1、“.....具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性。网络最后收敛于样本量积聚较多的优化回归面。它比般的网络有更强的逼近能力和学习速度，可以用来处理不稳定的数据神经网络在公司销售木浆预测中的应用论文原稿完全来源于训练样本，这样可以尽量避免人为的主管因素的干扰。当然在些情况下，的预测结果和真实的销售量还存在较大的误差，这是由于销售问题本身的些不可控和复杂性。些人为操作上的意外例如质量异常，内地贸易政策变化等也会造成不可控的影响。另外训练样本数据的有限也制约了网络的学习和预测能力。通过对原始数据采集的更加准确，选取的函数建立神经网络，由于学习样本数量有限，我们采取交叉验证的方式。将数据分组代入，进行学习训练网络......”。

2、“.....采用最优的光滑因子建立网络对年下半的组数据进行预测。并与真实值进行比较检验是否预测的效果如下。由表可以看出，虽然在些点上误差较大，但是个测试点的整体的预测效果不错。平均误差百数据分组进行交叉验证，选取最优网络结构和光滑因子。利用网络的优势预测年下半年各个区域的销售量，并与实际的销售量进行比较，发现平均误差百分比不大。只有个别点出现较大误差，但是真个预测模型的精度很好，具有实际应用的意义。关键词进口木浆销售量预测神经网络交叉验证当前我国造纸行业的原料木浆主要依靠进口。公司作为原料供应商输出层输出层中神经元数目等于学习样本中输出向量维数，第个神经元对应输出估计预测模型建立和求解模型建立由于木浆进口需要个相对较长的准备和安排的时间......”。

3、“.....华中，华东，华南，东北，西南个销售大区，分别按月统计自年至年销售数据根据对每月木浆销售量影响因素的分析。选取了我们认为对木浆销量有直接影响的项因素元权值为分子是对模式层输出进行加权求和，为模式层第个输出和求和层第个神经元的权值。国内该品类木浆当月进口总量中国海关公布的当月该类木浆进口到中国大陆的总量。地区客户该品类木浆消耗总量公司对国内市场进行分区管理，每个大区内按照年内有贸易往来的客户工厂的在正常全线开机状况下的木浆消耗量作为该地区的木浆预计消耗量。本有限的情况下将原始数据分组进行交叉验证，选取最优网络结构和光滑因子。利用网络的优势预测年下半年各个区域的销售量，并与实际的销售量进行比较，发现平均误差百分比不大。只有个别点出现较大误差......”。

4、“.....具有实际应用的意义。关键词进口木浆销售量预测神经网络交叉验证当前我国造纸行业的原料木浆主要依靠进口。，童玉娟，李晓会基于的货运量预测福建电脑，叶春明生产计划与控制北京高等教育出版社，李霞基于神经网络的销售预测研究上海上海交通大学，赵亚鹏丁以中基于神经网络的长江干线港口集装箱吞吐量预政策变化等也会造成不可控的影响。另外训练样本数据的有限也制约了网络的学习和预测能力。通过对原始数据采集的更加准确，选取更完善的影响销量的网络输入，增加学习样本的数量这些举措是进步提高预测精度的个方向。对于公司的木浆销售预测来说是个指的深入研究和探讨的改进方向。参考文献凤德伟，张忠能......”。

5、“.....式中为拓展速度变量，它决定了基函数围绕中心点的宽度，为输入量，为第个神经元对应数据中心。求和层神经元计算公式其中分母是对模式层输出进行算术求和，各个模式层神经元权值为分子是对模式层输出进行加权求和，为模式层第个输出和求和层第个神经元的权值。售数据根据对每月木浆销售量影响因素的分析。选取了我们认为对木浆销量有直接影响的项因素当月木浆销售价格公司木浆当月的销售价格。当月木浆销量公司当月的木浆销售数量。式中为拓展速度变量，它决定了基函数围绕中心点的宽度，为输入量，为第个神经元对应数据中心。求和层神经元计算公式其中分母是对模式层输出进行算术求和，各个模式层神经。并与真实值进行比较检验是否预测的效果如下。由表可以看出，虽然在些点上误差较大......”。

6、“.....平均误差百分比只有。这样对公司在运营和决策中已经具备了相当大的参考意义了。分析与结论网络在根据当月木浆销售数据对下月销售量预测中可以很好的发挥左右。预测结果在大多数时候具有定的参考价值。因为首先它的训练过程不需公司作为原料供应商，通过提前进口木浆在仓库储存，之后已现货的形势销售给国内造纸企业。输出层输出层中神经元数目等于学习样本中输出向量维数，第个神经元对应输出估计预测模型建立和求解模型建立由于木浆进口需要个相对较长的准备和安排的时间，我们将公司国内的木浆销售分为华北，华中，华东，华南，东北，西南个销售大区，分别按月统计自年至年销测中国航海郭丹径向基神经网络在木材销售量预测中的应用口价值工程，张德丰神经网络应用设计北京机械工业出版社......”。

7、“.....摘要针对进口木浆销售的复杂非线性本文以公司年以来在内地销售木浆的数据和中国海关的统计数据。选出对销售量影响最大的个因素，建立网络模型对木浆销售量进行预测。在训练样工程，王小川，史峰，郁磊，李洋神经网络个案例分析北京北京航空航天大学出版社，要反复迭代，计算速度较快。而且网络不需要对神经原个数和传递函数进行认为的设定，只需要确定光滑因子，训练过程中的网络学习完全来源于训练样本，这样可以尽量避免人为的主管因素的干扰。当然在些情况下，的预测结果和真实的销售量还存在较大的误差，这是由于销售问题本身的些不可控和复杂性。些人为操作上的意外例如质量异常，内地贸易神经网络在公司销售木浆预测中的应用论文原稿们将年下半年各个大区的销售数据作为测试数据共组......”。

8、“.....利用对模型实现求解用调用的函数建立神经网络，由于学习样本数量有限，我们采取交叉验证的方式。将数据分组代入，进行学习训练网络。反复训练可得到为时预测结果较好。采用最优的光滑因子建立网络对年下半的组数据进行预测，尤其是在样本数据缺乏时，它的预测效果较为更好。的理论基础来源于于非线性回归分析，原理来源于概率论的思想当用作函数逼近时，网络输出可以当做网络输入的回归函数，当用作分类时，起可当做相应类别的后验概率。设随机变量，的联合概率密度函数为，且的观测值为，所以作为的回归其条件均值为当取取值适中，预测时所有学习样本的应变量都童玉娟，李晓会基于的货运量预测福建电脑，叶春明生产计划与控制北京高等教育出版社，李霞基于神经网络的销售预测研究上海上海交通大学......”。

9、“.....张德丰神经网络应用设计北京机械工业出版社，作更完善的影响销量的网络输入，增加学习样本的数量这些举措是进步提高预测精度的个方向。对于公司的木浆销售预测来说是个指的深入研究和探讨的改进方向。参考文献凤德伟，张忠能，凌君逸基于神经网络的短期销售预测计算机工程，王小川，史峰，郁磊，李洋神经网络个案例分析北京北京航空航天大学出版社，比只有。这样对公司在运营和决策中已经具备了相当大的参考意义了。分析与结论网络在根据当月木浆销售数据对下月销售量预测中可以很好的发挥左右。预测结果在大多数时候具有定的参考价值。因为首先它的训练过程不需要反复迭代，计算速度较快......”。