[发明专利]基于BP神经网络的药材价格变化规律的预测方法在审
| 申请号： | 201710525915.8 | 申请日： | 2017-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN107330733A | 公开（公告）日： | 2017-11-07 |
| 发明（设计）人： | 廖永志;张靖;谭千蓉;吴国芳;徐丽君;林宗兵;将祺;顾国栋;陶治法;胡建 | 申请（专利权）人： | 攀枝花学院 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都虹桥专利事务所(普通合伙)51124 | 代理人： | 吴中伟 |
| 地址： | 617000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及价格变化规律预测领域，公开了一种基于BP神经网络的药材价格变化规律的预测方法，对药材价格变化规律的进行预测。本发明包括步骤将已知时间的药材价格数据作为测试样本；创建BP神经网络模型；将测试样本中的数据作为训练数据，对BP神经网络进行网络训练；根据训练结果绘制价格趋势图，并判断训练结果绘制的价格趋势图与原始数据绘制的价格趋势图的误差是否满足预定误差，若是则将训练后BP神经网络模型作为预测模型；根据步骤d所得到的预测模型，输出未来时间的预测数据；基于未来时间的预测数据画出价格预测走势图。本发明适用于药材价格变化规律预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 药材 价格 变化 规律 预测 方法 | ||
【主权项】：
基于BP神经网络的药材价格变化规律的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：a.将已知时间的药材价格数据作为测试样本；b.创建BP神经网络模型；c.将测试样本中的数据作为训练数据，对BP神经网络进行网络训练；d.根据训练结果绘制价格趋势图，并判断训练结果绘制的价格趋势图与原始数据绘制的价格趋势图的误差是否满足预定误差，若是则将训练后BP神经网络模型作为预测模型，并进入步骤e，否则返回步骤c；e.根据步骤d所得到的预测模型，输出未来时间的预测数据；f.基于未来时间的预测数据画出价格预测走势图。
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