《表2 软件编程求解求得部分结果》

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《基于BP神经网络下的货物补单预测模型》

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单位：件

使用AMIR模型对过去30 d的销量进行验证，将其作为BP神经网络的输入值，将过去30 d的实际已知销量作为BP神经网络的期望值[5]，通过反复的迭代，修改神经网络的隐藏层参数和阈值，使预测值不断接近期望值，当其满足误差范围足够小后，将ARIM模型所得未来5 d销量的预测值输入BP神经网络中，得到经过二次优化后的销量预测值。利用MATLAB软件编程求解求得部分结果如表2。