BP神经网络在销售预测中的应用研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1问题提出及研究意义

随着市场经济的发展和经济的全球化，企业面临着越来越激烈的市场竞争。企业要想赢得市场，就必须在最快的时间内，以最低的成本将产品提供给客户，这使得及时进行正确的产品销售预测及由此产生的可靠的决策，成为现代企业成功的关键要素。销售预测是指对未来特定时间内，全部产品或特定产品的销售数量与销售金额的估计。销售预测是在充分考虑未来各种影响因素的基础上，结合本企业的销售实绩，通过一定的分析方法提出切实可行的销售目标。销售预测是一项复杂的系统工程，多表现为非线性变化趋势，而且影响预测的各影响因素之间往往存在着各种错综复杂的相互作用，传统预测方法建立的模型难以准确的表达这些相互作用，表现出很多的不足和局限性。随着被预测问题复杂程度的提高，尤其是在处理非线性问题时传统预测方法难以建立函数关系，而bp神经网络由于能够通过参数的反复训练获得数据间的依存关系而实现对任意复杂函数的映射，它具有强大的非线性学习能力和非线性逼近能力，所以在预测应用方面，bp神经网络预测比传统的预测方法更可靠稳定。所以论文引入bp神经网络算法进行销售预测。

1.2国内外研究现状

1.2.1销售预测现状研究

经过几十年的研究，销售预测领域产生了各种各样的理论和方法，我们可以把它分为定性的预测和定量的预测；其中，定性的预测是从事物的质的规定性方面去分析判断，作出预测，也就是由预测者根据收集到的历史资料和现实资料，依靠个人经验、知识和综合分析能力，对市场的变化规律进行分析，再以此为依据作出量的预算；其主要方法有：高级经理意见法、销售人员意见法、购买者期望法和德尔菲法；定量的预测则是指在认识事物质的规律性基础上，依据数据资料建立数学模型，进而作出预测；主要方法分成两大类；时间序列分析法、回归和相关分析法。全球有很多预测咨询机构，主要集中在美国、日本、和英国等发达国家国。他们用科学的方法进行预测，形成了完整有效的一套组织。国内预测方面起步较晚，但随着中国改革开放和快速发展，我们在这一方面也取得了一定的成绩。

1.2.2人工神经网络在预测中的应用研究

人工神经网络在1990年代后才应用于经济领域，国外在这方面的研究集中在两个方面：1宏观经济领域里证券市场和国民经济上的应用。2微观经济领域。国内从上世纪80年代开始人工神经网络的理论和应用研究，在预测领域里也取得了一定的研究成果，在经济预测领域应用最多的是三层的bp神经网络进行建模及分析：欧阳金亮建立了基于改进bp神经网络的商品出口预测模型，对商品出口额进行了预测，结果数据表明bp神经网络模型比传统预测方法更加准确。凤德伟提出了用引入月份因子及运用贝叶斯正则化的方法来提高bp神经网络泛化能力并应用于苏州某快速消费品公司具有淡、旺季特性的产品短期销售量预测实际应用结果表明采用月份因子及贝叶斯正则化方法后预测精度有大幅提高。李霞通过基于bp神经网络的销售预测研究，证明了其预测能力及其预测精度，为企业战略决策提供了技术上的支持等等很多bp神经网络应用于预测的例子。随着预测方面的深入研究，神经网络预测的优势逐渐显现出来，在各个领域中得以大量应用，在实际应用中也取得了良好的效果。

2. 研究的基本内容与方案

1介绍课题的研究背景和研究意义及国内外研究现状，并给出研究思路。

2介绍传统销售预测方法及理论。对影响销售预测的外部因素（需求动向、经济变动、同业竞争动向、政府、消费者团体的动向）和内部因素（营销策略、销售政策、销售人员、生产状况）进行分析研究。了解bp神经网络在预测中的实际应用情况并进行相关研究。

3介绍bp神经网络的网络结构和学习规则等相关原理，收集企业销售的相关数据并整理，通过学习bp算法建立bp神经网络模型，确定神经网络层数及隐藏层节点数，借助样本数据通过信息的正向传播和误差的反向传播两个过程进行多层网络的权值训练，也就是神经网络的学习训练。通过bp神经网络建模分析及预测，利用bp神经网络的优势为企业的发展提供一个比较科学的战略制定依据。

3. 研究计划与安排

(1)2016/1/11—2016/1/22：查阅参考文献，明确选题；

(2)2016/1/23—2016/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；

(3)2016/3/8—2016/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]李霞.基于bp神经网络的销售预测研究[d].上海交通大学.2013

[2]缪志刚.基于bp神经网络的销售预测模型[d].苏州大学.2007

[3]欧阳金亮.改进的bp神经网络在商品出口预测中的应用[d].上海师范大学. 2011