究的不足之处。
五、实验设计和数据处理
为了验证BP神经网络在股票预测中的有效性，我们进行了一项实验研究。首先， 我们收集了某公司在过去一年的股票价格数据作为训练集和测试集。然后，我 们使用BP神经网络对股票价格进行了预测，并比较了实际股票价格与预测价格 之间的差异。本节将详细介绍实验设计和数据处理过程。
基于BP神经网络的贮存可靠性预测
基于BP神经网络的贮存可靠性预测贮存是现代信息技术中的重要环节之一。
其中，贮存系统的可靠性问题是保证系统正常运行的基本前提。
因此，预测贮存系统的可靠性显得尤为重要。
基于BP神经网络的贮存可靠性预测可以帮助我们了解贮存系统的健康状况，及时预防故障并进行维护。
本文将对此进行阐述。
首先，我们需要了解BP神经网络。
BP网络是目前应用最广泛的前馈型神经网络之一，由多层神经元组成，如输入层、隐藏层和输出层。
其特点是能够自动学习输入输出数据之间的映射规律，从而实现预测和分类等任务。
在本文的贮存可靠性预测中，BP网络将输入贮存系统的运行数据，以隐藏层的方式进行处理，最后输出可靠性的预测结果。
其次，我们需要考虑如何进行数据预处理。
贮存系统的健康状况需要大量的运行数据进行分析。
因此，在进行预测前，首先需要对相关数据进行收集和整理。
例如，可选取贮存设备的开机时间、读写时间、负载等指标进行记录。
然后，对这些数据进行分类处理，如归一化、标准化等。
最后，将处理后的数据作为BP网络的输入数据。
接下来是BP网络的训练和验证。
训练是指利用历史数据训练神经网络，从而得出一个预测模型。
网络训练的过程中，需要设置无数个参数，如学习率、动量因子等。
在此过程中，需要注意防止神经网络发生过拟合的问题，使网络能够更加准确地预测贮存系统的可靠性状况。
为了验证BP网络对贮存可靠性预测的准确性，可以将一部分数据作为测试集进行预测，并对预测结果进行评估。
最后是BP网络的应用。
在预测可靠性时，需要将之前进行预处理的原始数据输入BP网络，根据网络训练的结果，得出贮存系统的可靠性预测。
这个预测结果可以帮助我们及时检测贮存系统的异常情况，从而预防故障发生。
此外，利用神经网络进行预测，可以降低预测的误差，使贮存系统的管理更加精细化和科学化。
总之，基于BP神经网络的贮存可靠性预测具有较高的准确性和实用性，可以为贮存系统的管理提供有效的支持。
但同时也需要注意，神经网络的建立和网络学习过程较为复杂，需要对训练数据的质量进行严格控制。
基于人工神经网络的货物库存预测模型研究
基于人工神经网络的货物库存预测模型研究近年来，人工神经网络技术在各行业中得到了广泛的应用。
其中，货物库存预测是人工神经网络技术的一个重要应用。
基于人工神经网络技术的货物库存预测模型，可以有效地预测出未来一定时期内的货物销售情况，从而做好库存管理，提高企业的效益。
本文将针对这一问题展开深入探讨。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种近年来非常流行的人工智能技术。
它是由一系列的人工神经元（Artificial Neuron，AN）组成的网络，每个人工神经元都由输入和输出两个部分组成。
当输入被激活时，人工神经元会将其处理并传递给后续的神经元，从而实现信息的传递和处理。
在人工神经网络中，每个神经元都有一组权值，这些权值可以通过训练来调整。
训练的过程中，网络会根据输入和输出之间的误差来调整每个神经元的权值，最终得到一个可以很好地拟合输入输出关系的模型。
二、货物库存预测模型的建立在建立基于人工神经网络的货物库存预测模型时，我们需要先收集一些历史销售数据，作为训练样本。
具体来说，需要记录以下几个方面的数据：1. 销售日期、时间、地点等基本信息2. 销售数量、金额等销售数据3. 库存数量、金额等库存数据4. 促销、折扣、活动等影响销售的因素数据然后，我们需要将这些数据输入到神经网络中进行训练。
在训练过程中，神经网络会根据输入数据和期望的输出数据之间的误差来调整权值。
最终，我们得到一个可以很好地拟合历史销售数据的神经网络模型。
有了这个模型之后，我们可以使用它来预测未来一定时间内的货物销售情况。
具体来说，我们需要将未来的促销、折扣、活动等因素考虑在内，并将它们输入到神经网络中进行预测。
最终，我们可以得到一个预测结果，用于指导库存管理和采购决策。
三、应用实例下面，我们以一个实际的案例来说明如何应用基于人工神经网络的货物库存预测模型。
某家超市想要预测未来一个月内某种商品的销售情况。
BP神经网络算法在物资供应链绩效评价中的应用
BP神经网络算法在物资供应链绩效评价中的应用随着全球商业环境的不断变化和发展，物资供应链绩效评价变得越来越重要。
作为一种强大的机器学习算法，BP神经网络在物资供应链绩效评价中具有很大的应用潜力。
本文将探讨BP神经网络算法在物资供应链绩效评价中的应用，以及其带来的好处和挑战。
首先，让我们了解一下BP神经网络算法。
BP神经网络是一种监督学习算法，它模拟了人脑神经元之间的连接和信息传递过程。
通过不断地调整神经网络中的连接权值和阈值，使得神经网络能够学习并适应复杂的非线性关系。
在物资供应链绩效评价中，BP神经网络可以通过学习历史数据和特征之间的复杂关系，来预测未来的供应链绩效情况。
1.预测需求量：BP神经网络可以通过学习供应链中的销售数据、市场趋势和季节性变化等信息，来预测未来的需求量。
这可以帮助企业准确地制定物资采购计划，避免库存积压或者供不应求的情况。
2.优化库存管理：BP神经网络可以分析供应链中的库存水平、供应商的交货能力和订单的履行情况等信息，来优化库存管理策略。
通过及时调整库存水平和订单量，可以减少库存成本和避免缺货情况。
3.提高供货准时率：BP神经网络可以通过学习供应链中的物流信息、运输时间和物资状态等信息，来预测供货准时率。
这可以帮助企业及时调整物流路线和运输方式，确保及时配送物资，提高客户满意度。
4.优化供应链网络结构：BP神经网络可以通过学习供应链中各个节点之间的关系和影响因素，来优化供应链网络结构。
通过调整供应商和合作伙伴的选择，可以减少供应链中的风险和成本，提高绩效水平。
使用BP神经网络算法进行物资供应链绩效评价，可以带来以下几个好处：1.提高预测准确率：BP神经网络能够学习和识别供应链中的复杂模式和非线性关系，从而提高绩效评价的准确性和精度。
2.加快决策速度：BP神经网络可以快速处理大量数据并进行实时分析，帮助企业快速做出决策，减少反应时间和提高企业的灵活性。
3.降低人力成本：BP神经网络可以自动化地进行数据处理和模型训练，减少人力资源的投入和数据分析的时间成本。
基于BP神经网络的库存动态预测及其应用
学习性普化性去噪音容残缺的能?分布性系统受损时仍可正常工作和实时性通过对企业历史数据的挖掘进?库存系统模式识别建立了一个时变动态模型在进?灵敏度分析后将其应用于某电子企业仿真结果表明此方法实用有效
2005 年 2 月 第 28 卷第 2 期
重庆大学学报 ( 自然科学版 ) Journal of Chongqin g U niversity( N tu r l Sc ience Ed ition)
存系统也不唯一 , 随每一次网络训练而不同, 但都能反 映某特定库存系统各因素之间的关系。 对 P i进行灵敏度分析。让其他输入变量固定, 改 变 P i的值 , 监测到的网络输出 EOQi, 如图 3 所示。
选一层, 神经元个数是输入层神经元个数的 1 /3
~ 1 /2 倍, 文中选 4 个; 输出层神经元为 EOQ i, 它是第 i阶段后根据最 低库存费用来确定的 , 而不是实际发 生的订货批量。 BP 神经网络的有老师学习即是将输 出信号 ( 网络实际输出 ) 和教师信号 EOQ i 的误差进行 比较, 通过反复训练学习, 直到误差信号最小或学习结 果令人满意为止。 样本数据来源于 1997 . 1~ 2001 . 8共 56 个订购阶 段 ( 即 56 个样本 )。对样本集采用随机分组 : 训练集 20 个 , 有效集和测试集均为 18 个。学习的效果如图 2 所示。
基于神经网络的备件库存风险级别预测
作者： 艾时钟;杜荣
作者机构： 西安电子科技大学经济管理学院
出版物刊名： 中国管理科学
页码： 430-433页
主题词： 神经网络;库存管理;BP算法
摘要： 本文提出了一种基于神经网络的备件库存风险级别分类方法,在对备件的供货来源、重要性、易损程度、标准化程度、供货周期等指标进行模糊评价的基础上,建立了多层前向神经网络模型,利用BP训练算法,确定神经网络模型的连接权系数。
将某测井服务公司100种备件的历史数据作为样本,进行了BP训练仿真,并利用模型预测了该公司60种备件的库存风险级别,预测结果与实际结果的符合率为84%。
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每 一个 结点表 示 一个神 经元 ， 上 层结 点与下层结点 之 间通 过 权联 接 ， 同一 层结点之间没有联系 。 由于采用误 差反传的学 习算法 ， 被称为Ｂ Ｐ 网 络， 因其 高度非线性 映射能 力， Ｂ Ｐ 网络的应 用极 广ａ
（ 三） 训练 ． 神 经网络模 型来解决本 次需要解决 的预测原 料安 全库存的 问题 。
阔的应 用前景。 在实验 中选取隐结 点数可按 ｈ： 来计 算 ， ｎ ， ｍ分 别是输入 层和输 由Ｒ ｕ ｍｅ ｌ ｈ ａ ｒ ｔ 提 出的Ｂ Ｐ 神 经 网络 ， 即 多层神 经 网络 模型 （ 如 图ｌ 所 出层的结点数 。 本次 采用一 个隐 层， 其 神经元 个数按 厅： 来进行 计算 。 示） ， 通常 由输入层、 输 出层和若 干隐含层构成 ， 每层由若 干个结点组成 ，
实际值 的最大相对误 差不Ｎ１ ０ ％。 结 果与实际基本符 合。
五、 结 论 本次实 验结果说 明， 采用Ｂ Ｐ 算法 来对安 全库存进行预 测效果 比较 好， 可 以有效 地预测制造 企业安全库 存问题 。
、
三、 问题 的 分析 和模 型 的建 立 （ 一） 影响安全库存 的因素分析 理论 上讲 一个３ 层的Ｂ Ｐ 神 经网络可以逼 近任何的连 续函数 ， 所 以在
现在 比较 重视 的问题 。 要 根据企 业实 际的生 产和销售 情况来 不断 地调 制 造企业应 用中多采用３ 层或多层的Ｂ Ｐ 神经 网络来满足大 多数 的应 用。 整库存 ， 这 样才能做 到既不影响生产和 销售， 又避 免过多的存货。 下 面将讨 论的 是原料 安 全库 存。 安 全库 存包括 原料 安全 库存 、 辅 料安 从过去 的凭 经验 和通 过简单 的统计 来确 定库存量 的方 法来 看， 由 全库存 、 成品安全库 存。 于影 响库 存有较 多的 因素， 很 难 通过 简单 的 公式来建 立一个合 适的 数 （ －） Ｂ Ｐ 神经 网络 各层设 置 学模型 ， 所 以实际的效果往往很 差。 现在的一个 解决方案 就是通过 用神 根 据Ｂ Ｐ 算法 的思 想 ， 针 对实 际情况 ， 一般 将工作分 为两个 阶段来 经网络 来解决 这一 问题 。 展开。 第１ 就是 学习阶段， 通过输入 训练的样本来建 立模型 ， 利用该样本 对Ｂ Ｐ 网络 的连接权 系数进行 学 习和调 整， 以使 网络实现给 定的输 入输 ＝． 人工 神经 网络介 绍 第２ 就 是预测验证 阶段， 将所预 测的数 据输入 ， 通 过已经训练成 人工神经网络理论 是２ Ｏ 世纪 ８ ０ 年代在 国际上迅速 发展起 来的一 个 出关 系。 前沿研 究领域 ， 近年来更是 掀起 了 ＿ 一 股人 工神经 网络 研究 、 开发应 用的 型的Ｂ Ｐ 网络 得到期望的预测值 。 热潮 ， 其应 用 已渗 透到各 个领 域 ， 并在智 能控制 、 模 式识 别 、 计 算机 视 本次 用来训练的 数据为影 响原料安 全库存 的各个 因数 的值以及实 觉、 故 障检 测、 适时 语言翻译 、 神经 生理学 和生物 医学工程 等方面 取得 际应该 的安 全库存 值 ， 也就 是指实 际生产 中的缺货 量。 Ｂ Ｐ 神 经网络的 Ｐ 神经 网络 的信号从输入层 经过隐含层传递 到输出层的输 出。 了显著成效 。 人工神 经网络在 国民经济和 国防科 技现代化建设 中具 有广 模 型是Ｂ
四 实例 及结 构 分析 本 次 实 验 采 用９ 个 参数（ 使 用频 率 、 破 损率 、 存储成本、 信 用程
度、 紧缺度、 运输方式、 供货量、 定 单延 时 、 次 品率 ） 作为 输 入 ， １ 个 参 数 安 全库 存量 作 为输 出 。 由于 各种 指 标 之 间存 在 着 量 纲 、 数 量 级 不同、 等 一 些 问题 ， 并且 既 有 定性 指 标 也 有 定 量 指 标 ， 为 了使 得 各 个 指 标 在 整 个系统 中具 有可 比性 ， 应 该 将 指 标 规 范化 ， 公 式 如下 ： Ｘ ｉ ＝（ Ｘ 一 Ｘ ｍ ） ／ （ Ｘ ｍ 一 Ｘ ｍ ） 。 首先 对训 练样本 的输入值 和输 出值 进行规 格 化处理 。 输 入训练样本 ， 对模 型进行训练 和验证 。 隐含层的转移 函数 采用正切 曲线函数ｔ ａ ｎ ｓ ｉ ｇ ￣出层采用线形 函数ｐ ｕ ｒ ｎ ｌ ｉ ｎ 。 训练 精度 ６ ＝ ０ ． ０ ０ １ ， 是训练结 果 ， 从预测 验证 来看， 预测 验证值与
一
效 果十 分 理 想 。
【 关键 字】 人 工神经网络； Ｂ Ｐ 模型； 安全库存 引 言 随着Ｅ Ｒ Ｐ 系统 应用 的深入 ， 其分析 、 预测 的功能就 突现 了出来 。 库 存关 系到一 个企业 资金 的流动 ， 如何 能保 持一个 安全 的库存 量是企 业
一
何运输工具 。 供 货量是指供货商一定的响应期 内能提 供的原料的数量 。 供 货处理 定单 的延时是 指企业 需要供 货商提 供 的物资 的质量等 级 ， 次 品率越 低所需要 的安全库存就 越低。
Ｂ Ｐ 神经网络预测制造企业安全库存
谷冰 沈阳职业技术学院 辽宁沈阳
【 摘 要ｌ在企业中 一般 凭经验 来设 定安全库存 ， 但实际效果不佳。 应 应 商的信 用程 度直接影 响 企业 的生 产。 物 资紧缺 度是指 企业是 否能在 用 人 工神 经网络， 建立Ｂ Ｐ 神 经网络模 型， 用多个影响安 全库存的指标及安 定的 时间内获得合适价 格的物 资， 如果一段时 间价 格过高 ， 就 意味 着 全库存对网络进行训练 ， 以达到对安 全库存量预测的 目 的。 经验 证和预测 企 业需 求在物 资价 格 低落 的时候提 高存货量 。 运输 的方式 是指采用任