基于改进神经网络的智能库存管理应用研究  

The Research and Application of the Intellectual Methods of Inventory Management by Improved Neural Network

作　　者：孔健行[1] 戴宗友[1] 苗卿[1] 

机构地区：[1]炮兵学院

出　　处：《电脑知识与技术（过刊）》2009年第6期1461-1463,共3页Computer Knowledge and Technology

摘　　要： 随着电子技术的进步、世界经济一体化、全球化局面的出现,企业对知识和信息的有效管理已日益紧迫,可以说企业管理正进入新的理念。该文将改进的粒子群算法优化BP神经网络应用于库存管理系统中,建立库存预测模型为库存管理智能化提供辅助决策。从而使企业生产库存管理可以有效的对库存量进行控制,使库存量维持在一个比较合理的水平,将给企业带来巨大利益,因此对该方法的研究具有非常重要的现实意义。Along with the fast development of economy,research based on enterprise competition ability has been the front field of man-agement science.This paper applied IPSOBP neural networks technology to demand forecast of inventory.Forecasting the amount of in-ventory passing this module can help the enterprise maintains a more reasonable raw material inventory quantity under the continue pro-ducing,and give asuggestion of raw material purchase.So the researches of thesis own academic creation and certain realistic meaning.

关 键 词：粒子群优化算法 神经网络 库存预测 

分 类 号：F273.4[经济管理—企业管理] TP183[经济管理—国民经济]