基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测

资 源 简 介

基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测

详 情 说 明

灰色神经网络在订单需求预测领域展现出了独特优势，这种融合算法巧妙结合了灰色系统理论与神经网络的学习能力。灰色理论特别适用于冰箱订单这类数据样本有限且影响因素复杂的预测场景，其核心思想是通过数据生成技术将原始离散序列转化为有规律的生成序列。

针对冰箱订单预测，研究选取了五个关键影响因素：需求趋势、市场份额、价格波动、缺货情况和分销商预测数据。传统的GM(1,1)模型通过建立微分方程来处理这些时序数据，但面对多因素影响时存在局限。这时引入神经网络可以更好地捕捉因素间的非线性关系。

灰色神经网络通常采用串联结构，先使用灰色模型对数据进行预处理和初步预测，再将结果输入神经网络进行误差修正和精度提升。这种混合模型既保留了灰色理论"少数据建模"的优势，又通过神经网络增强了模型的适应性和泛化能力。

在实际应用中，该算法需要特别注意数据的预处理环节，包括因素筛选、数据归一化和灰色生成处理。相比单一预测方法，这种组合模型在应对市场波动和突发因素时表现出更强的鲁棒性，为家电行业的供应链管理提供了可靠的决策支持。