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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Intelligent Forecasting Model for Commodities in Retail Stores

verfasst von : Donghua Chen, Xiaomin Zhu, Runtong Zhang, Shen Haikuo

Erschienen in: LISS 2014

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

The inventory management is a key to meet the increasing daily demands of customers and reduce the unnecessary cost in retail stores. However, because of various characteristics of demands in retail stores, the traditional demand forecasting technologies don’t work well. In this paper, we use the modified K-means clustering analysis and a demand forecasting model with BP neural networks and grey model is proposed to make the prediction more intelligent and general. Making the comparative analysis between the predicted values and the actual values, the superiority of the proposed model is proved.

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Literatur
Fanye K, Ye G (2003) The supermarket goods inventory control model based on BP neural network. J Liaoning Techn Univ 32(6):817–821 (Natural Science Edition)
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Liu Y, Li Z (2003) Inventory demand forecasting based on BP neural network. Econ Forum 2:126–128
Luo B, Huang W, Yang S (2005) Application of BP neural networks in inventory dynamic modeling. J Chongqing Univ 28(2):137–140 (Natural Science Edition)
Rummelhart DE, Hinton GE, Williams RJ (1986) Learning representations by back-propagating errors. Nature 323(9):533–535CrossRef
Zhao W-p, Ji S-w (2010) Stochastic (s, S) inventory system simulation and optimization based on BP neural network. Logist Technol 29(2):136–138
Zhao Y, Huang L, Xu X (2010) Application of BP neural networks in forecasting manufacturing industry safety stock. Ind Control Comput 23(12):80–83
Metadaten
Titel
An Intelligent Forecasting Model for Commodities in Retail Stores
verfasst von
Donghua Chen
Xiaomin Zhu
Runtong Zhang
Shen Haikuo
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
LISS 2014

Print ISBN: 978-3-662-43870-1

Electronic ISBN: 978-3-662-43871-8

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-43871-8_72